Тенденции развития распределенных информационных систем на основе облачных технологий

ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

НА ОСНОВЕ ОБЛАЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Бурый А.С., д.т.н., Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия

В статье рассматриваются состояние и основные тенденции развития облачных технологий, как естественное продолжение совершенствования распределенных систем переработки информации и принятия решений в организационно-технических системах.

Ключевые слова: распределенные системы, Грид-технологий, облачные вычисления, модель CCMM, модели развертывания облачных вычислений.

TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF THE DISTRIBUTED INFORMATION SYSTEMS ON THE BASIS OF CLOUD TECHNOLOGIES

Buryy A., doctor of technical sciences, FSUE «STANDARTINFORM»

The article deals with the current state and main trends of the cloud as a natural continuation of the improvement of the distribution of certain systems of information processing and decision-making, organizational and technical systems.

Keywords: distributed systems, Grid computing, cloud computing, the model CCMM, deployment model of cloud computing.

Проблема распределенных вычислений не так уж нова. Территориальные особенности государства, решаемые задачи управления организационно-техническими системами, информационно-управляющими комплексами [1], разработки локальных и сетевых распределенных баз данных (БД) [2] привели к необходимости создания сверхмощной вычислительной техники, а затем и к распределенному построению средств переработки информационных массивов [3,4] систем автоматизированного управления сложными динамическими объектами.

Дальнейшее развитие распределенных вычислений связано с появлением Грид-технологий (англ. grid - решётка, сеть) , которая представляет собой форму распределённых вычислений, в которой «виртуальный суперкомпьютер» представлен в виде кластеров соединённых с помощью сети, слабосвязанных, гетерогенных компьютеров, работающих вместе для выполнения большого числа заданий (операций, работ).

Необходимость использования технологий, основанных на знаниях, связана с тем, что разработчик сервиса, предоставляемого в распределенной среде, является, по сути, экспертом в вопросах его практического использования. Как следствие, набор сервисов и ассоциированных с ними априорных знаний предметной области, объединенных в рамках, например, в рамках технологии iPSE (Intelligent Problem Solving Environment), которая позволяет организовать модульную архитектуру программного комплекса, в которой различные предметно-ориентированные модули (аналоги традиционных решателей) функционируют в рамках управляющей среды [5] (см. рис. 1).

Традиционные программные комплексы, требуют достаточно много времени на их установку и наладку. Эта проблема полностью устраняется, когда пользователь ориентируется на распределенные композитные приложения, создаваемые на основе отдельных предметно-ориентированных сервисов. Как следствие, для распространения таких приложений становится эффективной бизнес-

модель SaaS (Software as a Service), в рамках которой провайдер предоставляет пользователю в аренду через Интернет приложение, функционирующее на его же технологической площадке. При этом в качестве таких приложений могут рассматриваться как отдельные сервисы, так и объединяющее их композитное приложение (AaaS, Application as a Service).

Композитные приложения представляют собой набор сервисов, взаимодействующих в распределенной среде для совместного решения общих задач. В число композитных приложений могут входить вычислительные сервисы (прикладные пакеты), источники данных (включая интерфейсы доступа к измерительному оборудованию), сервисы визуализации и пр.

AaaS - модель доставки программного обеспечения, при которой поставщик разрабатывает веб-приложение и предоставляет заказчикам доступ к нему по сети. При этом провайдер берет на себя полную ответственность за гибкое масштабирование услуги по требованию, за решение вопросов развертывания, управления и поддержки программного обеспечения (ПО) на протяжении всего жизненного цикла.

Парадигма облачных вычислений (cloud computing) ориентирована на модели, методы и технологии для предоставления пользователю удобного доступа к массиву конфигурируемых компьютерных и информационных ресурсов, которые могут быть быстро зарезервированы и высвобождены с минимальными действиями со стороны их провайдера [5]. Она обобщает и систематизирует ранее известные бизнес-модели IaaS (инфраструктура как сервис), PaaS (платформа как сервис) и SaaS (программное обеспечение как сервис), рассматривая их как вложенные механизмы, реализуемые в облаке. Предлагаемыми для пользователей ресурсами выступают хранилища данных, вычислительные мощности, системные приложения, прикладные программы, специалисты - консультанты, которые могут сопровождать весь процесс обслуживания.

Облачные вычисления обеспечивают удобный и по необходи-

Рис. 1. Технологии iPSE

Технологии 2 поколения

# Создание композитных приложений и Интеллектуальная поддержка поиска и применения сервисов; р Динамическое управление производительностью сервисов: # Гибкая интеграция с системами реального времени

Организация поддержки при работе с ресурсами

Развитие экосистемы облачных сервисов

Автоматизация Технологии , п<жоления использования

ресурсов ' Унифицированный доступ к

___вычислительным ресурсам требуемой

конфигурации; и Удаленное исполнение типовых приложений; # Коллективное хранение и использованиесверхбольших БД: Виртуализация (кросс - платформенность и кросс -технологичность

Рис. 2. Эволюция технологий облачных вычислений в модели ССММ

Виртуализация доступа к ресурсам

Консолидация ресурсов

мости - сетевой доступ к разделяемому пулу реконфигурируемых вычислительных ресурсов (например, сетям, серверам, устройствам памяти, приложениям и услугам), которые могут быть быстро подобраны и предоставлены с минимальными усилиями на менеджмент или взаимодействие с поставщиком услуг.

