Розуміння хмарних обчислень
Хмарні технології обробки даних
DataCamp
DataCamp
DataCamp
Як долучитися?
- Підписатися на канал
Data Mirosh - Зареєструйтесь на DataCamp
- Приєднайтесь до класу за посиланням
Важливість хмарних технологій
Визначення хмарних обчислень
Хмарні обчислення - це надання технологічних послуг, включаючи обчислення, зберігання, бази даних, мережу, програмне забезпечення та багато іншого, через Інтернет за принципом “плати, як користуєшся”.
Приклад: освітній веб-сайт
Приклад: освітній веб-сайт
Приклад: освітній веб-сайт
Інші приклади використання
- Зберігання, бекап та відновлення даних
- Створення хмарних додатків
- Стрімінг аудіо та відео
- Надавати програмне забезпечення на вимогу
- Аналізу даних
- Використання штучного інтелекту
- …
Компанії
Хмарні сервіси
Хмарні обчислення - це надання технологічних послуг, включаючи обчислення, зберігання, бази даних, мережу, програмне забезпечення та багато іншого, через Інтернет за принципом “плати, як користуєшся”.
Хмарні сервіси
Хмарні обчислення - це надання технологічних послуг, включаючи обчислення, зберігання, бази даних, мережу, програмне забезпечення та багато іншого, через Інтернет за принципом “плати, як користуєшся”.
- Обчислення: забезпечує мізки для обробки вашого робочого навантаження
- Сховище: зберігає та зберігає дані
- Бази даних: зберігають більш структуровані набори даних
Віртуалізація
Фундаментальна технологія, що лежить в основі хмарних обчислень
- Фізичний сервер -> кілька віртуальних серверів
- Максимізує продуктивність окремих серверів
- Економія на масштабах
Аналогія з машиною
Власні сили
Купівля автомобіля
Хмара
Оренда автомобіля
Моделі хмарних сервісів
Хмарна піраміда
Інші моделі
- FaaS (Функція як послуга)
- Різновид SaaS
- Зосереджується на функції (частині програмного забезпечення)
- наприклад, автентифікація особи, оплата транзакції
- Використовує “безсерверну” модель білінгу
Моделі розгортання хмарних сервісів
- Важливе рішення при впровадженні хмарних технологій
- Який рівень контролю над хмарним середовищем вам потрібен?
- Три основні типи: приватні, публічні та гібридні
Приватні хмари
Хмарна інфраструктура призначена для ексклюзивного використання її орендарями.
Доступ до приватних хмар здійснюється через мережеве з’єднання.
Переваги: Прямий контроль над ресурсами та даними
Недоілки: більші початкові інвестиції
На відміну від локальної, приватна хмара використовує віртуалізацію комп’ютерних ресурсів на вимогу і може бути віддаленою.
Публічні хмари
Хмарна інфраструктура є спільною та відкритою для використання широким загалом. Вона належить і управляється постачальником хмарних послуг.
Публічні хмари доступні через Інтернет.
Переваги:
- Швидкий початок роботи з мінімальними інвестиції
- Легше масштабувати
Мінуси: Немає доступу до дата-центру та обладнання
Гібридні хмари
Організація використовує комбінацію двох або більше різних моделей.
