Краткая история компьютерных вычислений. Введение в облачные вычисления. Лекция 1

1.

Облачные технологии
Лекция 1:
Краткая история компьютерных
вычислений. Введение в облачные
вычисления.
К.ф.-м.н. Самодуров В.А. ([email protected])

2.

О ПРЕДМЕТЕ: «Облачные технологии»
Из программы дисциплины (https://www.hse.ru/edu/courses/381790945 ) :
Схема обучения: 14 часов лекции (ТР) + 16 – семинары (6-8 часов
лабораторные ПР и 8-10 часов защита рефератов РФ).
Лекции (ТР) , Семинары (ПР), Рефераты (РФ): защита рефератов (2-3
занятия), письменный экзамен-зачет (ЭКЗ).
От вас: Работа на лекциях и семинарах, 1 реферат, 2-3 лабораторных (или 1 домашнее
задание), 1 зачет-экзамен
Рефераты: по 2 человека, есть список тем за 3-4 года, новая тема +0.5 – 1 балл.
Формула оценки, 2020 год:
Oценка(общая) = O(общая) = 0,15 * O(ТР) + 0,35 * O(ПР) + 0,25 * O(РФ)
+ 0,25 * O(ЭКЗ)
В конце 2-го модуля на зачетной неделе состоится итоговый контроль в форме экзамена-зачета в письменной форме.

3.

План лекции
План лекции 1:
Краткая история вычислений: от древности
до наших дней.
II. Базовые понятия облачных вычислений:
история вопроса, определения и
классификация.
I.

4.

Лекция 1, часть I. Базовые понятия.
Определение - «облачные вычисления»:
Cloud Computing - «облачные вычисления»
Cloud computing – это программно-аппаратное обеспечение, доступное пользователю через Интернет
(или локальную сеть) в виде сервиса, позволяющего использовать удобный веб-интерфейс для удаленного
доступа к выделенным ресурсам (вычислительным ресурсам, программам и данным). Компьютер
пользователя выступает при этом рядовым терминалом, подключенным к Сети.
Компьютеры, осуществляющие cloud computing, и называются «вычислительным облаком».
Вычислительные облака могут состоять из тысяч серверов, размещенных в центрах обработки данных
провайдеров данных услуг, и обеспечивать независимую работу десятков тысяч приложений, которые
одновременно используют миллионы пользователей. При этом нагрузка между компьютерами, входящими
в «вычислительное облако», распределяется автоматически.

5.

Cloud Computing – Что это?..
В общем случае «облачные вычисления»
– это способ предоставления
вычислительной мощности на
расстоянии.
Как правило, используемый сегодня термин «облачные вычисления» применим
для любых сервисов, которые предоставляются через сеть Интернет.
Пользователю облачных сервисов нет необходимости заботиться об
инфраструктуре, которая обеспечивает работоспособность предоставляемых ему
сервисов. Все задачи по настройке, устранению неисправностей, расширению
инфраструктуры и пр. берет на себя сервис-провайдер.
С точки зрения технологий – облачные вычисления являются разновидностью
распределенных вычислений, которые в свою очередь являются разновидностью
высокопроизводительных (параллельных) вычислений.

6.

Краткая история основных типов высокопроизводительных вычислений
Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти (John McCarthy)
высказал предположение, что когда-нибудь компьютерные вычисления будут производиться с помощью
«общенародных утилит».
Geographically distributed computing
IoT
HPC Cloud
Grid computing
computing
CUDA
Future
Condor
GPGPU
HPC
PVM
MPI
cluster
Cluster computing
Parallel Computers
Internet WWW
Term “Parallel
Ethernet
Programming”
TCP/IP
(title of 1958
ARPNET
paper by Gill)
Packet switched
networks
1950
1960
1970
Эпоха мэйнфреймов
1980
1990
ПК и сети
2000
2010
2015
2020
Ренессанс параллельного программирования

7.

Но: что было вначале? Лекция 1, часть I.
История компьютера: от абака до компьютерных сетей.
Но перед тем, как перейти к облачным
вычислениям и технологиям, совершим небольшой
исторический экскурс в историю вычислительной
техники…

8.

Вычислительная техника: Исторический экскурс
Доисторический
1600
Исторический
Современный
1980
… до 1642 г. - древние механизмы – аналоговые компьютеры, "Antikythera Mechanism"
(механизм Антикиферы), Стоунхедж – по мнению некоторых ученых, самый гигантский
компьютер всех времен и народов, а также… бухгалтерские счеты!
1642 - 1980-ые годы - счетные машины Паскаля, Лейбница, Бэббиджа - первый электронный
компьютер, прототип современного компьютера ENIAC I, PDP, IBM, DEC, Intel
1980 -ые годы – персональные компьютеры, интернет, сверхбольшие интегральные микросхемы
(СБИС) - кластеры, дата-центры - облачные вычисления…..

9.

Правда, был еще и
ручной этап развития
вычислительной
техники……
Ручной этап развития
вычислительной техники
Ручной этап развития ВТ начался на заре
человеческой цивилизации - он охватывает период от 50
тысячелетия до н.э. и до XVII века.
Фиксация результатов счета у разных народов на разных
континентах производилась разными способами:
пальцевой счет,
нанесение засечек,
счетные палочки,
узелки
…
и т.д.
Наконец, появление приборов, использующих
вычисление по разрядам, как бы предполагали:
наличие некоторой позиционной системы счисления:
десятичной, пятеричной, троичной и т.д.
К таким приборам относятся абак, русские, японские,
китайские счеты.
Логарифмическая линейка - последнее средство для
счета, которое относят к ручному этапу.

10.

Появление позиционных систем счисления: десятичной, пятеричной, троичной и т.д.
Ancient China (2600 BC):
16: The hexadecimal numeral system
Archimedes (287-212 BC):
10: positional decimal system
3095 = 3·103 + 0·102 +
9·101 + 5·100
Europeans did not grasp the importance of his discovery and the positional system came into use only
through later work by Indian and Arab scholars.
पिङ्गल
Binary numbers, the mathematical cornerstone of modern computers, were first
discussed by Indian writer Pingala, possibly in the 4th century BC.
The modern binary number system was fully documented in an article by German
polymath Gottfried Leibniz (picture right) in the 17th century.
2: binary system

11.

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ
ПЕРИОД
Джеральд Стэнли Хокинс (англ. Gerald Stanley Hawkins) (1928—
2003) — английский астроном, широко известен своими
исследованиями в области археоастрономии. Хокинс изучал
возможное использование древними мегалитических сооружений
в качестве астрономических приборов. Он ввёл в
университетский компьютер (IBM 7090) координаты плит и другие
параметры Стоунхенджа, а таже модель движения Солнца и
Луны. В своей книге «Расшифрованный Стоунхендж» (Stonehenge
Decoded, 1965) Хокинс приводит доказательства, что свойства
Стоунхенджа позволяли предсказывать различные
астрономические явления, а сам комплекс, таким образом,
являлся древнейшей обсерваторией, а также календарём и
вычислительной машиной. Причем – аналоговой.
Стоунхедж – культовое сооружение друидов или
древний компьютер?
Датировка 4500 - 4000 лет назад, строительство
шло 300 лет. Аэрофотосъемка равнины выявляет
массу следов циклопических сооружений
аналогичного профиля, представляющие собой
замкнутые круги и овалы. Эти круги выкапывали, а
потом вбивали в землю деревянные сваи на
глубину до 6 метров. Ширина рвов была до 13
метров, а самое большое кольцо, называемое
Durrington Walls, имеет диаметр 470 метров.
Большинство археологов считает это культовыми
сооружениями древних друидов, но…

12.

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД
Ана́логовый компьютер — аналоговая вычислительная машина (АВМ), которая
представляет числовые данные при помощи аналоговых физических переменных
(скорость, длина, напряжение, ток, давление и т.п.), в чём и состоит его главное
отличие от цифрового компьютера.
Принцип действия:
Представлением числа в механических аналоговых компьютерах служит, например, количество поворотов шестерёнок механизма. В электрических — используются
различия в напряжении. Они могут выполнять такие операции, как сложение, вычитание, умножение, деление, дифференцирование, интегрирование и
инвертирование.
При работе аналоговый компьютер имитирует процесс вычисления, при этом характеристики, представляющие цифровые данные, в ходе времени постоянно
меняются.
Эти компьютеры идеально приспособлены для осуществления автоматического контроля над производственными процессами, потому что они
моментально реагируют на различные изменения во входных данных. Такого рода компьютеры широко используются в научных исследованиях. Например, в
таких науках, в которых недорогие электрические или механические устройства способны имитировать изучаемые ситуации.
В ряде случаев с помощью аналоговых компьютеров возможно решать задачи, меньше заботясь о точности вычислений, чем при написании программы для
цифровой ЭВМ. Например электронные, гидравлические, пневматические аналоговые компьютеров без проблем решают дифференциальных уравнения, и задачи
интегрирования.
Наиболее удачные образцы аналоговой техники:
IV век до н.э.
III век до н.э.
II век до н.э.
Абак
Астролябия
Антикитерский механизм
1622 г.: английский
математик-любитель Уильям
Отред изобрел
логарифмическую линейку
1877:
арифмометр
«Феликс»,
Вильгодт Однер,
Россия

13.

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД
Но Стоунхедж – с собой не унесешь… И вот в IV веке да
нашей эры появляется Аба́к (др.-греч. ἄβαξ, ἀβάκιον, лат.
abacus — доска) — счётная доска, применявшаяся для
арифметических вычислений приблизительно с IV века
до н. э. в Древней Греции, Древнем Риме (слева –
реконструкция). Впрочем, он возник независимо в разных
регионах (в том числе у инков) в разных версиях, самая
ранняя из них – Древний Вавилон, 3 тыс. лет до н.э.
Доска абака была разделена линиями на полосы, счёт
осуществлялся с помощью размещённых на полосах камней
или других подобных предметов.
Но абак вполне благополучно просуществовал до 21-го века,
в России известны как «бухгалтерские счеты». Лишь сейчас
он наконец победно вытесняется калькуляторами…

14.

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД
Астролябия впервые появилась в Древней Греции. Принцип
стереографической проекции, переводящей окружности на сфере в
окружности на плоскости, открыл в III в. до н. э. Аполлоний Пергский.
Учёные исламского Востока усовершенствовали астролябию и стали
применять её не только для определения времени и продолжительности
дня и ночи, но также для осуществления некоторых математических
вычислений и для астрологических предсказаний. Известно немало
сочинений средневековых исламских авторов о различных конструкциях и
применении астролябии.
С XII века астролябии становятся известны в Западной Европе, где вначале
использовали арабские инструменты, а позднее стали изготовлять свои по арабским
образцам. В XVI веке их стали делать на основе собственных расчётов, чтобы
применять в европейских широтах.
Пика своей популярности в Европе астролябия достигла в эпоху Возрождения, в
XV—XVI столетиях, она наряду с армиллярной сферой была одним из основных
инструментальных средств астрономического образования. Знание астрономии
считалось основой образования, а умение пользоваться астролябией было
делом престижа и знаком соответствующей образованности. Астролябии стали
предметом моды и коллекционирования даже при королевских дворах.
Но эти времена давно прошли…

15.

