CC BY
3
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В КОМПЬЮТЕРНОМ АНАЛИЗЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Сюй Явэнь1, студент
Цзинь Чжи2, канд. филол. наук, доцент
1Международный инженерный институт Шэньянского политехнического университета и Томского политехнического университета 2Шэньянский политехнический университет (Китай, г. Шэньян)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-9-5-62-66
Аннотация. Статья посвящена анализу особенностей использования технологии облачных вычислений в компьютерном анализе больших данных. В статье автор изучил подходы современных ученых к определению понятий «облачные технологии» и «большие данные». Автором проанализированы основные технологии облачных вычислений в компьютерном анализе больших данных. В процессе исследования автором установлено, что использование в деятельности современных компаний облачных вычислений больших данных в компьютерном анализе способствует повышению инновационности, производительности и, тем самым, конкурентоспособности организаций.
Ключевые слова: Big Data, облако, облачные технологии, облачные вычисления, технологии облачных вычислений.
В современную эпоху развития информационных технологий, компании все чаще сталкиваются с проблемой, когда они перегружены информационными данными, которые не могут обработать обычные традиционные процедуры. Именно поэтому компаниям приходится обращаться к облачным вычислениям для обработки больших данных (Big Data), что обусловливает актуальность исследования данной проблемы.
Цель исследования - на основе анализа научных источников по проблеме исследования провести анализ использования облачных вычислений в компьютерном анализе больших данных.
В настоящее время для осуществления обработки больших потоков данных и больших архивов, как следует справедливо отметить, требуется использовать современные новые технологии, название которых - большие данные (Big Data). В исследованиях ряда ученых (Дж. Риз, Е.А. Сальникова и др.) отмечается, что к технологии больших данных требуется относить информационные сведения, которые традиционными способами невозможно обработать, в частности, медиа, данные струк-
турированного характера и случайные объекты [3, с. 81; 4, с. 383].
Стоит справедливо отметить тот факт, что на сегодняшний день высока важность больших данных, так как данная технология содержит в себе и осуществляет постоянное хранение таких данных, как: данные структурированного и неструктурированного характера, видео, записи голоса, машинные данные, информационные сведения, которые получены из социальных сетей.
Если обратиться к современным научным трудам, то можно обнаружить, что в последние годы в научных кругах повышается интерес исследователей к анализу проблемы больших данных и облачных технологий. Данный факт обусловлен тем, что сегодня во всех сферах общества происходит глобальная цифровизация, а также большой объем информационных сведений, обработку которых требуется осуществлять с использованием современных технологий.
Облачные сервисы и большие данные в настоящее время внедряются быстро в разные области жизнедеятельности: в сферу экономики, медицины, образование и так далее. Субъекты с помощью облачных
сервисов и Big Data могут осуществлять взаимодействие друг с другом на одной платформе, выполнение разных операций становится проще с использованием таких технологий, а рабочий процесс становится более продуктивным.
По терминологическому определению, предлагаемому в статье И.И. Васильева, С.А. Шергиной, С.Р. Эсенбаевой, под облачными технологиями принято понимать распределенную обработку информационных данных, в которой пользователь получает доступ к компьютерным программам в качестве online-сервиса в реальном времени [5, с. 76].
Ю.Л. Назаренко отмечал, что Big Data -большие набору данных неструктурированного, полуструктурированного и структурированного типа. Исследователь также пишет, что объемы информационных сведений могут быть такими большими, что обработка и хранение такой информации требует специальных инструментов [2, с. 27].
Возможности для осуществления полноценной и результативной работы с большими данными предоставляют, в свою очередь, облачные технологии. Е.А. Сальникова отмечала, что облачная легко масштабируемая инфраструктура предоставляет пользователям возможность для обработки и хранения соответствующих информационных сведений, не оглядываясь на ограничения технического характера [4, с. 384]. В то же время, поставщик облачных технологий несет расходы на управления соответствующим оборудованием, а пользователь платит только за используемую им мощность. Кроме того, стоит также отметить, что в облаке можно использовать разные программные инструменты для осуществления анализа информационных сведений. Сказанное выше позволяет прийти к выводу, что компании любых размеров и отраслей могут в собственной деятельности использовать большие данные.
