Варианты использования облака

  • 5 мин

Благодаря быстрому развитию облачных технологий новые варианты использования появляются каждый день. В этом разделе мы рассмотрим некоторые распространенные варианты использования для облака.

Веб-приложения и мобильные приложения

Основной драйвер для облачных вычислений поступает из веб-хостинга. Веб-сайты и веб-приложения обычно размещаются на сервере с выделенным подключением к Интернету. Более старые службы веб-хостинга предоставляли выделенные серверы клиентам или выдавали нескольким клиентам часть более крупной системы UNIX. Теперь, с появлением облачных вычислений, мобильные и веб-приложения можно создавать на основе существующих служб IaaS, PaaS и даже SaaS.

  • На основе SaaS: с помощью модели SaaS организации могут развертывать одноуровневые приложения в Интернете. К общим примерам относятся веб-почта, сайты социальных сетей и служебные веб-сайты, такие как личные организаторы, календари и планировщики.
  • На основе PaaS разработчики приложений могут использовать различные онлайн-платформы и инструменты для создания SaaS и мобильных приложений. Служба приложений Azure, Parse и Cloud Foundry являются популярными платформами, на которых можно создавать мобильные и веб-приложения.
  • На основе IaaS: организации, которым требуется еще больше настроек и гибкости для веб-приложения, могут внедрить модель IaaS, арендовав виртуальные машины от поставщиков, таких как Azure и Rackspace, а затем развернуть полностью настраиваемый стек программного обеспечения для запуска приложения.

Рассмотрим следующие сценарии.

  • Animoto, создатель показа слайдов в Интернете, решил развернуть приложение Facebook. Наблюдался резкий рост трафика к сервису, в результате чего количество серверов Animoto увеличилось с 50 до 3500 за 3 дня. Такое эластичное масштабирование становится возможным благодаря облачным вычислениям.
  • Интернет-магазины розничной торговли, использующие облачные вычисления, такие как Amazon и Target.com, смогли оценить инфраструктуру для пиковой активности (например, на следующий день после Дня благодарения или черной пятницы). Salesforce.com обслуживает клиентов в диапазоне от 2 до более чем 20 000 рабочих мест, и все они пользуются одной и той же веб-платформой.

Аналитика больших данных

Многим организациям приходится работать с большими объемами данных. Эти данные могут поступать из таких областей, как датчики, эксперименты, транзакционные данные и активность веб-страницы. Обработка больших данных обычно требует большого количества вычислительных ресурсов и ресурсов хранилища, но, в зависимости от потребностей организации, может быть периодической или сезонной. Например, Amazon может использовать бизнес-аналитику и аналитику, назначенную на конец дня, что может занять несколько часов работы нескольких сотен серверов. В этих сценариях имеет смысл использовать облачные вычисления, поскольку эти ресурсы можно приобрести по требованию. Многие компании даже имеют полностью автоматизированные аналитические каналы продаж, которые автоматически собирают, анализируют и хранят данные, а ресурсы предоставляются по запросу. Ниже приведены примеры сценариев с большими данными.

  • На Объединенной Тихоокеанской железной дороге инфракрасные термометры, микрофоны и ультразвуковые сканеры устанавливаются рядом с железнодорожными путями. Эти датчики сканируют каждый проезжающий поезд и отправляют показания в центры обработки данных железной дороги, в которых программное обеспечение для сопоставления шаблонов выявляет оборудование, подверженное риску отказа.
  • Традиционные розничные продавцы, такие как Walmart, Sears и Kmart, следуют по стопам интернет-магазинов, таких как Amazon, анализируя потребительские расходы, чтобы предложить персонализированные маркетинговые кампании и предложения для индивидуальных клиентов.
  • Такие компании, как Time Warner и Comcast, используют большие данные, чтобы отслеживать тенденции использования средств рекламы у своих подписчиков и предоставлять ценные сведения рекламодателям и клиентам. Индустрия видеоигр отслеживает тенденции игрового процесса миллионов владельцев консолей. Такие компании, как Riot Games, ежедневно обрабатывают структурированные данные объемом 500 ГБ и операционные журналы размером более 4 ТБ.

Высокопроизводительные вычисления по запросу

Современные науки невозможны без высокопроизводительных вычислительных систем (HPC). Помимо физических экспериментов, компьютерное моделирование стало популярным в различных областях — от астрофизики и квантовой механики до океанографии и биохимии. Такие рабочие нагрузки зависят от вычислительных ресурсов и обычно выполняются на выделенных кластерах или на супервычислительном оборудовании.

Сейчас специалисты все чаще ищут облако для удовлетворения потребности в ресурсах HPC. Виртуальные машины Azure предлагают для использования в HPC очень производительные экземпляры с большим количеством ресурсов ЦП и даже графическим ускорением. Ученые находят привлекательным наличие огромных объемов вычислительной мощности, особенно для небольших проектов или чувствительных ко времени, пиковых аналитик, таких как экспериментальные запуски до истечения сроков подачи исследовательских работ. Ниже приведены примеры использования HPC в облаке.

  • Кластер EC2 AWS из 3809 экземпляров был создан Cycle Computing для фармацевтической компании для запуска заданий молекулярного моделирования. В кластере всего 30 472 ядер, 26,7 ТБ ОЗУ и 2 ПБ места на диске.
  • Такие учреждения, как больница St. Jude's Children's Research Hospital, лаборатория Mt. Sinai Klein и больница Seattle Children's Hospital, запускают в Azure рабочие нагрузки по биоинформатике и геномике.

Хранение и архивирование в сети

Одним из важных ресурсов, доступных в облачных вычислениях, является хранилище. От персональных решений для хранилищ, таких как Dropbox, до крупных систем хранения данных в Интернете, таких как служба хранилища Azure, интернет-хранилище является одним из основных вариантов использования облачных вычислений. Существуют следующие варианты интернет-хранилищ.

  • Хранилище объектов на основе веб-сайтов: такие службы, как BLOB-объект Azure, позволяют пользователям хранить терабайты данных в виде простых объектов, к которым можно получить доступ по протоколу HTTP. Многие веб-сайты используют хранилище BLOB-объектов Azure для хранения статического содержимого, например изображений.
  • Резервное копирование и восстановление: такие службы, как CrashPlan и Carbonite, предоставляют оперативное резервное копирование данных клиентов, что является отличным вариантом в качестве безопасного решения резервного копирования вне сайта.
  • Потоковая передача мультимедиа и распространение содержимого: такие службы, как Azure сеть доставки содержимого не только хранить большие объемы данных, но и оказывать помощь в доставке содержимого. Запросы на получение данных из сети доставки содержимого Azure автоматически направляются на ближайший сервер, что позволяет сократить время ожидания для таких чувствительных ко времени видов мультимедиа, как видео.
  • Личное хранилище: такие службы, как Dropbox и OneDrive, популярны среди пользователей для хранения персональных документов в Интернете в любое время, где угодно.

Быстрая разработка и тестирование приложений

Одним из главных преимуществ облачных вычислений является возможность быстрого развертывания и тестирования приложений. Всю вычислительную среду можно развернуть за считанные минуты, а затем так же легко удалить и отменить после завершения тестирования. Для многих компаний ценность заключается том, что разработчики могут быстро создавать улучшения и функции и тестировать их без риска. Специализированное оборудование и серверы не нужно упорядочивать и устанавливать. Виртуальную машину можно развернуть в облаке за несколько минут. Области применения также можно легко испытать на нагрузку (загрузку). Существующие серверы также можно клонировать для исследования масштабируемости.