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД
Весьма неожиданным оказалось, что надписи на приборе были
настоящими инструкциями по его эксплуатации.
Всего было прочтено более 2000 букв греческого письма и
астрономических знаков. В частности, в текстах фигурируют Солнце
(Гелиос), Венера (Афродита), Меркурий (Гермес). Из
географических пунктов обнаружено слово «Испания» (первое
употребление этого названия иберийского полуострова) и «Фарос» так назывался островок, на котором стояло одно из семи чудес
света - Александрийский маяк. По манере начертания букв было
установлено, что прибор был изготовлен между 140 и 120 годом до
В 1902 ныряльщиками, исследовавшими
морское дно у берегов Греции, был
обнаружен удивительный прибор. Однако
понять его принцип работы и, собственно,
предназначение, оказалось не так то просто,
только сейчас ученые сообщили о том, что
им удалось, как они полагают, раскрыть его
принцип действия и назначение.
Доисторический компьютер, как чаще
называют «Antikythera Mechanism», состоит
из множества деталей, включая медные и
бронзовые механизмы, является более
сложным, чем что-либо, известное в те
времена.

16.

Исторический период
Первым человеком, создавшим математическую счетную машину, был французский ученый Блез Паскаль
(1623-1662) в 1642 году. Выполняла лишь операции сложения и вычитания. Готфрид Вильгельм Лейбниц
(1646-1716) построил другую механическую машину, которая кроме сложения и вычитания могла
выполнять операции умножения и деления. Далее разновидностей механических счетных устройств была
масса, но наибольшую известность в мире приобрели машины Однера, в СССР (который экспортировал
их во все страны) известные как арифмометры Феликса.
Арифмометр Феликс: переименованная
машинка Вильгодта Однера, сделанная еще в
XIX веке (1877 год), и ... не поверите ... это
отечественная модель! Однер был –
петербуржец (хотя родился и получил
образование в Швеции)!
Удивительная простота и надежность снискали славу и популярность аппарату во всем мире.
Всего было выпущено, видимо, более миллиона экземпляров.
Арифмометр «Феликс» -- это 4 с половиной килограмма стального корпуса и никелированных
рычажков, со скоростью вращения эбонитовой рукоятки до 200 оборотов в минуту, в
результате чего можно разделить пятизначные числа на четырехзначные 85 раз в час.
Сколько всего арифмометров выпустили со времен Однера -- статистика молчит. Откопали
лишь выпуски 1969 года -- 300 тысяч штук и 1970-го -- 203 тысячи. Затем калькуляторы и

17.

Что мог сделать «железный феликс»?..
«… Eсли подобное можно сделать, то это будет
научный подвиг!»
(Ландау)
1948 г., семинар у Игоря Васильевича Курчатова, вопрос о мощности взрыва.
Модель теоретического отдела Института физических проблем, под руководством
академика Льва Давидовича Ландау, не допускающая аналитического решения.
Андрей Николаевич Тихонов предложил выполнить прямой численный расчёт.
– Александр Андреевич Самарский
– около тридцати девушек-вычислителей, выпускниц геодезического института (считали на
«Феликсах»).
1949г., расхождение всего 30 %.
http://www.pseudology.org/science/SamarskyAA.htm

18.

Американская реклама
перехода от аналоговых
вычислений к ЭВМ, эпоха 5060-х годов:
The use of slide rules continued to grow
through the 1950s and 1960s even as
digital computing devices were being
gradually introduced; but around 1974
the electronic scientific calculator made
it largely obsolete and most suppliers
left the business.

19.

Исторический период
В 20-30х годах прошлого века появляется масса специализированных механических и
электромеханических счетных устройств. Наиболее легендарное из них – Энигма (лат.
Enigma — загадка) — портативная шифровальная машина, использовавшаяся для
шифрования и дешифрования секретных сообщений. Энигма — это целое семейство
электромеханических роторных машин, применявшихся с 20-х годов XX века.
Энигма использовалась в коммерческих целях, а также в военных и государственных
службах во многих странах мира, но наибольшее распространение получила в
Первая во
релейная
вычислительная
машина Z1, 1936 г.
нацистской Германии
время Второй
мировой войны.
ENIAC I , 1946 г., отсюда начинается история современных
компьютеров
Время бесперебойной работы (до очередной поломки)
~ от 10 минут до часа. Именно с такого уровня
надежности начинались компьютеры…

20.

The key invention :
Машина Тьюринга
Маши́на Тью́ринга (МТ) — абстрактный исполнитель (абстрактная
вычислительная машина). Была предложена Аланом Тьюрингом в 1936
году для формализации понятия алгоритма.
Машина Тьюринга является расширением конечного автомата и,
согласно тезису Чёрча — Тьюринга, способна имитировать всех
исполнителей (с помощью задания правил перехода), каким-либо образом
реализующих процесс пошагового вычисления, в котором каждый шаг
вычисления достаточно элементарен.
1936: В состав машины Тьюринга входит
неограниченная в обе стороны лента (возможны
машины Тьюринга, которые имеют несколько
бесконечных лент), разделённая на ячейки,
и управляющее устройство , способное
находиться в одном из множества состояний.
Число возможных состояний управляющего
устройства конечно и точно задано.
Википедия

21.

Исторический период
1946 г. – опубликована статья фон Неймана (точнее, 3-х авторов: Артур Бёркс,
Герман Голдстайн и Джон фон Нейман), в который сформулированы основные
принципы функционирования вычислительных устройств (концепцию архитектуры):
Любая вычислительная машина должна включать в себя: арифметическологическое устройство, устройство управления, запоминающее
устройство, внешние устройства.
Имя фон Неймана было достаточно широко известно в науке того времени, что
отодвинуло на второй план его соавторов, и данные идеи получили название
«принципы фон Неймана».
Принцип двоичного кодирования. Для представления данных и команд
используется двоичная система счисления.
Принцип однородности памяти. Как программы (команды), так и данные хранятся
в одной и той же памяти (и кодируются в одной и той же системе счисления — чаще
всего двоичной). Над командами можно выполнять такие же действия, как и над
данными.
Принцип адресуемости памяти. Структурно основная память состоит из
пронумерованных ячеек; процессору в произвольный момент времени доступна
любая ячейка; память внутренняя.
Принцип последовательного программного управления. Все команды
располагаются в памяти и выполняются последовательно, одна после завершения
другой, в последовательности, определяемой программой.
Принцип жесткости архитектуры. Неизменяемость в процессе работы топологии,
архитектуры, списка команд.
Компьютеры, построенные на этих принципах, относят к типу фоннеймановских.
EDVAC – первая
ЭВМ на
принципах
Неймана
Эти принципы
нарушаются в
параллельных

22.

I поколение ЭВМ (1946 - 1958)
ЭВМ первого поколения появились в
1946 году. Они были сделаны на основе
электронных
ламп,
что
делало
их
ненадежными - лампы приходилось часто
менять.
Для
ввода-вывода
данных
использовались перфоленты и перфокарты,
магнитные ленты и печатающие устройства.
Оперативные запоминающие устройства были
реализованы на основе ртутных линий задержки
электроннолучевых трубок.
Компьютеры
данного
поколения
сумели
зарекомендовать себя в прогнозировании
погоды, энергетических задач, задач военного
характера и других сложнейших операциях, но
они были огромными, неудобными и слишком
дорогими машинами. Притом для каждой
машины использовался
свой язык программирования.
Показатели объема оперативной памяти и быстродействия
были низкими.
5 февраля 1946 года
в Филадельфии в
университете штата
Пенсильвания
(США) была
официально
введена в
эксплуатацию электронная цифровая
вычислительная машина ENIAC (Electronic
Numerical Integrator and Calculator - электронный
численный интегратор и вычислитель), на
электронных лампах, построенная американскими
электроинженерами Дж.П. Эккертом и Дж. Мокли
и использовавшая в качестве переключающих
элементов 18 тысяч электронных ламп и 1500
реле.
В 1948 г. году академик Сергей Алексеевич
Лебедев предложил
проект первой на континенте
Европы ЭВМ- Малой
электронной счетно-решающей
машины (МЭСМ).

23.

Исторический период
ENIAC I , 1946 г., отсюда начинается история современных компьютеров
Именно от него обычно рисуют «генеалогическое древо» ЭВМ.

24.

II поколение ЭВМ (1958 - 1964) III поколение ЭВМ (1964 - 1972)
В 1958 г. в ЭВМ были
применены
полупроводниковые
транзисторы, изобретённые в
1948 г. Уильямом Шокли, они
были более надёжны,
долговечны, малы, могли
выполнить значительно
более сложные вычисления, обладали большой
оперативной памятью. 1 транзистор способен был
заменить ~ 40 электронных ламп и работает с
большей скоростью.
В качестве программного обеспечения
стали использовать языки программирования
высокого уровня, были написаны специальные
трансляторы с этих языков на язык машинных
команд. Для ускорения вычислений в этих
машинах было реализовано некоторое
перекрытие команд: последующая команда
начинала выполняться до окончания
предыдущей.
Машины третьего поколения - это семейства
машин с единой архитектурой, т.е. программно
совместимых, основанных на интегральных схемах.
В 1960 г. появились первые интегральные
схемы (микросхемы), которые получили широкое
распространение в связи с малыми размерами, но
громадными возможностями. Интегральная схема это кремниевый кристалл, площадь которого
примерно 10 мм2. Одна такая схема способна
заменить десятки тысяч транзисторов, один кристалл
выполняет такую же работу, как и 30-ти тонный "Эниак". А
компьютер с использованием интегральных схем
достигает производительности в 10 млн. операций в
секунду.

25.

Микропроцессорная революция: появление транзистора
В 1948 г. сотрудники Bell Labs Вильям Шокли (Schockley, William; 1910-1989), Джон
Бардин (Bardeen, John; 1908-1991) и Вальтер Браттейн (Brattain, Walter; 19021987) создали первый транзистор (снимок справа).
Нобелевская премия по физике 1956 г.

26.

Микропроцессорная революция
В 1955 г. Вильям Шокли вернулся в родной город Пало Альто (Palo Alto) и
основал фирму Shockley Labs Inc., пригласив восемь молодых талантливых
сотрудников из восточных штатов.
В 1957 г. «восьмерка предателей (Eight Traitors)» ушла от него и организовала
фирму Fairchild Semiconductor.

27.

Микропроцессорная революция
Мост Golden Gate
Тихий океан
Залив San
Francisco
Netscape
SGI
Oracle
Intel
3com
Xerox
PARC
Hewlett
Packard
Yahoo!
Sun
Apple
Cisco
Adobe
IBM Research
Впоследствии члены восьмерки продолжали разбегаться, основывая
полупроводниковые компании вдоль 50-мильного участка шоссе 101 от Сан Хосе
(San Jose) до Сан Франциско. Здесь образовалась уникальная концентрация
высокотехнологичных производств и исследовательских центров, получившая

28.