Эволюция технологий облачных вычислений описывается моделью Cloud Computing Maturity Model (CCMM), которая включает в себя следующие уровни развития, представленные на рис. 2.

Технологии 1-го поколения полностью реализованы и продолжают совершенствоваться, а технологии 2-го поколения находятся на стадии разработок отдельных приложений и платформ.

Как и у любой технологии, облачные технологии имеют как свои достоинства, так и недостатки, представленные в таблице 1.

Известны следующие модели развертывания облачных вычислений, что также определяет и безопасность проводимых в этих моделях расчетов [6]:

- частное облако (private cloud) - инфраструктура, предназначенная для использования одной организацией, включающей несколько потребителей (например, подразделений одной организации), возможно также клиентами и подрядчиками данной организации. Частное облако может находиться в собственности, управлении и эксплуатации как самой организации, так и третьей стороны (или какой-либо их комбинации);

- публичное облако (public cloud) - инфраструктура, предназна-

ченная для свободного использования широкой публикой. Публичное облако может находиться в собственности, управлении и эксплуатации коммерческих, научных и правительственных организаций (или какой-либо их комбинации). Публичное облако физически существует в юрисдикции владельца - поставщика услуг;

- гибридное облако (hybrid cloud) - это комбинация из двух или более различных облачных инфраструктур (частных, публичных или общественных), остающихся уникальными объектами, но связанных между собой стандартизованными или частными технологиями передачи данных и приложений (например, кратковременное использование ресурсов публичных облаков для балансировки нагрузки между облаками);

- общественное облако (англ. community cloud) - вид инфраструктуры, предназначенный для использования конкретным сообществом потребителей из организаций, имеющих общие задачи (например, миссии, требований безопасности, политики, и соответствия различным требованиям). Общественное облако может находиться в кооперативной (совместной) собственности, управлении и эксплуатации одной или более из организаций сообщества или третьей стороны (или какой-либо их комбинации), и оно может физически существовать как внутри, так и вне юрисдикции владельца.

Среди основных тенденций развития информационных технологий в 2014 году, применительно к облакам (cloud computiny), можно отнести следующие [7].

Таблица 1. Достоинства и недостатки облачных технологий

Достоинства Недостатки

Доступность - «облака» доступны всем и везде, где есть Интернет и с любого устройства, где есть браузер. Постоянное соединение с сетью -для работы с «облаком» необходимо постоянное подключение к сети.

Низкая стоимость - снижение расходов на обслуживание (использование технологий виртуализации). Программное обеспечение - пользователю доступно только то программное обеспечение, которое есть в «облаке»

Гибкость - неограниченность вычислительных ресурсов (виртуализация). Конфиденциальность - в настоящее время нет технологии, обеспечивающей 100% конфиденциальность данных.

Надежность - наличие дополнительных источников питания, регулярное резервирование данных, высокая пропускная способность Интернет канала. Надежность - потеря информации в «облаке» означает невозможность ее восстановления.

Безопасность - высокий уровень безопасности при грамотной организации процесса. Безопасность - хотя «облако» является достаточно надежной системой, но нет 100% защиты от взлома, в случае которого доступной становится для БД.

Большие вычислительные мощности. Дороговизна оборудования - для создания своего «облака» необходимы значительные материальные ресурсы.

19.6MBj

i-WM-fticd i c« I

e - mail

4.7GB

VIDEOS

STREAMED

112.5MB

Музыка

J3

289.5MB

WEB

C0NFIREI4CEB

♦

За год объем Вашего облака составит

1.9 ТВ

IN THE CLOUDS

THAT IS

5.94 KB

PER SECOND

ALEXBURYY'Sy

CLOUDJ*

5.1 GB

DAILY

30MB

Посещение ме1)-ст|>аниц

i

A

Ежедневный объем Вашего облака

Рис. 3. Пример расчета индивидуального облака

1. Гибридное облако и ИТ-компании как сервис-брокер.

Чрезвычайно важно соединить персональные облака и службы

внешнего частного облака. Предприятиям следует проектировать частные облачные службы, помня о гибридном будущем и заботясь о перспективах интеграции / взаимодействия. Гибридные облачные службы можно строить разными путями, от сравнительно статичных до чрезвычайно динамичных. Управление их построением часто возлагается на облачного сервис-брокера (CSB), обеспечивающего агрегирование, интеграцию и настройку служб.

