Оглавление
Хуан Аньель. Переход в облако. Практическое руководство по организации облачных вычислений для ученых и IT-специалистов
Вступительное слово
Предисловие
Введение
Благодарность
Список сокращений
Глава 1. Почему вам нужна эта книга?
Глава 2. Зачем нам облако?
2.1. Введение
2.2. Потребности и нужды
2.2.1. Саша работает из дома или владеет собственным бизнесом
2.2.2. Саша как предприниматель
2.2.3. Саша в своей лаборатории
2.2.4. У Саши есть идея
2.2.5. Саше требуется мобильность
2.3. Каждый из нас – Саша
Глава 3. От истоков к будущему
3.1. Облачные вычисления – что это?
3.2. Виды облачных хранилищ
3.2.1. Коммерческие и некоммерческие
3.2.1.1. Коммерческие облачные сервисы
3.2.1.2. Некоммерческие облачные сервисы
3.2.2. Модели развертывания
3.2.3. Типы услуг
3.3. Особенности облака
3.3.1. Эластичность и масштабируемость
3.2.2. Возможность самообслуживания
3.3.3. Интерфейсы прикладного программирования
3.3.4 Мониторинг и измерение производительности
3.4. Концепции Cloud Native
3.4.1. Cloud Native
3.4.2. Контейнеры
3.4.3 Микросервисы
3.4.4. Kubernetes
3.5. Вопросы экологии
3.6. Истории успешного применения облачных и бессерверных вычислений в науке
3.6.1. Археология
3.6.2. Компьютерные науки
3.6.3. Энергетика
3.6.4. Науки о Земле
3.6.5. Библиотечное дело
3.6.6. Математика
3.6.7. Медицинские науки
3.6.8. Физика
3.6.9. Общественные науки
3.6.10. Космические исследования
Глава 4. Покажите деньги
4.1. Средства на исследования с использованием облачных вычислений
4.2. Распределение расходов
4.3. Продажа исследований
4.4. А если я не заплачу?
4.5. А если мой поставщик не предоставит услугу?
4.6. Оценка перехода
4.6.1. Выбор поставщика
4.6.2. Определение проблемы
4.6.3. Сбор требований
4.6.4. Получение данных
4.6.5. Обзор и принятие решения
4.7. Выводы
Глава 5. Инструментарий в облаке
5.1. Саше нужен лучший инструментарий
5.2. Общая производительность
5.2.1. Office
5.2.2. Коммуникации
5.3. Наука и инженерия
5.3.1. Редактирование и обмен документами (LaTeX)
5.3.2. Управление проектами и решение проблем
5.3.3. Контроль версий
5.3.4. Другие релевантные SaaS
5.3.4.1. Интегрированная среда разработки
5.3.4.2. Составление диаграмм
5.4. Саша принимает решение
Глава 6. Эксперименты в облаке
6.1. Саша готов приступить к новому эксперименту
6.2. Выполнение кода в облаке
6.2.1. Особенности разработки ПО в облаке
6.2.2. Интерфейсы прикладного программирования (API)
6.2.2.1. Что такое API?
6.2.3. Облачное окружение и среда выполнения кода
6.2.3.1. Почему API так важны в облаке?
6.2.3.2. Пример использования облачного API
6.2.4. Код в облаке: соображения
6.2.4.1. Общие аспекты
6.2.4.2. Сеть
6.2.4.3. Хранилище данных
6.3. Запуск эксперимента в облаке
6.3.1. Пример: эксперимент по классификации месяцев
Глава 7. Бессерверные эксперименты в облаке
7.1. Саша пересматривает эксперимент
7.2. Бессерверный подход
7.2.1. За и против
7.3. Пример: Классификатор месяцев. Бессерверная версия
7.4. Пример: Бессерверный сбор данных с датчиков
Глава 8. Этические и юридические аспекты облачных технологий
Глава 9. Вы отстаете от жизни: мы уже обновляем эту книгу
Глоссарий
Отрывок из книги
Перед прочтением этой книги задайте себе вопрос: знаете ли вы, что такое облака? Если в первую очередь вам пришло на ум облачное хранилище файлов, то вы правы. Но это лишь малая толика возможностей облачных технологий не только для бизнеса, но и для частных пользователей. Предприятия с помощью «облаков» могут как создавать удаленные рабочие места и виртуальные сети, так и помогать тестировать и разрабатывать приложения в облачных средах, использовать технологии машинного обучения. Облачный рынок даже во время кризиса и пандемии Covid-19 не потерял высоких темпов развития.
Вокруг темы «Облачные технологии» до сих пор ходит достаточно много мифов и домыслов. К сожалению, нельзя сказать, что книжный рынок изобилует современными изданиями, где простыми словами объясняется самая суть облаков.
.....
Еще один довод в пользу широкого использования и внедрения облачных технологий: они предоставляют прекрасную возможность для демократизации развития научных исследований, так как отменяют необходимость создавать и обслуживать собственные HPC-центры. Это особенно важно для финансирующих научные изыскания организаций, исследователей и лабораторий, не имеющих доступа к таким центрам, а также тех, кто получил финансирование под конкретный ограниченный во времени проект и не хочет вкладывать средства в покупку и обслуживание оборудования, которое устареет или не будет использоваться в будущем. Потенциал этой технологии огромен: она устраняет препятствия для исследований в самых неблагополучных странах и уголках планеты, т. е. там, где инфраструктура для проведения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ развита недостаточно.
Что немаловажно, существует возможность объединить облачные вычисления с другими технологиями, такими как большие данные и машинное обучение, для повышения продуктивности научных исследований. Подобная интеграция позволит использовать комбинацию таких функций, как хранение данных или реализация моделей в облачных системах, что обеспечит прямой доступ к готовым решениям, уже реализованным поставщиком и полностью адаптированным к среде облачных вычислений. Тем самым будет снижена техническая нагрузка и устранены возможные проблемы при адаптации или настройке сервисов. Интеграция функций упрощает анализ, интерпретацию и представление данных, хранящихся в облаке, и создает большой потенциал для получения новых, порой неожиданных результатов и достижений. Подход, при котором происходит эффективная комбинация этих методов, получил название «облачного датамайнинга»[4].
.....