Микропроцессорная революция
В 1958 г. Джек Килби (р. 1923) из Texas Instruments создал первую
экспериментальную интегральную схему, содержащую 5 транзисторов. В качестве
полупроводникового материала использовался германий, отдельные части схемы
соединялись золотыми проводниками и скреплялись воском.
Нобелевская премия по физике 2000 г.

29.

Микропроцессорная революция
Рисунок из патента
Транзистор
Резистор
Увеличенная
фотография
первой планарной
микросхемы
Алюминиевый
проводник
Контактная
площадка
В 1959 году Роберт Нойс (Noyce, Robert; 1908-1990) разработал тонкопленочную
(планарную) технологию интегральных схем на основе кремния с алюминиевыми
проводниками

30.

Исторический период
– И многочисленным вполне успешным
Этот слайд и NN – вслед за ним мог бы быть
аналоговым системам 1940-1970 хх годов…
посвящен многочисленным эволюционным
ответвлениям на эволюционном древе
Аналоговая
система
производства
Dornier
DOкомпьютерная
240 – высоко
точный
компьютер,Beckman
компьютеров:
Instruments
Inc, использовалась
в аэропорту
Сан-целях.
Электронный
аналоговый
компьютер
MOHAI,
использовавшийся
в ранних
70-х
в научных
Франциско
и состояла
29-ти
металлических
будок
1,8 м в
около
года
компанией Боинг.
Его построенный
стоимость
на
тотиз1953
момент
составляла
50 тыс.
высоту и 18 метров в длину (все вместе).
долларов.
Много сказано всеми о эволюции персональных компьютеров,
оставим пока в стороне…
И даже о эволюции отечественных компьютеров говорить не будем… Хотя…
Наилучшей отечественной ЭВМ 2-го поколения считается БЭСМ-6, созданная в 1966 году. В архитектуре БЭСМ-6 впервые был
широко использован принцип совмещения выполнения команд (до 14 одноадресных машинных команд могли находиться на
разных стадиях выполнения). Механизмы прерывания, защиты памяти и другие новаторские решения позволили
использовать БЭСМ-6 в мультипрограммном режиме и режиме разделения времени. ЭВМ имела 128 Кб оперативной памяти на
ферритовых сердечниках и внешнюю памяти на магнитных барабанах и ленте. БЭСМ-6 работала с тактовой частотой 10 МГц и
рекордной для того времени производительностью — около 1 миллиона операций в секунду. Всего было выпущено 355 ЭВМ.

31.

Эволюция современных компьютеров
Ternary Computer
A ternary computer (base-3 system) was
built in 1958 at Moscow State University by
Nikolai P. Brusenzov and associates. It was
named SETUN after a nearby river.
Ternary logic has a (3/2)n advantage over
binary logic, but has not seen widespread
use due to the complexity of tri-state
switches and memory cells.
In a way, however, it will be realized in
qubit quantum computers where each
qubit can be either 0, 1, or their
superposition (a true ternary quantum
computer has been proposed but not built
to date).

32.

Эволюция современных компьютеров
Typical 1968 prices—EX-cluding
maintenance & support!

33.

Эволюция современных компьютеров
1970-е – IBM Мэйнфреймы
Стандартная двухпроцессорная работа
«Монолитная основная память» на основе интегральных схем
Полная виртуальная память с помощью новой «микрокодовой» дискеты
128-битная (шестнадцатеричная) арифметика с плавающей запятой
33

34.

Эволюция современных компьютеров
Example of this time is the IBM 360, sold
between 1964 and 1978

35.

Эволюция современных компьютеров
Programming in the 1960’s and 1970’s
IBM programmer drawing a flowchart

36.

Эволюция современных компьютеров
Data entry at the time could be made ​with punched
paper tape (replacing the punched cards)

37.

Эволюция
ДАТА-ЦЕНТР ГЛАЗАМИ
БИЗНЕСА
современных компьютеров
Начиналось все с больших компьютеров с несколькими
терминалами – Мэйнфрейм.
Далее можно проследить множество эволюционных ветвей:
Мэйнфреймы суперкомпьютеры
Мэйнфреймы датацентры
Мэйнфреймы персональные компьютеры…..
Все же кратко рассмотрим, как наиболее классический пример

38.

Эволюция современных компьютеров
Микропроцессорная революция
Современная интегральная схема содержит многие тысячи структурных
элементов, размещенных на нескольких сверхтонких слоях различных материалов
(металла, изолирующего окисла, полупроводника).
Фотография с электронного микроскопа. Ширина проводящих алюминиевых
полосок 0,1-0,2 микрона. Производится при помощи фотолитографии.

39.

Эволюция современных компьютеров
Ключевое изобретение:
4-е поколение компьютеров (1971-… ) на
микропроцессорах, они же - СБИС
Микропроцессор породил компьютеры четвертого поколения, поскольку
тысячи интегральных схем были построены на одном кремниевом чипе.
То, что в первом поколении заполняло комнату, теперь помещается на
ладони. Чип Intel 4004, разработанный в 1971 году, располагал всеми
компонентами компьютера - от центрального процессора и памяти до
элементов управления вводом / выводом - на одном чипе.

40.

Эволюция современных компьютеров
Микропроцессорная революция
Первый микропроцессор Intel-4004 (1971 г.).
Разрядность 4 бита, тактовая частота 108 кГц.
Число транзисторов 2250

41.

Эволюция современных компьютеров
Микропроцессорная революция
1972 год: Первый
8-битовый микропроцессор Intel 8008.
Число
транзисторов 2500
1974 год: 8-битовый
микропроцессор Intel
8080. Число
транзисторов 5000
Этот процессор стал
стандартом для
первого поколения ПК
1978 год: 16-битовый
микропроцессор Intel 8086-8088.
Число транзисторов 29000.
Применен в IBM PC. Система
команд x86 стала стандартной
для ПК следующих поколений на
платформе Intel

42.

Эволюция современных компьютеров
Микропроцессорная революция
Годы
Объем производства
микропроцессоров,
(тыс. штук)
1976
20
1977
50
1982
5000
1983
10000

43.

Эволюция современных компьютеров
Микропроцессорная революция привела к появлению
персональных ЭВМ
Первый коммерческий персональный
компьютер был выпущен небольшой
фирмой MITS (Micro Instrumentation and
Telemetry Systems) в городе Альбукерке,
основанной бывшим летчиком Эдом
Робертсом (Roberts, Edward; р. 1941).
Фирма производила наборы деталей для
радиоуправляемых моделей и
калькуляторы.
Первый коммерческий микрокомпьютер Altair-8800
Первый персональный компьютер Altair-8800
фирмы MITS (1975 г.).
Микропроцессор Intel 8008, тактовая частота 500
кГц, ОЗУ 256 байт, цена 439 долл.в собранном виде
и 397 долл. в виде набора деталей

44.

Мэйнфрейм умер, да здравствует…?...
Микропроцессорная революция и появления
персональных компьютеров привели к…
Доходы
Рис. из книги Г.Р. Громова
Микропроцессорная революция, грянувшая в 1978-1980 годах, привела к застою и
убыткам в «непотопляемой» IBM и краху компаний, занимавшихся лизингом
мэйнфреймов

45.

Краткая история основных типов высокопроизводительных вычислений
Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти (John McCarthy)
высказал предположение, что когда-нибудь компьютерные вычисления будут производиться с помощью
«общенародных утилит».
Geographically distributed computing
IoT
HPC Cloud
Grid computing
computing
CUDA
Future
Condor
GPGPU
HPC
PVM
MPI
cluster
Cluster computing
Parallel Computers
Internet WWW
Term “Parallel
Ethernet
Programming”
TCP/IP
(title of 1958
ARPNET
paper by Gill)
Packet switched
networks
1950
1960
1970
Эпоха мэйнфреймов
1980
1990
ПК и сети
2000
2010
2015
2020
Ренессанс параллельного программирования

46.

Еще немного истории:
от закона Мура до возрождения параллельных вычислений
ЗАКОН МУРА
Закон Мура — эмпирическое наблюдение,
изначально сделанное Гордоном Муром в 1968 г.,
согласно которому количество транзисторов,
размещаемых на кристалле интегральной схемы,
удваивается каждые 24 месяца. Иными словами,
мощность производимых процессоров удваивается
каждые два года.

47.

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения
параллельных вычислений
Направления развития вычислительной техники
100 000 000
Itanium
10 000 000
Pentium
1 000 000
i80486
100 000
i80286
10 000
i8086
i4004
1 000
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
Закон Мура (1968 г.): число элементов на чипе удваивается каждые 2 года

48.

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения
параллельных вычислений
Закон Мура: был, есть, но … не будет
2010: вице-президент NVIDIA Билл Дэлли (Bill Dally) в
издании Forbes высказался предельно прямолинейно:
"Закон Мура мертв".
…. двух-, четырех- и шестиядерные процессорные решения неэффективны. Он
сравнивает такой подход к "попытке приделать к поезду крылья". По его словам, выход
из положения лежит в ориентации на параллельные вычисления... Специальные
многопоточные решения, разработанные с учетом максимальной мощности и
энергоэффективности, смогут вновь обеспечить
удвоение производительности каждые два года.

49.

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных
вычислений
Но! Бесконечное увеличение на порядки приводит:
А) к математической сингулярности – если бы закон Мура соблюдался, уже через несколько лет каждый процессор был
бы мощнее человеческого мозга. А дальше?..
Б) К физическим ограничениям
Moore's Law

50.

Эволюция современных компьтеров
Сравнительная таблица микропроцессоров
Алаева Антонина, Кулиш Андрей, Коробин Сергей : реферат 2017

51.

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений
Вблизи границ закона Мура
Причины, по которым плотность транзисторов в микросхемах не может
расти бесконечно:
Трудности отвода тепла от элементов (сейчас проще сделать тактовую
частоту поменьше на кластере ядер, чем одно мощное ядро)
Фотолитография интегральных схем практически достигла пределов
уменьшения (уже используются УФ-лазеры)
Напряжение на чипах не могут уменьшаться до нуля!
Физические ограничения:
Когда размеры транзистора и расстояние между ними достигли нескольких нанометров (10-9
метров), вступают в силу на так называемые размерные эффекты - физические явления,
полностью разрушающие традиционные кремниевые устройства. Более того, при
уменьшении толщины диэлектрика в полевых транзисторах (FET) увеличивается вероятность
прохождения электронов через него, что также препятствует нормальной работе (нарушается
логика вычислений!).

52.

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений
Рост производительности одного процессора практически прекратился несколько лет
назад, зато растет параллелизация вычислений:
• Одновременная
обработка
фиксированной и
плавающей запятой
• Кеш память
• Конвейерная
обработка
• Гипертрединг

53.