Варіанти використання:
- Зберігати конфіденційні дані в приватній хмарі а в публічній хмарі використовуйте додатки для аналітики
- Розрив хмари: коли приватна хмара вичерпує ємність, тимчасово перемістіть переповнення в публічну хмару, щоб уникнути перебоїв у роботі сервісів
Інші моделі
- Multicloud
- Поєднання послуг різних хмарних провайдерів сервісів
- Гнучкість у виборі тарифних планів та сервісів пропозицій
- Відсутність залежності від одного постачальника
Інші моделі
- Community
- Інфраструктура, якою користується певна спільнотою для ексклюзивного використання
- Спільний інтерес напр, безпека, юрисдикція тощо
- Може управлятися та розміщуватися внутрішньо або ззовні
Ринок праці: хмарні обчислення
Cloud architect
- Архітектор рішень для хмари
- Проектуємо хмарну інфраструктуру під задану бізнес-задачу
- Плануємо розгортання інфраструктури
- Забезпечуємо масштабованість та оптимізацію витрат
Cloud engineer
- Створення, підтримка та моніторинг хмарних сервісів
- Міграція операцій у хмару
DevOps engineer
- Розробка програмного забезпечення + ІТ-операції
- Інфраструктура як код
- Забезпечте надійність, доступність та масштабованість хмари за допомогою програмного забезпечення
Security engineer
- Специфічні вимоги до безпеки
- Тестуйте та оцінюйте безпеку даних у хмарі
- Відповідальність за захист даних організації та користувачів
Основні гравці
Ринок
Ринок
Зростання хмарних обчислень
- Сервіси хмарних обчислень життєво важливі для сучасних компаній
- IaaS та PaaS пропонують значні переваги
- Забезпечують гнучкість, ефективність, інновації
- Зменште витрати, зосередитись на основному бізнесі
Робимо вибір
- Найкращий хмарний провайдер відповідає потребам компанії
- Використовуйте знання хмарних спеціалістів
- Звертайтеся до провайдерів напряму
Робимо вибір
- Враховуйте поточну інфраструктуру та витрати на центри обробки даних
- Оцініть витрати на управління обладнанням та сховищем
- Оцініть витрати на амортизацію додатків, міграцію або перебудову для хмари
- Розгляньте можливість найму хмарних спеціалістів, переваги для компанії та клієнтів, а також потенційні ризики міграції в хмару
AWS та ринок
- AWS був запущений в 2006 році (Google Cloud в 2008, Microsoft Azure у 2010)
- Широта послуг:
- Обчислення
- Зберігання
- Аналітика
- Безпека та корпоративні додатки
- Машинне навчання
- Частка ринку: 31%
AWS: хмарні сервіси
AWS: обробка даних
- Amazon Redshift: обробка даних
- Amazon Kinesis: потокова обробка даних
- SageMaker: машинне навчання
AWS: клієнти
AWS: кейси
Компанія: NerdWallet
Проблема: розгортання моделей машинного навчання займає занадто багато часу
Рішення:
- Amazon Sagemaker (хмарна платформа, що збирає процеси машинного навчання)
AWS: кейси
Результати:1
- Скоротити час навчання до кількох днів
- Зменшення витрат на навчання на 75%
Azure та ринок
- Інтеграція з продуктами Microsoft
- Частка ринку: 24%
Azure: хмарні сервіси
Microsoft Fabric
- Інтегрує різні рішення Microsoft для корпоративного використання
- Охоплює рух даних, науку про дані, аналітику в реальному часі, бізнес-аналітику
- Ключова сервісна пропозиція від корпорації Майкрософт
Azure: обробка даних
- Data Lake Storage (зберігання даних до очищенням)
- Stream Analytics (аналітика в реальному часі)
- Machine Learning (навчання та розгортання моделі машинного навчання)
Azure: клієнти
Azure: кейс
Компанія: Ottawa Hospital
Потреба: економічно ефективне та безпечне рішення для аварійного відновлення (продовження життєво важливих операцій після катастрофи)
Рішення:
- Microsoft IaaS (безпечне, масштабоване середовище)
- Azure Storage (дані медичних зображень)
- Azure Site Recovery (автоматичне розгортання процеси відновлення)
Azure: кейси
Результати1:
- Новий безпечний, сучасний, сумісний з політикою сайт аварійного відновлення
- Відповідає правилам конфіденційності даних
- Заощаджено ~50% витрат на аварійне відновлення
Google Cloud та ринок
- Google Cloud Anthos
- Запускайте гібридні мультихмарні рішення:
- керуйте та розгортайте в декількох хмарах провайдерів
- Частка ринку: 11%
Google Cloud: хмарні сервіси
Google Cloud: обробка даних
- Big Query (сховище даних)
- Dataflow (пакетна та потокова обробка даних)
- AutoML (навчання моделей машинного навчання та їх розробка)
Google Cloud: клієнти
Google Cloud: кейс
Компанія: Lush
Потреба: Підвищення доступності та стабільності платформи електронної комерції під час пікових навантажень
Рішення:
- Перенести всю глобальну інфраструктуру в Google Cloud
- Google Cloud Compute Engine
- Дані про клієнтів та продукти в Google Cloud SQL
Google Cloud: кейс
Результати1:
- Жодних відключень на Boxing Day
- Зниження витрат на хостинг на 40%.
- Пізніше розгорнули додаток для розпізнавання зображень для надання інформації про свій продукт та зменшити кількість пластикової упаковки в Google Cloud AI
Дякую за увагу!
