Росту объема облачных услуг способствуют и появляющиеся новые возможности, такие как доступ к суперкомпьютерам. Например, сейчас востребованы облачные вычислительные ресурсы суперкомпьютеров для решения задач геномики. До того, как облачные сервисы получили большое распространение, исследователи с небольшими бюджетами не имели такого доступа к суперкомпьютерам. Следует отметить, что без технологии облачных вычислений многие задачи не могли бы быть решены вовсе. В рамках концепции облачных вычислений для пользователя экономически равноценны задания по организации вычислений на одной машине в течение 1000 часов или на 1000 машинах в течение одного часа. Это означает, что до появления облачных технологий корпоративный пользователь, в случае появления экстренных краткосрочных массивных вычислений, понимал, что на приобретение суперкомпьютера у него нет средств и тысячи часов для решения задачи на имеющихся вычислительных мощностях у него тоже нет, и в результате отказывался от решения проблемы. Сегодня, при возможности покупки сервисов из «облака», суперкомпьютер требуемой вычислительной мощности можно сконфигурировать с помощью обычного браузера и оплатить только то время, которое нужно для решения задачи.
Говоря о влиянии облачной архитектуры на бизнес, следует подчеркнуть, что перенос обслуживания ИТ-инфраструктуры на плечи провайдера позволил реализовать новые бизнесы. И бизнесы, базирующиеся на облачной архитектуре, привели к трансформации целого ряда индустрий.
Облачные технологии создали основу для развития других технологий, таких как мобильность, социальные сети, «большие данные», которые, в свою очередь, привели к созданию компаний с новыми бизнес-моделями, таких как Uber, Netflix, Airbnb и др., – меняющих правила игры в своих секторах экономики.
Мобильные технологии
Понятие «мобильность» в контексте третьей платформы
Согласно трактовке IDC, под термином «мобильность» (mobility) в контексте третьей платформы следует понимать совокупность технологий, приложений и решений, реализуемых на базе портативных ПК, телефонов, смартфонов и планшетов с помощью мобильных приложений, платформ их разработки, а также систем управления корпоративной мобильностью и сервисов уровня предприятия.
Проникновение мобильных технологий на рынок, эволюция компьютерных устройств, интерфейсов и работы в сети за очень короткий срок кардинально поменяли практику коммуникаций в персональной жизни и в организации бизнес-процессов предприятий. Произошла стремительная эволюция компьютерных устройств, интерфейсов и типов выполняемых задач (рис. 2.16).
Примечания
1
Облачные технологии (облачные вычисления) – модель обеспечения сетевого доступа к общему набору ИКТ ресурсов, которые могут быть оперативно предоставлены по требованию и освобождены с минимальными эксплуатационными затратами или обращениями к провайдеру. Подробно технология будет рассматриваться в главах 2 и 3.
2
«Большие данные» (англ. Big Data) – наборы структурированных и неструктурированных данных огромных объемов и многообразия, эффективно обрабатываемые горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов. Термин может означать как характеристику набора данных, так и совокупность технологий для их обработки. Более подробно технология Big Data будет рассматриваться в главе 2.
3
Устройство, использующее метод послойного создания физического объекта по цифровой 3D-модели. Подробнее о 3D принтерах и 3D печати речь пойдет в главе 2.
4
OTT-провайдеры – поставщики сервисов, предоставляемых сторонней (по отношению к телеком-оператору) компанией «поверх» операторских сетей передачи данных, при этом оператор никак не регулирует этот трафик. OTT расшифровывается как Over The Top. Подробнее о компаниях данного типа будет идти речь в главе 3.
5
Big Data (пер. с англ. – «большие данные») – наборы структурированных и неструктурированных данных огромных объемов и многообразия, эффективно обрабатываемые горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов. Термин может означать как характеристику набора данных, так и совокупность технологий для их обработки. Более подробно технология Big Data будет рассматриваться в главе 2.
6
Машинное обучение (англ. machine learning) – класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Об искусственном интеллекте и машинном обучении речь пойдет в главе 2.
7
Интернет вещей (англ. IoT, Internet of Things) – сеть физических объектов, которые содержат встроенную технологию для коммуникаций и сенсоры для восприятия внутреннего состояния этих объектов или состояния внешней среды. Подробнее о технологии будет идти речь в главах 2 и 3.
8
Смешанная реальность (включает дополненную реальность) – в самом общем плане это визуальное представление на базе реальных и виртуальных объектов
9
SDN – software-defined network (пер. с англ. – программно-конфигурируемая сеть) – сеть передачи данных, в которой уровень управления сетью отделен от устройств передачи данных и реализуется программно. NFV Network Functions Virtualization (англ. виртуализация сетевых функций) – подход к предоставлению сетевых услуг, позволяющий заменить специализированное оборудование, такое как устройства маршрутизации, защиты и балансировки нагрузки, на программные решения, которые запускаются как виртуальные машины на стандартных серверах. Подробнее о технологиях SDN/NFV речь пойдет в главе 3.
10
IIoT (пер. с англ. – промышленный интернет вещей) – решения и приложения класса IoT, предназначенные для решения задач, возникающих на промышленных предприятиях
11
Мультитенантность (от англ. multitenancy – «множественная аренда») – элемент архитектуры программного обеспечения, где единый экземпляр приложения, запущенного на сервере, обслуживает множество организаций-клиентов («арендаторов»). Мультиарендность сопоставляется с архитектурой из множественных экземпляров (англ. multiinstance), где для каждой организации-клиента создаются отдельные программные экземпляры.