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений
Компьютер пользователя на порядки слабее суперкомпьютера
flops
2301 Tf
1 Pflops
Китай, Tianhe-1A
USA, Jaguar
281 МСЦ
Tf
100 T
10 T
1 T 1,12 Tf
МСЦ
РАН
МВС-1000М
МГУ, Ломоносов
МГУ, Чебышев
1,65 Tf
100 G
60 Gf
10 G
1G
0,42 Gf
1995
2000
2005
Workstation: 1/100 000
TOP 500
2010
2015 г г.
Основная парадигма
суперкомпьютеров –
параллельные
вычисления

54.

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений
Под параллельными вычислениями понимаются
процессы обработки данных, в которых
одновременно могут выполняться несколько
операций компьютерной системы

55.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые
понятия.
I) Последовательные вычисления
:
Традиционно, программы писались для последовательных вычислений:
Задача разбивается на серию отдельных инструкций
Инструкции последовательно выполняются одна за другой
Исполнение происходит на одном процессоре
В любой момент времени может выполняться только одна команда
https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/

56.

Параллельные и распределенные вычисления
II) Параллельные вычисления:Базовые понятия.
Говоря просто, параллельные вычисления - это одновременное использование нескольких
вычислительных ресурсов для решения вычислительной задачи:
Задача разбивается на такие отдельные части, которые могут решаться одновременно
Каждая часть разбивается на серию инструкций
Инструкции от каждой части выполняются одновременно на разных процессорах
Используются общие механизмы контроля/координации

57.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые понятия.
Идея распараллеливания вычислений базируется на том, что большинство задач может
быть разделено на набор меньших задач, которые могут быть решены одновременно.
Параллельные вычисления существуют в нескольких формах: параллелизм на уровне битов
(увеличении размера машинного слова), параллелизм на уровне инструкций (одновременное
выполнение инструкций), параллелизм данных (одновременная обработка всего массива
данных), параллелизм задач.
Основная сложность при проектировании параллельных программ — обеспечить правильную
последовательность взаимодействий между различными вычислительными процессами, а
также координацию ресурсов,
разделяемых между процессами. Взаимодействие и
синхронизация между процессами представляют большой барьер для получения высокой
производительности параллельных систем.
Например, для быстрой сортировки массива на двухпроцессорной машине можно разделить массив пополам и сортировать
каждую половину на отдельном процессоре. Сортировка каждой половины может занять разное время, поэтому необходима
синхронизация. Таким образом, если при вычислении не применяются циклические (повторяющиеся) действия, то N
вычислительных модулей никогда не выполнят работу в N раз быстрее, чем один единственный вычислительный модуль.
Высшая школа экономики, Москва, 2015

58.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые понятия.
Проблемы суперкомпьютеров.
Представьте, что доступные вам процессоры разнородны по своей производительности. Значит будет такой момент, когда кто-то из них еще трудится, а кто-то уже
все сделал и бесполезно простаивает в ожидании. Если разброс в производительности компьютеров большой, то и эффективность всей системы при равномерной
загрузке процессоров будет крайне низкой.
Но пойдем дальше и предположим, что все процессоры одинаковы. Проблемы кончились? Опять нет! Процессоры выполнили свою работу, но результат-то надо
передать другому для продолжения процесса суммирования... а на передачу уходит время... и в это время процессоры опять простаивают...
Заставить параллельную вычислительную систему или супер-ЭВМ работать с максимальной эффективностью на конкретной программе - это задача не из простых.
Да что там 'заставить работать', иногда даже возникающие вокруг суперкомпьютеров вопросы ставят в тупик. Как вы думаете, верно ли утверждение: чем мощнее
компьютер, тем быстрее на нем можно решить данную задачу.
Нет, это не верно, что можно пояснить простым бытовым примером. Если один землекоп выкопает яму 1м*1м*1м за 1 час, то два таких же землекопа это сделают за
30 мин - в это можно поверить. А за сколько времени эту работу сделают 60 землекопов? Неужели за 1 минуту? Конечно же нет! Начиная с некоторого момента они
будут просто мешаться друг другу, не ускоряя, а замедляя процесс. Так же и в компьютерах: если задачка слишком мала, то мы будем дольше заниматься
распределением работы, синхронизацией процессов, сборкой результатов и т.п., чем непосредственно полезной работой.

59.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые понятия.
ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ , РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ – в чем разница между ними?
Параллельные системы — это физические компьютерные, а также программные
системы, реализующие тем или иным способом параллельную обработку данных
на многих вычислительных узлах.
Термин параллельные системы, как правило, применяется к суперкомпьютерам для того,
чтобы подчеркнуть использование многопроцессорной архитектуры с разделяемой памятью.
Распределённые системы — способ решения трудоёмких вычислительных задач с
использованием двух и более компьютеров, объединённых в сеть.
Распределенные вычислительные системы — это физические компьютеры и
программные системы, реализующие каким-нибудь способом параллельную
обработку данных на многих вычислительных компьютерных узлах.
Т.е. распределённые вычисления являются частным случаем параллельных вычислений, то есть
одновременного решения различных частей одной вычислительной задачи несколькими процессорами
одного или нескольких компьютеров.

60.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые понятия.
Параллельные вычисления использовались много лет в основном в
высокопроизводительных вычислениях, но в последнее время к ним возрос интерес
вследствие существования физических ограничений на рост тактовой частоты
процессоров.
Параллельные вычисления стали доминирующей парадигмой в архитектуре
компьютеров.
Классификация архитектур ЭВМ по признакам наличия параллелизма в потоках
команд и данных, предложенная Майклом Флинном в 1966 году
Одиночный поток команд
Множество потоков
(Single Instruction)
команд
(Multiple Instruction)
Одиночный поток данных
SISD
MISD
(Single Data)
(ОКОД)
(МКОД)
Множество потоков
SIMD
MIMD
данных
(ОКМД)
(МКМД)
(Multiple Data)

61.

Эра последовательных вычислений подходит к концу…
FIGURE 2.1
Eras of computing, 1940s 2030s.
(Mastering Cloud Computing Foundations and Applications Programming
Rajkumar Buyya , Christian Vecchiola , S. Thamarai Selvi , 2014)

62.

Пример «малого» суперкомпьютера:
Mainframe computers today: z10 EC – Under the covers (Model E56 or E64)
12…64 chips of z10 (894 commands) with Memory to ~ 1.5 TB
OS: z/OS and others
Internal
Batteries
(optional)
Power
Supplies
2 x Support
Elements
3x I/O
cages
Fiber Quick Connect
(FQC) Feature
(optional)
Processor Books,
Memory, MBA and
HCA cards
Ethernet cables for
internal System LAN
connecting Flexible
Service Processor
(FSP) cage controller
cards
InfiniBand I/O
Interconnects
2 x Cooling
Units
FICON &
ESCON
FQC

63.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые понятия.
Архитектуры параллельных компьютеров
(a) На чипе (b) Сопроцессор (c) Мультипроцессор (d) Мультикомпьютер
(e) Распределенные системы

64.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые понятия.
Распределенные вычислительные системы — это физические компьютеры и программные системы,
реализующие каким-нибудь способом параллельную обработку данных на многих вычислительных
узлах.
Отличие от систем с разделяемой памятью (например, параллельные вычисления на суперкомпьютерах):
1.В каждом узле свое время (невозможно задать глобальное время).
2.Связь между узлами происходит с задержкой.
3.Сообщения могут теряться по пути.
4.Любой узел может быть выключен или отказать.
Масштаби́руемость (scalability) — в информатике означает способность системы
увеличивать свою производительность при добавлении ресурсов (обычно аппаратных).
Масштабируемость — важный аспект электронных систем, программных комплексов, баз данных, маршрутизаторов, сетей и т. п., если
для них требуется возможность работать под большой нагрузкой. Система называется масштабируемой, если она способна
увеличивать производительность пропорционально дополнительным ресурсам. Масштабируемость можно оценить через отношение
прироста производительности системы к приросту используемых ей ресурсов. Чем ближе это отношение к единице, тем лучше.
Виды масштабируемости:
1. Вертикальная — увеличивать производительность каждого узла
2. Горизонтальная — добавление новых узлов в систему

65.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые понятия.
Виды масштабируемости:
Вертикальная — увеличивать производительность каждого узла
Горизонтальная — добавление новых узлов в систему
Для параллельных систем большую роль играет вертикальная
масштабируемость, горизонтальная
носит относительный
характер.
Для
распределенных
систем
большую
роль
играет
горизонтальная
масштабируемость,
вертикальная
—
обходится дорого.
Самый очевидный способ сегодня масштабировать
горизонтально – сделать распределение
вычислительных ресурсов по Сети
Высшая школа экономики, Москва, 2015

66.

Возможные альтернативы кремниевым (на основе микросхем) компьютерам
Alternatives to silicone computers:
Quantum Computing
Physicist Richard Feynman suggested in
1981 (some say 1982) that if quantum
properties could be “read” and set, a
computer could use an electron, photon, or
other particle to store not just a single 1 or 0,
but a number of values at once.
In 1985, David Deutsch at Oxford University
(picture) created the design for such a
quantum computer, including an algorithm to
be run on it. But despite massive research
an undisputed quantum computer still
remains at large.
Image source: Wikipedia

67.

Возможные альтернативы кремниевым (на основе микросхем) компьютерам
Alternatives to silicone computers:
Molecular Computing (DNA computing)
DNA computing, the performing of computations using
biological molecules, rather than
traditional silicon chips.
The idea that individual molecules (or even atoms)
could be used for computation dates to 1959, when
American physicist Richard Feynman presented his
ideas on nanotechnology.
However, DNA computing was not physically realized
until 1994, when American computer scientist Leonard
Adleman showed how molecules could be used to
solve a computational problem.
Encyclopædia Britannica
DNA: deoxyribonucleic acid

68.

Возможные альтернативы кремниевым (на основе микросхем) компьютерам
Alternatives to silicone computers:
Optical Computing
U.S. Patent 5,093,802, entitled “Optical
Computing Method Using Interference Fringe
Component Regions,” was issued to John
Hait at Rocky Mountain Research Center
(Montana) in 1992 (patent application filed in
1989).
The patent outlines a method for building
optical logical components. Over two
decades has passed and we have seen no
optical computer materialize.
Inage source: U.S. Patent 5,093,802

69.