Основными отличиями Big Data в отличие от большого количества информационных данных являются: достоверность, ценность, многообразие (наличие информационных данных неструктурированного
и структурированного типа разного формата), высокая скорость накопления и обработки информационных сведений, больший объем [1, с. 9].
Далее перейдем к рассмотрению основных технологий облачных вычислений в компьютерном анализе больших данных.
В научных исследованиях M.P. Bernice отмечалось, что на сегодняшний день могут быть выделены следующие технологии облачных вычислений [6]:
1. Оборудование как услуга (HaaS).
HaaS или оборудование как услуга
представляет собой аренду необходимого оборудования для решения задач по анализу больших данных. Благодаря технологии HaaS можно получить следующие основные возможности: обширный выбор услуг SLA, возможности для масштабирования, простое управление IT-инфраструктурой, предсказуемость расходов на аренду.
Рассматриваемая технология включает в себя:
- экономию затрат, снижение расходов;
- надежная защита информационных данных;
- локальное размещение или в сертифицированном ЦОД;
- профессиональное администрирование IT-инфраструктуры;
- предоставление высокого уровня сервиса;
- индивидуальный подбор конфигурации;
- формирование оптимальной IT-инфраструктуры для заказчика.
2. Инфраструктура как услуга (IaaS).
IaaS или инфраструктура как услуга заказчик использует оборудование для осуществления облачных вычислений: сетевое оборудование, серверы, аппаратное обеспечение, хранение [10].
IaaS представляет собой технологию облачных вычислений, которая на сегодняшний день наиболее привлекает внимание на рынке. В научных исследованиях отмечается, что принять поставщика услуг планируют 25% современных
предприятий [7].
К совокупности услуг технологии IaaS относятся:
- облачный взрыв, обеспечивающий итоговую нагрузку для переменных процессов;
- инфраструктуру рабочих виртуальных столов;
- центр обработки информационных данных как услуга;
- хранение как услуга;
- вычисления как услуга [7].
Необходимо отметить тот факт, что основными преимуществами данной технологии считаются:
- повышенная безопасность;
- результативная экономическая масштабируемость;
- гибкость бизнеса;
- выбор услуг;
- финансовая гибкость [7].
3. Программное обеспечение как услуга (SaaS).
SaaS или программное обеспечение как услуга предоставляет современным предприятиям приложения, осуществляющие свою работу и хранящиеся на в облаке, т.е. на виртуальных серверах [8]. Используя такое приложение, компании не приходится платить за оборудование, оплата осуществляется лишь за пропускную способность, количество пользователей, а также необходимое время. Стоит справедливо отметить, что основным преимуществом SaaS считается то, что такое программное обеспечение позволяет современным организациям перекладывать собственные риски по приобретению программного обеспечения, переводя, тем сам IT в про-активный режим.
Кроме того, в программном обеспечении как услуге SaaS выделяются следующие преимущества:
- глобальная доступность;
- упрощенная совместная работа;
- совместимость программного обеспечения в рамках конкретного бизнеса;
- управление исправлениями;
- автоматическое обновление;
- упрощенное администрирование программного обеспечения [11].
Необходимо отметить, что технология SaaS предоставляет современным организациям, которые проводят анализ Big Data,
проверенные программные решения для их анализа.
4. Платформа как услуга (PaaS).
PaaS или платформа как услуга представляет собой технологию для использования облачных вычислений с целью предоставления соответствующих платформ для использования и разработки пользовательских приложений [12].
Необходимо отметить, что технологические решения PaaS содержат:
- управление состоянием;
- хостинг и развертывание;
- интеграцию;
- управление версиями;
- тестирование приложений;
- инструменты разработки и проектирования.
Благодаря использованию данной технологии современные компании экономят собственные затраты в результате высокого использования и стандартизации облачной платформы в приложениях. Кроме того, к основным преимуществам PaaS относятся:
- снижение основных требований к навыкам, которые требуются для осуществления разработки новых систем;
- повышение безопасности программного обеспечения;
- продвижение общих служб;
- снижение рисков в результате применения технологий, которые протестированы предварительно [9].
Важно также подчеркнуть, что PaaS предоставляет организациям платформу для осуществления разработки и использования приложений, которые требуются для анализа Big Data. Предоставление таких приложений осуществляется с низким риском в безопасной среде, а также при низких затратах.
