Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Облачные вычисления

Облачные вычисления явление не новое. Они появились много лет назад, в 1970-х годах, когда возникли так называемые системы с разделением времени: есть мощный компьютер и ряд пользователей, которые не просто используют один и тот же компьютер, но делят данные, информацию. Какие задачи помогают решить облачные технологии и что представляют собой современные вычисления, рассказывает специалист по компьютерным коммуникациям Эрол Геленбе.Зачем нужны облачные технологииСистемы с разделением времени были очень популярны в университетах, поскольку позволяли преподавателю работать с большим числом студентов через систему, которая предоставляет всем одинаковый сервис и одинаковую структуру. Например, если вам нужно выставить оценку за экзамен, вы можете взять файл о студенте и изменить его, а не писать отдельные бумажки для каждого студента или создавать отдельные компьютерные записи для каждого курса и студента. Так что идея о том, что можно собрать все в одной компьютерной среде и раздавать доступ к ней, появилась еще в 1970-х годах.Однако в последнее время по ряду причин она стала весьма актуальной. Первая из этих причин проста: интернет позволяет нам получить доступ к множеству данных, хотя мы не знаем, что это за данные и где они расположены. Например, если вы ищете что-то в Google с телефона и подключены к беспроводной сети, вы попадаете на так называемую базовую станцию, а она уже соединит вас с некоторым компьютером, где расположена база данных Google. Таким образом, если вы просите доступ к базе, то вы не знаете ни где она находится, ни какой компьютер ее поддерживает, но вы пользуетесь ею, и она абсолютно надежна. Это и есть облачные технологии.Идея об использовании облачных вычислений с мобильного телефона переносит нас на более глобальный уровень. Перед различными компаниями стоит ряд одинаковых задач: у них есть необходимость платить зарплаты, заниматься HR, делать рекламу и тому подобное. Все это стандартные задачи, и чем пытаться решить их самостоятельно проще обратиться к крупному облачному сервису, который предоставит компаниям все эти услуги. Им не нужно знать, где находятся компьютеры, кто ими управляет и как, поскольку их данные надежно защищены, а все нужные действия выполняются достаточно быстро. Это привело к рождению облачных вычислений.Недостатки облачных вычисленийОднако с облачными вычислениями связан ряд неудобств. Например, возникает вопрос о безопасности данных: если вы и ваши конкуренты используете одну и ту же систему, одни и те же программы, то вам не нужно, чтобы ваши данные ушли к конкурентам, которые работают на том же рынке и хотят узнать, кто ваши покупатели и какие бизнес-решения вы принимали, привели ли они вас к успеху или нет. Вы не хотите делиться такими данными, несмотря на то что они лежат на облаке.Вторая проблема, связанная с облачными вычислениями, это проблема энергии. Если вы концентрируете множество данных на крупных серверах, вы получаете инфраструктуру, для работы которой нужны мегаватты электроэнергии. Серверам постоянно нужно электричество, даже когда они не сильно заняты, и в результате крупные дата-центры потребляют огромное количество электроэнергии. Более того, энергия используется не только для вычислений и передачи данных внутри системы, но и для охлаждения: если вы тратите на работу сервера некоторую единицу энергии, то еще половинаот нее уходит на охлаждение. Высокая концентрация вычислительных мощностей это высокая концентрация электроэнергии, высокая концентрация тепла и высокая концентрация систем охлаждения.Итак, возникают две большие проблемы: первая связана с безопасностью, вторая с потреблением энергии. Одни из крупнейших потребителей электроэнергии в мире это Google и Amazon со своими крупнейшими облачными серверами. Таким образом, с облачными вычислениями связан ряд удобств и ряд недостатков, и актуальные исследования направлены на то, чтобы устранить недостатки.Не только облачные вычисления: туманные и граничныеСегодня кроме облачных вычислений выделяют также туманные и граничные. Например, некоторые вычисления можно просто выполнить на вашем мобильном телефоне, у которого низкое энергопотребление, это граничные вычисления. Часть вычислений может быть отправлена компьютеру, который стоит у меня в кабинете; таких тысячи, миллионы, и мы не знаем, где они находятся, это туманные вычисления. У таких компьютеров низкое энергопотребление, потому что они могут уходить в спящий режим. Облачный сервер так не может: к нему постоянно приходят запросы, и он не скажет: Подождите, я сплю, проснусь через десять секунд или минуту. Так нельзя: облачный сервер всегда должен быть готов к работе, тогда как персональные компьютеры могут уходить в спящий режим и просыпаться. Это туманные вычисления. И наконец, есть непосредственно облачные вычисления.