Наступление века Сети - история Сети: и еще раньше...
Эпиграф:
Wikipedia: "Я знаю
всё!"
Однако:
найду
InGoogle:
1832 Baron"Я
Pavel
Schillingвсё!"
(image) set up an operational
В Контакте:
"Я знаю
всех!" Russia.
telegraph
in his apartment
in St Petersburg,
The
first
commercial
telegraph
system
was in use by the Great
InterNet: "Без меня вы ничто!"
Western Railway in England in 1839. Wiki (eng)
Электричество: "Молчать, смертные!"
Электронные информационные сети начались с телефонной или телеграфной системы.
Истоки известны довольно хорошо - первая линия была построена в 1844 году из
Вашингтона в Балтимор. К 1858 был проложен трансатлантический кабель , а к 1861 - всего
через семнадцать лет после первого подключения - телеграфные провода покрыли США.
1863 , Жюль Верн: «фото-телеграф позволит любой текст, подпись или иллюстрацию
отправить очень далеко – в каждый дом, куда проложены провода»
1974, Андрей Сахаров: «В перспективе, быть может, поздней, чем через 50 лет, я
предполагаю создание всемирной информационной системы (ВИС), которая сделает
доступным для каждого в любую минуту содержание любой книги, когда-либо и где-либо
опубликованной, содержание любой статьи, получение любой справки. ВИС должна
включать индивидуальные миниатюрные запросные приёмникипередатчики, диспетчерские пункты, управляющие потоками информации, каналы связи,
включающие тысячи искусственных спутников связи, кабельные и лазерные линии. »

70.

Наступление века Сети - история Сети: и еще раньше...

71.

Наступление века Сети - история Сети: и еще раньше...
The key invention :
Optical Fibers
Jun-ichi Nishizawa at Tohoku University first proposed the use of
optical fibers for communications in 1963.
High attenuation was a major obstacle to practical applications. The
problem was gradually solved and in 1981 General Electric produced
fused quartz ingots that could be drawn into fiber optic strands 40 km
long.
In 2000 the first high-power photonic crystal fibers became
commercially available. PCFs—e.g. the holey fibers shown in the top
picture—can carry higher powers than conventional optical fibers.
Image source: Wikipedia

72.

Сети передачи данных
Подводный кабель в разрезе:
1. полиэтилен;
2. «майларовая» лента;
3.скрученная стальная проволо
ка;
4. алюминиевая водоизолирую
щая перегородка;
5. поликарбонат;
6. медная или алюминиевая
труба;
7. гидрофобный заполнитель;
8. оптические волокна.
2008 год - достигнута скорость 10,72 Тбит/с[8],
2012 — 20 Тбит/с[9]. Последний рекорд скорости
(2015) - 2.15 Пбит/с.
В 2015 г. Sumitomo Electric Industries, Ltd. (Sumitomo Electric)
совместно с RAM Photonics установили новый мировой рекорд
скорости передачи в волокне – 2.15 Пбит/с. Система связи
протяженностью 31 км содержала 22-сердцевинное одномодовое
волокно и набор множества высокопроизводительных оптических
источников, способных одновременно генерировать несколько
сигналов с длинами волн, охватывающих полностью С и L
диапазоны от 1510 до 1620 нм с шагом 25 ГГц.

73.

Сети передачи данных
Submarine fiber-optic cables growth in the world at last years
Currently, there are 277 submarine fiber-optic cables in the world. These cables deliver 99% of all
telecommunication traffic, and their length is 986 543 km (in 2014).
2019: There were approximately 378 submarine cables in service as of early 2019, traversing roughly 1.2 million kilometers, connecting
virtually all countries with a coastline.
Свежее видео развития сети морских кабелей https://youtu.be/6dkiqJ_IZGw

74.

Сети передачи данных
Every day it is transferred to the amount of data equivalent to several hundred US
Library of Congress. Only Google, which owns 12 data centers around the world,
processes over 20 billion. queries per day. And requests every day more and more.

75.

Наступление века Сети
История Сети: InterNet шагает по планете...
Первая попытка связи между 2-мя узлами сети состоялась 29 октября 1969 г.
1971 – возникновение электронной почты
1973 – трансантлантическое соединение, Сеть становится Всемирной
1 января 1983 года – переход на единый протокол передачи данных между сетями TCP IP. Этот день принято считать
официальной датой рождения Интернета.
1984 – разработана система доменных имён (Domain Name System, DNS).
1988 – разработан протокол Internet Relay Chat (IRC), благодаря чему в Интернете стало возможно общение в
реальном времени (чат).
1989 – в стенах Европейского совета по ядерным исследованиям (ЦЕРН) родилась концепция Всемирной паутины
(World Wide Web). Её предложил знаменитый британский учёный Тим Бернерс-Ли, он же в течение двух лет
разработал протокол HTTP, язык HTML и идентификаторы URI.
1990 – сеть ARPANET прекратила своё существование, проиграв конкуренцию NSFNet.
1991 – Всемирная паутина стала общедоступна в Интернете
1993 – появился знаменитый веб-браузер NCSA Mosaic (Марк Андриссен) .
Он предоставил функционально совершенный пользовательский интерфейс, что создало условия для наблюдаемого взрыва интереса к Веб. За первые 24
месяца, истекшие после появления браузера Моsaic, Web прошел стадию от полной неизвестности (за пределами считанного числа людей внутри узкой
группы ученых и специалистов лишь одного мало кому известного профиля деятельности) до абсолютной известности в мире.
1995: NSFNet вернулась к роли исследовательской сети, трафик Интернета маршрутизируют отныне сетевые
провайдеры, а не суперкомпьютеры Национального научного фонда.
С 1996 года Всемирная паутина почти полностью подменяет собой понятие
«Интернет».

76.

Наступление века Сети
История Сети: InterNet шагает по планете...
К 1997 году в Интернете насчитывалось уже около 10 млн компьютеров,
было зарегистрировано более 1 млн доменных имён. Интернет стал очень
популярным средством для обмена информацией.
В течение пяти лет Интернет достиг аудитории свыше 50 миллионов
пользователей. Другим средствам коммуникации требовалось гораздо
больше времени для достижения такой популярности:
Информационная среда
Радио
Телевидение
Кабельное телевидение
Интернет
Время, лет
38
13
10
5

77.

Наступление века Сети
История Сети: InterNet шагает по планете...
Worldwide Internet users
World population
Not using the
Internet
Using the Internet
Users in the
developing world
Users in the
developed world
2005
6.5 billion
84%
16%
2010
6.9 billion
70%
30%
2013
7.1 billion
61%
39%
8%
21%
31%
51%
67%
77%
http://www.internetworldstats.com/stats.htm :
WORLD INTERNET USAGE AND POPULATION STATISTICS JUNE 30, 2017:
WORLD TOTAL
7,519,028,970
100.0 %
3,835,498,274
51.0 %

78.

Наступление века Сети
InterNet шагает по планете, и производит данные...

79.

Наступление века Сети
InterNet шагает по планете, и производит данные...
In this decade, DIGITAL UNIVERSE
GROW 50 times from 0.9 to 44 Zettabyte
Source: 2011 IDC Digital Universe Study
Zettabyte ~109 Typical Local Storage
(1000 Gigabytes)
Zettabyte = 1000 Exabytes (1021 bytes)
Exabyte =
Petabyte =
Terabyte =
Gigabyte =
Для сравнения, весь мировой объем интернет-трафика в 2016
году едва превысил 1 зеттабайт (то есть передается пока лишь
несколько % данных).
1000 Petabytes
1000 Terabyte
1000 Gigabytes
1000 Megabytes
Объем данных, которые человечество накопит к 2025 , трудно себе представить. 1 зеттабайт равен 1021 байтов. То есть общий объем
информации составит 163*1021 байтов. По данным аналитиков IDC, в ближайшие годы основной объем данных будут производить не
пользователи, а компании. На промышленность и другие сферы экономики придется до 60% всех данных мира. Пятая часть всех
данных к 2025 году будет считаться критически важной, сообщают исследователи. То есть это те сведения, от которых будет зависеть
жизнь и безопасность людей, международная обстановка и мир на планете.

80.

Облака: хорошо масштабируются, только они смогут справиться с большими
нагрузками в Интернете
Figure 5-1:
Cloud computing economies of scale.
Judith Hurwitz , Robin Bloor, Marcia Kaufman, Fern Halper - Cloud Computing For Dummies // Wiley Pub, 2010, 339 pp

81.

Три этапа развития инфраструктуры
Этапы развития ИТ-отрасли IDC представляет в виде трех платформ. Первая платформа была построена на базе
мейнфреймов и терминалов, на которых работали тысячи приложений и пользователей. В основе Второй платформы лежат
традиционные персональные компьютеры, Интернет, клиент-серверная архитектура и сотни тысяч приложений. Третья
платформа характеризуется стремительно растущим количеством постоянно подключенных к Интернету мобильных
устройств в сочетании с широким использованием социальных сетей и развитой облачной инфраструктуры, применяемой
для решения комплексных аналитических задач.
https://habrahabr.ru/company/moex/blog/250463/

82.

Эволюционный подход: по ветви мэйнфрэймов до Дата-Центров
Дата-центр (от англ. data center), или центр
(хранения и) обработки данных (ЦОД/ЦХОД)
— это территория и сооружение для размещения
(хостинга) серверного и коммуникационного
оборудования и подключения абонентов к
каналам сети Интернет. Дата-центр исполняет
функции обработки, хранения и
распространения информации, как правило, в
интересах корпоративных клиентов — он
ориентирован на решение бизнес-задач путём
предоставления информационных услуг.
Консолидация вычислительных ресурсов и средств хранения данных в ЦОД позволяет сократить
совокупную стоимость владения IT-инфраструктурой за счёт возможности эффективного использования
технических средств, например, перераспределения нагрузок, а также за счёт сокращения расходов на
администрирование.
ЦОД - это сложный инженерно-технический комплекс, состоящий из множества различных систем и
устройств, работающих вместе и обеспечивающих хранение, обработку и передачу информации. Также в
этом комплексе размещается множество инженерных систем и технических средств, необходимых для
обеспечения правильной работы всего ЦОД.

83.

Центры обработки данных и облачные вычисления

84.

Центры обработки данных и облачные вычисления
http://ru.linkmaster.kz

85.

Сетевой уровень
структурированные кабельные системы
сети и системы передачи данных
линии и каналы связи связи с глобальными
операторами связи и сетями
безопасность передачи данных и предоставления
сервиса
сетевые сервисы, необходимые для интернет: NTP,
DNS етс.
Сетевой протокол — набор правил и действий (очерёдности
действий), позволяющий осуществлять соединение и обмен
данными между двумя и более включёнными в сеть устройствами.
ПРОТОКОЛОВ – много, существует целые семейства протоколов…

86.

Под сетью можно понимать способность двух или более объектов
обмениваться данными через определенную среду.
Этот принцип установления связи применяется для организации любой сети. Обычно объекты в сети,
которые отвечают за передачу и прием связи, называются конечными станциями, а средство, с помощью
которого обеспечивается связь, называются средой передачи (или носителем). В корпоративной сети среда
передачи может принимать различные формы от физического кабеля до радиоволн.

87.

• Классификация сетей
-территориальная (PAN, LAN, MAN, WAN)
-по типу передачи данных (витая пара, оптика, беспроводная сеть)
-по скорости передачи информации (10 Мбит/c, 1000 Мбит/с)
- по топологии
-по функциональному назначению (СХД, СУ)
Интернет
Москва
© 2011 Cisco and/or its affiliates. All rights
reserved.
Екатеринбург

88.