Основная разница между SaaS и PaaS состоит в том, что первая технология не предоставляет индивидуальные решения, а вторая технология позволяет организациям разрабатывать решение, а также адаптировать его к потребностям бизнес-структуры.
Заключение
На сегодняшний день облачные вычисления в компьютерном анализе больших
данных предоставляет современным ком- тии решений, повышения производитель-паниям внедрять технологию Big Data с ности, поддержки инноваций в услугах, меньшими затратами собственных ресур- продуктах и бизнес-моделях. Основным сов. Благодаря возможности облачных вы- преимуществом облачных вычислений в числений больших данных компании мо- компьютерном анализе больших данных гут получать новые идеи, которые непо- считается снижение затрат на оборудова-средственно касаются поддержки в приня- ние, т.е. снижение ресурсов организаций.
Библиографический список
1. Коновалов, М.В. Big Data. Особенности и роль в современном бизнесе / М.В. Коновалов // Технические науки: проблемы и перспективы: материалы VI Между-нар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, июль 2018 г.). - Санкт-Петербург: Свое издательство, 2018. - С. 8-10.
2. Назаренко, Ю.Л. Обзор технологии «большие данные» (Big Data) и программно-аппаратных средств, применяемых для их анализа и обработки // European science. - 2017. - №9 (31). - С. 25-30.
3. Риз, Дж. Облачные вычисления: Пер. с англ. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 288 с.
4. Сальникова, Е.А. Облачные технологии и технология больших данных в образовании / Е. А. Сальникова // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics: сборник научных статей IX Международной научно-практической конференции, Минск, 17-18 мая 2023 г.: в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В.А. Богуш [и др.]. - Минск, 2023. - С. 382-385.
5. Эсенбаева С.Р., Шергина С.А., Васильев И.И. Облачные технологии и Big Data в условиях высокотехнологичного общества // Финансовые рынки и банки. - 2022. - №12. -С. 75-78.
6. Bernice, M.P. Big Data using cloud computing. 2013. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
https://www.researchgate.net/publication/256888844_Big_data_using_cloud_computing (дата обращения: 24.09.2024).
7. Cisco. Infrastructure as a Service: Accelerating time to profitable new revenue streams. 2009. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cisco.com/en/US/solutions/collateral/ns341/ns991/ns995/IaaS_BDM_WP.pdf (date of application 24.09.2024).
8. Cole, B. Looking at business size, budget when choosing between SaaS and hosted ERP. E-guide: Evaluating SaaS vs. on premise for ERP systems. 2012. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.media.bitpipe.com/io_10x/io_104515/item_548729/SAP_sManERP_I0%23104515_ EGuide_061212.pdf (date of application 24.09.2024).
9. Jackson, K.L. Platform-as-a-service: The game changer. 2012. - [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.forbes.com/sites/kevinjackson/2012/01/25/platform-as-a-service-the-gamechanger/ (date of application 24.09.2024).
10. Rouse, M. Infrastructure as a Service. 2010. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://searchcloudcomputing.techtarget.com/definition/Infrastructure-as-a-Service-IaaS (date of application 24.09.2024).
11. Rouse, M. Software as a service. 2010. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://searchcloudcomputing.techtarget.com/definition/Software-as-a-Service (date of application 24.09.2024).
12. Salesforce.com. The end of software: Building and running applications in the cloud. 2012. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.salesforce.com/paas/ (date of application 24.09.2024).
THE USE OF CLOUD COMPUTING TECHNOLOGY IN COMPUTER ANALYSIS
OF BIG DATA
Xu Yawen1, Student
Jin Zhi2, Candidate of Philological Sciences, Associate Professor
international Engineering Institute of Shenyang Polytechnic University and Tomsk Polytechnic University 2Shenyang Polytechnic University (China, Shenyang)
Abstract. The article is devoted to the analysis of the features of using cloud computing technology in computer analysis of big data. In the article, the author studied the approaches of modern scientists to the definition of the concepts of "cloud technologies" and "big data". The author analyzes the main cloud computing technologies in the computer analysis of big data. In the course of the research, the author found that the use of big data in computer analysis in the activities of modern cloud computing companies contributes to increasing innovation, productivity and, thereby, the competitiveness of organizations.
Keywords: Big Data, cloud, cloud technologies, cloud computing, cloud computing technologies.