Таким образом, существуют граничные, туманные и облачные вычисления, и они являются предметом современных исследований. В настоящий момент я работаю над новым исследовательским проектом об управлении этими тремя типами вычислений. Как можно динамически перемещать данные в системе так, чтобы оптимизировать предоставляемые сервисы в статистически измеримых величинах? И как можно при этом минимизировать энергопотребление, чтобы избежать непомерного потребления электричества и его постоянного роста?Проблемы в области современных вычисленийСегодня вся энергия, которую потребляют информационные технологии, равняется суммарному энергопотреблению Германии и Японии, двух крупных индустриальных держав. Энергопотребление в области компьютерных коммуникаций огромно, и оно влияет на окружающую среду намного больше, чем углеродный след самолетов или многие другие сферы человеческой деятельности. При этом энергопотребление в этой области постоянно растет. Решить эту проблему очень сложно: нам нужно максимально срочно найти новые решения относительно того, как можно распределить работу в системе, чтобы минимизировать энергопотребление и предложить установленный уровень обслуживания.Что касается уровня обслуживания, с ним связана коммерческая сторона вопроса так называемые соглашения об уровне обслуживания. Вы говорите своему серверу: Я делегирую вам эту работу, и я буду вам платить до тех пор, пока время выполнения работы ниже определенного предела. Если время выполнения превышает этот предел, вы делаете мне скидку. А если время работы превышает еще один порог, то вы платите мне неустойку, а не я плачу вам. Эти соглашения об уровне обслуживания очень важны и также связаны с энергопотреблением, поскольку именно за энергию платит облачный, или туманный, или граничный сервер. Энергия одна из ключевых статей расходов: за энергию они платят больше, чем за обслуживающий персонал, который поддерживает работу системы. Таким образом, математическая функция потерь имеет экономическое выражение, и на нее влияет доход или убыткиот продажи услуг облачного сервиса и затраты на энергию для поддержания работы системы. В результате возникает проблема оптимизации.Мы несколько лет работали над этими вопросами, и с ними связан ряд научных публикаций, например, в IEEE Transactions on Cloud Computing. По всему миру проводятся исследования в этой области. Кроме того, с ней связаны и исследования высокопроизводительных вычислений, и разработки суперкомпьютеров, поскольку машины, обеспечивающие работу облачных серверов, должны обладать высочайшей производительностью, чтобы обрабатывать огромное количество приходящих одновременно данных. Кроме того, здесь есть ряд интересных задач по организации сетей. Облачные сервера располагаются в дата-центрах, которые состоят из большого количества высокопроизводительных машин, и они должны связываться друг с другом для передачи данных с высокой скоростью. Например, на одну машину приходит задача, для решения которой нужны данные с другой машины, и их нужно быстро перекинуть на первую, но с ними перед этим работала третья машина В результате возникают особенные конфигурации сетей. Мы работали над исследованиями конфигурации сетей в дата-центрах компании Huawei.Итак, мы видим, как первоначальное понятие об облачных вычислениях из-за развития технологий и роста затрат на энергию превратилось в облачные, туманные и граничные вычисления. Мы видим, что с ними связана важнейшая проблема оптимизации, которая призвана снизить стоимость работы системы, то есть, по сути, затраты на энергию и затраты на обеспечение максимальной загрузки систем. Все это нужно оптимизировать в комплексе. Ключевые проблемы здесь энергия и конфигурация сетей, которые поддерживают работу системы. Когда вы перемещаете между облаками и туманами большие объемы данных, вы не можете полагаться на медленные соединения вроде тех, что обеспечивают подключение к интернету: вы должны обеспечить быструю передачу гигабайтов данных по сетям, соединяющим дата-центры.
Источник: postnauka.ru
К списку статей
Опубликовано: 03.02.2021 12:18:12
0

Сейчас читают

Комментариев (0)
Имя
Электронная почта

Общее

Категории

Последние комментарии

© 2006-2021, umnikizdes.ru