История Сети: InterNet шагает по планете...
Частичная карта Интернета,
основанная на данных от 15
января 2005 года с сайта
www.opte.org/maps.
Каждая линия нарисована между
двумя узлами, соединяяIP-адреса. Длина
линии показывает временную задержку
(пинг) между узлами. Карта представляет
менее чем 30 % сетей класса C,
доступных для сбора данных в 2005 году.
Цвет линии соответствует её
местоположению согласно RFC 1918.
Используются следующие цвета:
тёмно-синий : net, ca, us
зелёный: com, org
красный: mil, gov, edu
жёлтый: jp, cn, tw, au, de
фиолетовый: uk, it, pl, fr
золотой: br, kr, nl
белый: неизвестно

89.

Эталонная модель TCP/IP рассматривается как стандартная модель, основанная на наборе протоколов TCP/IP, ее главный принцип не позволяет
четко разграничивать и отличать функциональности при обращении к более нижнему уровню физической передачи.
В свете этого, в качестве модели для ссылки на стандарты IEEE 802 часто используется модель взаимосвязи открытых систем (эталонная модель
OSI) благодаря четкому определению и представлению принципов взаимосвязи на нижних уровнях, которые очень близки к стандартам эталонной
модели LAN/MAN, определенных как часть задокументированных стандартов IEEE 802-1990 для локальных и городских вычислительных сетей.
Кроме того, модель, которая в целом связана с набором протоколов ISO, обеспечивает расширенный анализ обработки верхнего уровня.
Эталонная модель взаимодействия открытых систем (Open Systems Interconnection Reference Model).
Называется модель ISO OSI, или просто модель OSI.

90.

Сегмент (TCP)
Пакет
(IP)
КАДР (IEEE 802.3, Ethernet II)
Поскольку для передачи по сети из конечной системы определяются данные верхнего уровня, перед передачей к таким данным
необходимо применить ряд процессов и команд. Этот процесс добавления и предварительного ожидания команд, применяемых к
данным, называется инкапсуляцией, и для него необходимо определить каждый уровень эталонной модели.
•По мере применения команд к данным, увеличивается их общий размер. Дополнительные команды, представляющие собой
дополнительную служебную информацию по отношению к существующей полезной нагрузке, применяются на уровне, на котором
были применены основные команды. Что касается остальных уровней, то инкапсулированные команды не отличаются от исходных
данных. Прежде чем команды будут переданы в виде кодированного сигнала по физической среде, выполняется окончательное
добавление команд в соответствии со стандартами протоколов нижнего уровня (например, стандартом IEEE 802.3 Ethernet).

91.

Сетевое взаимодействие по модели OSI

92.

Межсетевой протокол
(IP) ( Internet Protocol )
Информация, посылаемая по сетям, разбивается на порции,
называемые пакетами. В одном пакете обычно посылается от
одного до 1500 (или ≥1536 для более новых версий протоколов)
символов информации
Однако:
Во-первых, в большинстве случаев объем пересылаемой информации превышает 1500 символов.
Во-вторых, может произойти ошибка.
В-третьих, последовательность доставки пакетов может быть нарушена.
Проблемой пересылки больших объемов информации занимается другой
протокол TCP ( Transmission Control Protocol ).
Transmission Control Protocol - это протокол, тесно связанный с IP,
который используется в аналогичных целях, но на более высоком
уровне – транспортном уровне. Часто эти протоколы, по причине их
тесной связи, именуют вместе, как TCP/IP.
Термин ``TCP/IP'' обычно означает все, что связано с протоколами TCP и IP.
TCP делит информацию, которую надо переслать, на несколько частей.
Нумерует каждую часть, чтобы позже восстановить порядок. Чтобы
пересылать эту нумерацию вместе с данными, он обкладывает каждый
кусочек информации своей обложкой - конвертом, который содержит
соответствующую информацию. Это и есть TCP-конверт. Получившийся TCP-пакет помещается в
отдельный IP-конверт и получается IP-пакет, с которым сеть уже умеет обращаться.

93.

ПАКЕТ
Заголовок IP-пакета используется для поддержки двух ключевых операций — маршрутизации и фрагментации. Маршрутизация — это механизм,
который позволяет переадресовать трафик из данной сети в другие сети, так как канальный уровень представляет собой единую сеть, в которой
существуют границы. Фрагментация — это разбиение данных на управляемые блоки, которые могут передаваться по сети.
Заголовок IP-пакета передается в составе данных и представляет собой служебную информацию размером не менее 20 байт, которая указывает на
то, как трафик может пересылаться между сетями, при этом запланированный получатель находится в сети, отличной от сети, из которой данные
были первоначально переданы. В поле «Версия» содержится версия IP-протокола, которая в настоящее время поддерживается, в данном случае это
версия 4 или IPv4. Поле DS первоначально называлось типом сервисного поля, однако теперь поле поддерживает значения дифференцированных
услуг и используется для применения механизма качества обслуживания (QoS) с целью оптимизации сетевого трафика. Данное поле не входит в
объем текущего курса.
IP-адреса источника и назначения — это логические адреса, назначаемые хостам и указывающие на отправителя и запланированного получателя на
сетевом уровне. По IP-адресам можно оценить, в какой сети находится запланированный получатель — в той же или в другой. Эти параметры
помогают маршрутизировать пакеты между сетями с целью достижения адресатов, находящихся за пределами локальной вычислительной сети.

94.

Формат IP дейтаграммы
= 4.2х 109
= 3.4х 1038
Время жизни TTL уменьшается на единицу на каждом транзитном
узле (хопе), через который проходит датаграмма

95.

Каждый адрес IPv4 представляет собой 32-разрядное значение, которое часто представляется в
десятичном формате с точкой, но для детального понимания принципа представляется также в двоичном
формате (Base 2). IP-адреса выступают в качестве идентификаторов, используемых конечными
системами, а также других устройств в сети, в качестве средства обеспечения доступности таких устройств
как локально, так и из удаленных источников, расположенных за пределами текущей сети.
IP-адрес состоит из двух полей, информация которых используется для четкого определения сети,
к которой принадлежит IP-адрес, а также идентификатора хоста, входящего в сетевой диапазон. Как
правило, IP-адрес уникален в данной сети.

96.

План лекции
План лекции 1:
Краткая история вычислений: от древности
до наших дней.
II. Базовые понятия облачных вычислений:
история вопроса, определения и
классификация.
I.

97.

Циклы зрелости технологий от Gartner
В 1995 году Gartner ввела в употребление понятие «цикл зрелости технологий» (англ. Hype
cycle, также упоминается на русском языке как цикл ажиотажа, цикл шумихи, цикл
общественного интереса к технологиям, цикл ожиданий от технологии, цикл признания
технологии).
Понятие широко используется как самой компанией, так и другими комментаторами рынка для прогнозирования и объяснения тех или иных
тенденций, связанных с появлением какой-либо новой технологии. Суть понятия такова: каждая технологическая инновация в процессе
достижения зрелости проходит несколько этапов, каждый из которых характеризуется различной степенью интереса со стороны общества и
специалистов:
технологический триггер (англ. technology trigger) — появление
инновации, первые публикации о новой технологии;
пик чрезмерных ожиданий (англ. Peak of Inflated Expectation) — от
новой технологии ожидают революционных свойств, технология,
благодаря новизне, становится популярной и предметом широкого
обсуждения в сообществе;
избавление от иллюзий (англ. Trough of Disillusionment) —
выявляются недостатки технологии, а утеря новизны не способствует
восторженным публикациям, в сообществе отмечается разочарование
новой технологией;
преодоление недостатков (англ. Slope of Enlightenment) —
устраняются основные недостатки, интерес к технологии медленно
возвращается, технология начинает внедряться в коммерческих проектах;
плато продуктивности (англ. Plateau of Productivity) — наступление
зрелости технологии, сообщество воспринимает технологию как данность,
осознавая её достоинства и ограничения.

98.

Циклы зрелости технологий от Gartner
Этапы развития рынка облачных вычислений по Gartner
График Hype Cycle, согласно Gartner, включает три стандартных этапа развития любой новой технологии:
Overenthusiasm (сверхэнтузиазм), Disillusionment (избавление от иллюзий) и Realism (реализм). На
первом этапе вокруг технологии создается много шума, к ней проявляется гипертрофированный интерес;
на втором этапе технология лишается прежнего внимания, публика к ней остывает, и на третьем этапе
начинается стабильное развитие этой новой технологии, нового рынка, который она открыла.
Этап
Время
первопроходцев
Консолидация
рынка
Массовое
распространение
Продолжительность
Особенности
2007-2011 гг.
Облачные вычисления внедряют те компании,
которые готовы идти на риски
2010-2013 гг.
Консервативные пользователи начинают
обращать внимание на облачные вычисления;
растет конкуренция и снижается общее число
поставщиков
2012-2015 гг.
Облачные вычисления становятся мэйнстримом;
на рынке доминирует ограниченное число
поставщиков

99.

Облака: один из IT-трендов последних лет
http://public.brighttalk.com/resource/core/19507/august_21_hype_cycle_fenn_lehong_29685.pdf
99

100.

Облака: один из IT-трендов последних лет
Emerging Technologies Hype Cycle, 2014
http://www.gartner.com/newsroom/id/2819918

101.

Облака: один из IT-трендов последних лет
Forecast on Cloud Computing Trends 2015 from Gartner Identifies the Top 10
Strategic Technology Trends for 2015 http://www.gartner.com/newsroom/id/2867917

102.

Облачные вычисления в той или иной форме есть на трендах и сейчас:
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018/
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/

103.

Облака: один из IT-трендов последних лет
Hype Cycle for Emerging Technologies - 2014
Big Data
Peak of Inflated Expectations
VISIBILITY
Plateau of Productivity
Cloud
Computing
Technology Trigger
Slope of Enlightenment
Trough of
Disillusionment
TIME
Source: Gartner’s 2014 Emerging Technology Hype Cycle

104.

Облака: один из IT-трендов последних лет
«Большие данные» и
«Облака» - их нет!??

105.

Облака:
один
из
IT-трендов
последних
лет
Подобные циклы зрелости составляются и по отдельным
отраслям:
http://www.itrn.ru/expertise/detail.php?id=183674
IaaS в 2016 г.: кто бросит вызов Amazon? 18.08.2016

106.

Краткая история основных типов высокопроизводительных вычислений
Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти (John McCarthy)
высказал предположение, что когда-нибудь компьютерные вычисления будут производиться с помощью
«общенародных утилит».
Geographically distributed computing
IoT
HPC Cloud
Grid computing
computing
CUDA
Future
Condor
GPGPU
HPC
PVM
MPI
cluster
Cluster computing
Parallel Computers
Internet WWW
Term “Parallel
Ethernet
Programming”
TCP/IP
(title of 1958
ARPNET
paper by Gill)
Packet switched
networks
1950
1960
1970
Эпоха мэйнфреймов
1980
1990
ПК и сети
2000
2010
2015
2020
Ренессанс параллельного программирования

107.