Скорее всего, первые гибридные облачные службы окажутся статичными, искусственными построениями (например, интеграция между внутренним частным облаком и общедоступной облачной службой для определенной функциональности или данных). По мере развития CSB появится больше развертываемых композиций (например, частная инфраструктура как служба, в которой можно задействовать внешних поставщиков услуг на основе политики и использования ресурсов).

2. Архитектура «облако - клиент».

Вычислительные модели «облако - клиент» смещаются. В данной архитектуре последний представляет собой полнофункциональное приложение, выполняемое на подключенном к Интернету устройстве, а сервер - не что иное, как набор служб приложений, размещенных на все более эластичной масштабируемой облачной вычислительной платформе. Облако представляет собой точку управления, и система или приложения могут распространяться на множество клиентских устройств. Клиентская среда может быть собственным приложением или основываться на браузере; все более мощные браузеры доступны на многих клиентских устройствах, как мобильных, так и настольных.

Широкие возможности многих мобильных устройств, повышенный спрос на сети, стоимость сетей и необходимость управлять использованием полосы пропускания канала связи в ряде случаев приводит к необходимости снижать требования облачных приложений к вычислительным ресурсам и хранилищам данных, пытаясь задействовать интеллект и память клиентских устройств. Однако из-за усложнения требований мобильных пользователей приложения во все большей степени будут полагаться на вычислительные ресурсы и память на стороне сервера.

3. Эпоха персонального облака.

Эпоха персонального облака ознаменуется переходом от устройств к услугам. В этих условиях, конкретные особенности устройств (гаджетов) станут менее важными для компаний, хотя необходимость в них сохранится. Пользователи будут работать с набором устройств, среди которых компьютер - лишь один из многочисленных вариантов, но ни одно устройство не будет доминирующим. Эта роль, скорее всего, достанется персональному облаку. Объектом управления и защиты будет доступ к облаку и хранимому и совместно используемому контенту, а не устройство само по себе.

4. Software-defined anything (SDx) - собирательный термин, описывающий нарастающую потребность рынка в улучшенных стандартах для программируемой инфраструктуры и взаимодей-

ствия с центрами обработки данных. Необходимость в стандартах обусловлена автоматизацией, как неотъемлемой характеристикой облака, новой методологией разработки DevOps и требованием быстрой подготовки инфраструктуры. SDx.

5. Веб - масштабирование информационных технологий (ИТ).

Веб - масштабирование ИТ - вычислительный метод глобального уровня, предоставляющий возможности крупным поставщикам облачной службы внутри ИТ - структуры предприятия, благодаря пересмотру подходов по нескольким направлениям. Ведущие поставщиков облачных служб, такие как Amazon, Google, Facebook и другие, ищут новаторские способы доставки ИТ - служб. Их возможности не ограничиваются лишь преимуществами, связанными просто с размерами, но включают в себя также быстродействие и динамичность. Компаниям, желающим идти в ногу со временем, необходимо воспроизводить архитектуры, процессы и методы этих образцовых поставщиков служб.

Уже сегодня индивидуальные запросы пользователей обычными ресурсами характеризуются такими объемами, которые лет 1015 назад были свойственны целым предприятиям, а сегодня - это наша обычная жизнь (см. рис. 3).

Таким образом, развитие распределенных высокопроизводительных систем [5] позволит в недалекой перспективе сделать значительный прорыв во многих отраслях индустрии. Это придаст дополнительный импульс разработке технологий для интерактивной визуализации в системах виртуальной реальности на основе результатов численного моделирования в распределенных средах, созданию и продвижению унифицированных платформ для консолидации разнородных вычислительных ресурсов в распределенной среде на основе технологий облачных вычислений.

Литература:

1. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. - М.: Наука, Физматлит, 1999. - 288 с.

2. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Сиротюк В.О. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных. - М.: СИНТЕГ, 1999. - 660 с.

3. Бурый А.С. Оптимальное резервирование при формировании оценок в многоэтапных системах переработки информации // Известия вузов. Серия «Приборостроение». - 1997. - № 1. - С. 712.

4. Бурый А.С., Лобан А.В., Ловцов Д.А. Модели сжатия массивов измерительной информации в автоматизированной системе управления // Автоматика и телемеханика. 1998. - № 5. - С. 3-26.

5. Бухановский А.В. Информационно-аналитический обзор ИКТ [ Электрон. ресурс]. http://foresight.ifmo.ru/shared/files/201301/ 1_23.pdf //

6. Облачные вычисления: обзор и рекомендации. [Электрон. ресурс]. http://www.bourabai.ru/mmt/cloud1.htm

7. Gartner: 10 стратегических тенденций развития технологий в 2014 году // CRN/RE («ИТ-бизнес»). Электронный журнал. http:/ /www.crn.ru/news/detail.php?ID=84897