Облачные вычисления: разновидность распределенных
Эволюция распределенных вычислений
FIGURE 1.6
The evolution of distributed computing technologies, 1950s2010s.
(Mastering Cloud Computing Foundations and Applications Programming
Rajkumar Buyya , Christian Vecchiola , S. Thamarai Selvi , 2014)

108.

Облачные вычисления: разновидность распределенных вычислений
Сравнение с другими параллельными моделями
Cloud and Grid Computing
Lizhe Wang , Rajiv Ranjan , Jinjun Chen , Boualem Benatallah - Cloud computing : Methodology, Systems, and Applications. // CRS Press, 2012, 750 pp

109.

Параллельные и распределенные вычисления
Базовые понятия.
На начало 2000-х можно было выделить три типа
распределенных систем :
Кластер - простая вычислительная система, ресурсы которой используются одной рабочей группой.
Это несколько десятков компьютеров, объединенных с помощью локальной сети, на которых
производятся распределённые вычисления. В отличие от кластера, определенного в параллельных
системах, в распределенных системах
кластеризация
осуществляется
только
на
уровне
программного обеспечения.
Вычислительная система корпоративного уровня - это вычислительная система, которая
обслуживает несколько групп, работающих над разными проектами. В такой сети уже необходимо
устанавливать правила совместного использования ресурсов, а в некоторых случаях и взаиморасчетов.
Масштаб таких систем, как правило, небольшой, и можно обходиться «ручным» администрированием
для организации работы ресурсов и пользователей.
Глобальная
система (грид-система) - это система, в
которой участвуют несколько
отдельных организаций, географически удаленных друг от друга, которые предоставляют друг другу
свои ресурсы по определенным правилам и с определенными протоколами взаимодействия. Здесь
прямые административные методы неэффективны,
часто практически не применимы, и
организационные проблемы и проблемы управления надо решать на уровне ПО.

110.

Появление термина «облачные вычисления»:
Cloud computing:
(англ. Cloud – облако, метафоричное название Интернета; computing –
вычисления) – «облачные вычисления» – концепция «вычислительного
облака», согласно которой программы запускаются и выдают результаты
работы в окно стандартного веб-браузера (или другой клиент-программы) на
локальном ПК, при этом все приложения и их данные, необходимые для
работы, находятся на удаленном сервере (или серверах) в Интернете.
Интернет

111.

Облачные вычисления
Сравнение с другими параллельными моделями
Сравнение разных видов распределенных вычислений
Сервис по запросу
Широкополосный
доступ
Аккумулирование
ресурсов
Быстрая эластичность
Измеряемость сервисов
Cluster
NO
Grid
NO
Cloud
YES
YES
YES
YES
Yes
Yes
Yes
NO
NO
YES
NO
YES
YES

112.

Пример-сравнение: Grid vs. Cloud Computing
Область
Grid
Cloud
Мотивация
Производительность, емкость
Гибкость, масштабируемость
Инфраструктура
Владельцы - участники
Предоставляется третьей стороной
Бизнес модель
Долевые расходы
Плати-и-пользуйся
(Pay-as-you-go)
Виртуализация
В некоторых случаях
Превалирует
Типичные приложения
Исследования, пакетные задания
По требованию инфраструктуры, и
веб-приложений
Достоинства
Зрелые технологии
Низкий входной барьер, гибкая
технология
Недостатки
Первоначальные инвестиции,
меньшая гибкость
Зависимость от третьей стороны,
расходы, открытые вопросы

113.

Облачные вычисления: базовые понятия.
Cloud Computing – вычисления посредством Интернета
Сам англоязычный термин сloud сomputing был впервые использован еще в 1993 г. Эриком
Шмидтом (на тот моментом главным технологом и членом правления Sun Microsystems) для
обозначения сервисов, дистанционно поддерживающих различные данные и приложения,
размещенные на удаленных серверах.
Почему именно cloud или облако? Графический прообраз термина обязан своим появлением
диаграммам и другим иллюстрациям в виде облачков, с помощью которых принято изображать
сеть Интернет.

114.

Облачные вычисления: базовые понятия.
Современная
концепция
«вычислительного
облака», согласно которой
программы запускаются и
выдают результаты работы
в окно стандартного веббраузера (или другой
клиент-программы) на
локальном ПК, при этом
все приложения и их
данные, необходимые для
работы, находятся на
удаленном сервере (или
серверах) в Интернете.
Высшая школа экономики, Москва, 2015
Мобильные пользователи
Море
датчиков

115.

«Облачные вычисления» - родом из 90-х и даже ранее…
Старая картинка из
1990-х:
Мобильные пользователи
Море
датчиков
Современная картинка

116.

Краткая история облачных вычислений
с точки зрения бизнеса
История «заселения облаков» компаниямигигантами (ныне) IT:
1991 : появление Интернета («облака»).
1994: Hotmail (первая публичная всемирная почта)
1999: Salesforce.com
2003: MySpace
2004: Gmail, Facebook (десятки миллионов пользователей)
2005: YouTube
2006: Amazon S3/EC2, Приложения Google – официальное
появление концепции «облачных вычислений»

117.

Эволюция технологий: от мэйнфреймов до…
Cloud
Disruptor:
Virtualization
Web
Client Server
Minicomputer
Mainframe
1960
1970
1980
1990
2000

118.

Облачные вычисления: Экономика
Облачные вычисления сочетают в себе лучшие экономические свойства мэйнфреймов и
клиент-серверных вычислений. По сравнению с эпохой мэйнфреймов значительная
экономия за счет масштаба в связи с высокими затратами у мэйнфреймов и необходимости
нанимать персонал для управления системами. Вычислительная мощность - измеряется в
MIPS (миллион команд в секунду) - увеличилась, стоимость резко сократилась.
Source: Microsoft report “The Economics of Cloud Computing (2010)”

119.

Самые важные преимущества облачных вычислений. Снижение затрат
Нет капитальных инвестиций. Отсутствуют большие затраты на разовую закупку
оборудования и ПО. Вы платите только за используемые ИТ-ресурсы - переход от
капитальных к операционным затратам.
Нет затрат на размещение оборудования. Собственное оборудование нужно
размещать на хостинге или же выделять (создавать) для него специальное
помещение с определенными условиями.
Нет затрат на обслуживание. Обслуживание серверов и ПО уже включено в
стоимость услуги, поэтому не нужно тратиться на ИТ-специалистов или
обслуживающую компанию.
Нет затрат на обновление оборудования и ПО.

120.

Самые важные преимущества облачных вычислений. Гибкость и эластичность.
Используя облачные технологии, компании имеют возможность быстрее
внедрять инновации, сосредоточив ИТ-ресурсы на разработке собственных
приложений, а также уделять больше времени обслуживанию клиентов, а не
управлению инфраструктурой и центрами обработки данных.
Переход на облачную инфраструктуру позволяет организации быстрее запускать
проекты и использовать новые возможности, увеличивая выручку и оперативно
реагируя на изменения рынка.
Возможность гибкого увеличения или уменьшения объёма используемых
вычислительных ресурсов - благодаря масштабируемости облачных сервисов.

121.

Самые важные преимущества облачных вычислений. Безопасность и
надежность
Безопасность
Многие поставщики облачных служб предлагают широкий набор политик,
технологий и средств контроля, которые в целом повышают уровень
безопасности, помогая защитить данные, приложения и инфраструктуру от
потенциальных угроз.
Надежность
Облачные вычисления делают резервное копирование данных, аварийное
восстановление и непрерывность бизнес-процессов более легкими и менее
затратными, так как данные можно хранить на нескольких дублирующих
системах поставщика облачных служб.

122.

Как компании используют облачные вычисления
Управление бизнес-процессами с использованием
облачных информационных систем
Разработка и тестирование новых приложений и служб
Хранение, резервное копирование и восстановление
данных

123.

Как компании используют облачные вычисления
Аналитика больших данных
Удалённая и совместная работа над документами и
проектами
Обмен сообщениями, аудио- и видео-связь

124.

Облачные вычисления
Экономика облаков: бум начался в 2008 , идет до сих пор

125.

Рынок облачных вычислений сейчас
Показатели сегментов рынка публичных облачных сервисов, данные Gartner
В 2018 году объем мирового рынка публичных облачных сервисов достиг $182,4 млрд, увеличившись на 19% относительно 2017-го. Такие данные
аналитики Gartner обнародовали 2 апреля 2019 года.
Крупнейшим сегментом рассматриваемого рынка остаются SaaS-решения, глобальные продажи которых в 2018 году составили $80 млрд. В тройку видов публичных
облаков, в которые компании инвестируют больше всего, вошли BPaaS (бизнес-процессы как услуга) и инфраструктура как услуга (IaaS).

126.

http://cloudtimes.org/top100/

127.

Кто в лидерах?
Провайдеры облаков: лидеры 2009 года
Key Players in Cloud Computing Platforms (adapted from Lakshmanan (2009) )
Company
Cloud Computing Platform
Year of Launch
Key Offering
Amazon.com
AWS (Amazon Web Services)
2006
Infrastructure as a service (Storage
Datasets and Content Distribution
Microsoft
Azure
2009
Application platform as a service (.Net, SQL data
services )
Google
Google App. Engine
2008
Web Application Platform as Service
2008
Proprietary 4GL Web application as an demand platform
IBM Salesforce.com
Blue Cloud Force.com
Computing),

128.

Сегменты облачного рынка и лидирующие в них компании
Услуги
Инфраструкту Другие
ра,
облачны облачной
инфраструк
аппаратное и
е
туры
программное услуги
обеспечение
Рост рынка облачных вычислений и лидеры по сегментам
Рост с 2017 года
Данные Synergy Research Group /
http://www.tadviser.ru

129.

Облачные вычисления в России:

130.

Российские компании – переход к облачным технологиям
http://www.tadviser.ru

131.

Российские компании – переход к облачным технологиям
42,3% респондентов заявили, что их компании уже пользуются
облачными услугами в том или ином виде. Ещё треть опрошенных —
34% — сообщили, что их организации намерены начать работу с
облачными сервисами. И только 8,4% респондентов не видят
необходимости в использовании облаков.
Главными критериями при выборе облачного провайдера являются
надёжность и безопасность — об этом заявили более 80% участников
опроса. Кроме того, немаловажную роль играет стоимость сервисов:
так, 31,4% респондентов указали, что их компании не арендуют
оборудование по причине высокой цены.
Данные Xelent / https://servernews.ru/

132.

Типы облаков с точки зрения сервиса
Существует несколько уже сложившихся условных категорий Cloud Computing, предлагаемых уже сейчас.
Software as a Service (SaaS) (ПО-как-услуга) - объединяет так называемые законченные, не допускающие
кастомизации продукты, например, почтовые службы или порталы для пользователей. Примеры: Google,
Adobe, Salesforce, etc.
Platform as a Service (PaaS), входят облачные сервисы для разработчиков, которые, по сути,
представляют собой масштабируемые и автоматически управляемые хостинг-ресурсы.
Яркими примерами таких платформ являются Google App Engine и Windows Azure.
Инфраструктура как сервис (Infrastructure as a Service, IaaS), представляющая хостинги виртуальных
машин (для системных администраторов)
Amazon, GoGrid – за рубежом, в России – Stack Group

133.

Типы облаков с точки зрения сервиса

134.

Типы облаков с точки зрения сервиса
Программное обеспечение как сервис (Software as a Service, SaaS). Вычислительные
ресурсы, предоставляемые потребителям, используют приложения провайдеров, которые
запущены в облачной инфраструктуре. Приложения доступны с различных устройств
клиентов через тонкий и толстый интерфейс пользователя такой, как веб-браузер (например
электронная почта) или программный интерфейс. Потребители не могут управлять и
контролировать лежащую в основе облака инфраструктуру, включая сеть, серверы,
операционные системы, хранилища данных или возможности конкретного приложения с
ограничением специфических установок конфигурации приложения.

135.

Типы облаков с точки зрения сервиса
Платформа как сервис (Platform as a Service, PaaS). Вычислительные ресурсы, предоставляемые
потребителям, базируются на облачной инфраструктуре, созданной потребителем, или полученных
приложениях, созданных с использованием языков программирования, библиотек, инструментов,
поддерживаемых провайдером. Потребители не управляют и/или не контролируют лежащую в основе
облака инфраструктуру, включая сеть, сервера, операционные системы или хранилища данных, но они
контролируют другие разворачиваемые приложения и возможные настройки конфигурации для среды
размещённых приложений.

136.

Экономика «облаков», достоинства и недостатки.
SaaS - наиболее популярная облачная модель
IaaS
• Хранение
• Вычисления
• Управление
сервисами
• Сеть, безопасность…
PaaS
• Бизнес-аналитика
• Интеграция
• Разработка и
тестирование
• Базы данных
SaaS
Биллинг
Финансы
Продажи
CRM
• Продуктивность сотрудников
• HRM
• Управление контентом
• Унифицированные коммуникации
• Социальные сети
• Резервные копии
• Управление документами

137.

Типы облаков с точки зрения сервиса
Инфраструктура как сервис (Infrastructure as a Service, IaaS). Вычислительные ресурсы,
предоставляемые потребителям, - это время обработки, хранилища данных, сети и другие
фундаментальные компьютерные ресурсы, с помощью которых потребители могут
развёртывать и запускать произвольное программное обеспечение, которое может включать
операционные системы и приложения. Потребители не могут управлять или контролировать
лежащую в основе облака инфраструктуру, но имеют контроль над операционными
системами, хранилищами данных и развёртываемыми приложениями. Также возможен
ограниченный контроль выбранных сетевых компонентов (например, брэндмауэры хоста).

138.

Типы облаков с точки зрения сервиса
«Облака» - разделение ответственности

139.

В самом общем случае – «Все как сервис» - через Интернет
Everything-as-a-Service (XaaS):
BaaS - Backup as a Service
CaaS - Communizations as a Service
DaaS - Desktop as a Service
DBaaS - Database as a Service
HaaS - Hardware as a Service
IdaaS - Identity as a Service
MaaS - Monitoring/Management as a Service
NaaS - Network as a Service
IaaS - Infrastructure as a Service
PaaS - Platform as a Service
SaaS - Software as a Service
StaaS - Storage as a Service
HuaaS - Humans as a Service (crowdsourcing)

140.

Cloud Computing - Модели развёртывания
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), и оно может физически существовать как внутри, так и вне
юрисдикции владельца

141.

Cloud Computing - Модели развёртывания
Публичное
облако
(public
cloud)
—
инфраструктура,
предназначенная 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.

142.

Cloud Computing - Модели развёртывания
Общественное
облако
(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.

143.

Cloud Computing - Модели развёртывания
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).

144.

Облачные вычисления, Модели развертывания и обслуживания
На самом деле модели развертывания интегрированы с
моделями обслуживания

145.

Очень короткое определение облачных вычислений от института стандартов и технологий (США):
Модель облачных вычислений определяется 5 существенными
характеристиками, 3 моделями обслуживания и 4 моделями развертывания.

146.

Классическое определение облачных вычислений от
института стандартов и технологий (США):
Облачное определение от NIST
Облачные вычисления — это модель обеспечения повсеместного и удобного сетевого доступа по
требованию к вычислительными ресурсным пулам (например, сетям, серверам, системам
хранения, приложениям, сервисам), которые могут быть быстро предоставлены или выпущены с
минимальными усилиями по управлению и взаимодействию с поставщиком услуг.
Основные свойства: самообслуживание по требованию, широкий сетевой доступ, объединение ресурсов
в пулы, мгновенная эластичность, измеряемый сервис.
Модели облачных служб: программное обеспечение как услуга (SaaS), платформа как услуга (PaaS),
инфраструктура как услуга (IaaS).
Модели развертывания: частное облако, облако сообщества и коммунальное облако, публичное (или
общее) облако, гибридное облако.
Модель облачных вычислений определяется 5 существенными
характеристиками, 3 моделями обслуживания и 4 моделями
развертывания.

147.

Классическое определение облачных вычислений от
института стандартов и технологий (США):
Самообслуживание по требованию (self serviceon demand), потребитель
самостоятельно определяет и изменяет вычислительные потребности, такие как серверное время,
скорости доступа и обработки данных, объём хранимых данных без взаимодействия с представителем
поставщика услуг;
Универсальный доступ по сети, услуги доступны потребителям по сети передачи данных вне
зависимости от используемого терминального устройства;
Объединение ресурсов (resource pooling), поставщик услуг объединяет ресурсы для обслуживания
большого числа потребителей в единый пул для динамического перераспределения мощностей между
потребителями в условиях постоянного изменения
спроса на мощности; при этом потребители
контролируют только основные параметры услуги (например, объём данных, скорость доступа), но
фактическое распределение ресурсов, предоставляемых потребителю, осуществляет поставщик;
Эластичность, услуги могут быть предоставлены, расширены, сужены в любой момент времени, без
дополнительных издержек на взаимодействие с поставщиком, как правило, в автоматическом режиме;
Учёт потребления, поставщик услуг автоматически исчисляет потреблённые ресурсы на определённом
уровне абстракции (например, объём хранимых данных, пропускная
способность, количество
пользователей, количество транзакций), и на основе этих данных оценивает объём предоставленных
потребителям услуг.
Высшая школа экономики, Москва, 2015

148.

Облачные вычисления:
2
5 характеристик (А), 3 модели (Б),
4 способа реализации (В) облака
Самообслуживание /
каталог ИТ-услуг
Доступ через сеть с
разных устройств
Мгновенная
эластичность
Измеримость ИТуслуг
Многопользовательский (multitenant) общий пул ресурсов
SaaS
• Software as a Service
• «Аренда»
Частное
PaaS
IaaS
• Platform as a Service
• «Разработка»
Коммунальное
(общественное)
Гибридное
• Infrastructure as a Service
• «Эксплуатация»
Публичное
Источник: RCCPA/NIST

149.

Короткие определения
Определение облака за 60 секунд
«Just because Software Marketing Guys Think it’s the Internet»
«Только маркетологи уверены, что это всего лишь интернет»
5 ХАРАКТЕРИСТИК
1.
2.
3.
4.
5.
Самообслуживание по
требованию
Широкополосный доступ
Объединение ресурсов
Быстрая эластичность
Измеряемость сервиса
Пользовательское Облако a.k.a.
SOFTWARE-AS-A-SERVICE
Облако для разработчиков a.k.a.
PLATFORM-AS-A-SERVICE
Модели развертывания облаков:
Инфраструктурное Облако a.k.a.
INFRASTRUCTURE-AS-ASERVICE
1.
2.
3.
Частное
Публичное
Гибридное

150.

Короткие определения
Облачные вычисления одной фразой:
«Облако (user computers) сквозь Облако (InterNet)
к Облаку (computing data centers)»
Data centers
InterNet
Mobile users
Environmental
sensors

151.

Cloud computing : основная литература
Basic literature:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
Cloud computing: concepts, technology & architecture / T. Erl, Z. Mahmood, R. Puttini. – Upper Saddle River [etc.]: Prentice Hall, 2015. – 489 с.
Cloud computing / N. B. Ruparelia. – Cambridge; London: The MIT Press, 2016. – 260 с. – (The MIT Press essential knowledge series)
Cloud computing for science and engineering / I. Foster, D. B. Gannon. – Cambridge; London: The MIT Press, 2017. – 372 с. – (Scientific and
engineering computation) - ISBN 9780262037242.
Data analysis in the cloud: models, techniques and applications / D. Talia, P. Trunfio, F. Marozzo. – Amsterdam [etc.]: Elsevier, 2016. – 138 с. –
(Computer science: reviews and trends) - ISBN 978-0-12-802881-0.
Developing and securing the cloud / B. Thuraisingham. – Boca Raton; London; New York: CRC Press, 2014. – 700 с.
Cloud computing: data-intensive computing and scheduling / F. Magoules, J. Pan, F. Teng. – Boca Raton [etc.]: CRC Press: Taylor & Francis
Group, 2013. – 205 с. – (Chapman & Hall/CRC numerical analysis and scientific computing).
Rhoton, J.: Cloud computing explained / J. Rhoton. – [London]: Recursive Press, 2013. – 447 с.
Cloud enterprise architecture / P. Raj. – Boca Raton [etc.]: CRC Press: Taylor & Francis Group, 2013. – 489 с.
Cloud computing and services science / Ed. I. Ivanov, M. Sinderen van, B. Shishkov. – New York [etc.]: Springer, 2012. – 390 с. – (Service
science: research and innovations in the service economy) .
Politics and the Internet in comparative context: views from the cloud / Ed. by P. G. Nixon, R. Rawal, D. Mercea. – London; New York: Routledge,
2013. – 255 с. – (Routledge research in political communication; 11) .
Business in the cloud: what every business needs to know about cloud computing / M. Hugos, D. Hulitzky. – Hoboken: John Wiley & Sons, 2011.
– 205 с. – На англ. яз.
Cloud security and privacy / T. Mather, S. Kumaraswamy, S. Latif. – Beijing [etc.]: O'Reilly, 2009. – 312 с.
На русском языке:
1.
2.
3.
Клементьев И.П., Устинов В. А.: Введение в Облачные вычисления.- УГУ, 2009, 233 стр.
Джордж Риз: Облачные вычисления.- BHV-СПб, 2011, 288 стр., ISBN: 978-5-9775-0630-4
Питер Фингар: «DOT. CLOUD. Облачные вычисления - бизнес-платформа XXI века», Аквамариновая Книга, 2011, 256 стр., ISBN:978-5-90413621-5
А также – многочисленные статьи, и сайты облачных провайдеров
И: Google – в помощь!
Искать, например, на: www.twirpx.com – для студентов, аспирантов, преподавателей…
Gen.lib.rus.ec – поиск отсканированных книг (полулегально)
Gendocs.ru – поиск учебных материалов (их много, есть связи «подобное с подобным»)

152.

Спасибо за внимание!
Вопросы ?