Облако интернет: 10 облачных хранилищ, на которые стоит обратить внимание

Проектор для сна Fisher Price Облако GJD44

Просто любовь с первой мелодии

Я очень долго смотрела на выдру от этого производителя. Но отзывы на нее не однозначные, поэтому долго сомневалась. Зайдя в магазин- спросила про облако. На вид оно мне понравилось, но демо режим не позволял сделать выбор. Уж слишком короткие мелодии, буквально 2 секунды. Но все таки решилась его купить. Распаковав дома ночник и показав его старшему ребенку, а ему 10 лет, услышала, что он хочет себе такой же ?Ну что я могу сказать? Это просто любовь с первой мелодии. У облачка присутствует 2 режима проигрывания: это:-белый шум (шум леса, стрекот сверчков, шум воды, биение седца и дождь) -музыка ( она очень нежная, спокойная, плавно переходящие мелодии одна в другую). Сразу хочется самим устроить себе релакс под них.Световое сопроводжение тоже можно отрегулировать: либо убрать его, либо выбрать один из цветов ( белый, жетлый, оранжевый, красный, зеленый, голубой, лиловый, розовый), либо можно сделать так, чтобы один цвет сменялся другим. Играет примерно 20 минут. Через 10 минут гаснет свет, и следующие 10 минут играет музыка.Если запомнить тактильно, где сзади находятся кнопки переключения режимов, то не придется постоянно растегивать чехол ( Я запомнила в первый же вечер).Если нажать на личико облачка, где центральная кнопка, то музыка постепенно утихает, пока не отключится. Это тоже плюс, потому что нет резкого прерывания звука.Я своей малышке сначала включила шум дождя, она у меня уснула сразу. На ночь оставила биение сердца, она тоже засыпала после кормления просто изумительно. Дочери сейчас 1.5 месяца.Чехол снимается, чтобв его стирать. Сама ткань осень прятная на ощупь. Деткам будет приятно ее трогать. Обнимать облако.Мое мнение: брать однозначно! Это просто находка. Наш громоздкий мобиль сразу отправился в коробку! Теперь думаю, на поджение малыша подарить сестре такой.Мне проектор достался за 2 тысячи. Своих денег стоит 100%. ???

Достоинства

Нежные мелодии, шум, съемный чехол, приятная ткань

Банк и облако — вещи совместимые

— Александр, как вы решились на такой смелый шаг, как перевод в облако интернет-банкинга?

— Это был хорошо продуманный шаг. Мы еще пару лет назад решили, что будем двигаться в сторону облачных решений. Причин несколько. Первая связана с повышением эффективности инвестиций: мы планируем со временем большую часть наших затрат на IT-проекты, на развитие IT-инфраструктуры перемещать из капитальных вложений в операционные. Вторая причина — скорость: скорость выделения инфраструктуры под новые проекты, скорость получения конкретных инструментов для создания новых цифровых продуктов и сервисов.

Также для нас переход в облако — это уменьшение затрат ресурсов на поиск конкретных узких IT-специалистов, умеющих разворачивать определенную инфраструктуру, поддерживать специальные IT-инструменты, разработки и т.д. Поэтому мы видим в компании Yandex.Cloud не только инфраструктурного партнера, но и поставщика готовых решений. Такое изменение также оправдано с экономической точки зрения: мы можем держать у себя внутри более узкую команду IT-штата, но иного состава, чем ранее. В основном это инженеры по конфигурации, а также специалисты, способные подобрать лучшее решение из партнерских сервисов и партнерских платформ, чтобы быстрее выпустить на рынок новый продукт.

При этом цифровые каналы коммуникаций, мобильные банки для частных и корпоративных клиентов, наш сайт готовы к подобному переходу. Естественно, мы начали миграцию в облако с них. И первые в очереди — микросервисы, которые у нас используются в работе мобильного и интернет-банка.

— На какой стадии сейчас находится весь проект миграции?

— Мы завершили пилотный проект. Его главными задачами были подтвердить или опровергнуть возможность развертывания группы сервисов интернет-банка в облаке, а также уточнить стоимость окончательной миграции. В этой части один из плюсов 

Yandex.Cloud — прозрачное ценообразование. На этапе подготовки мы провели финансовые расчеты, которые показали, что идея с облаком имеет экономическую ценность. Согласовали принципиальную схему пользования услугами с точки зрения информационной безопасности и запустили пилотный проект.

Сегодня в облаке работают «боевые» сервисы интернет-банкинга. Запущен совершенно новый проект по разработке нового сайта, который спроектирован для запуска уже на базе облачной платформы. То есть новый сайт банка изначально создается в облаке. Также через Yandex.Cloud мы развернули отдельное небольшое приложение в рамках системы офферинга — промышленное решение, оно уже реально работает в продуктиве. Планируем программу дальнейшего масштабирования облачных услуг.

— IT-инфраструктура самого банка каким-то образом готовилась к миграции?

— В последние несколько лет мы активно развиваем наши цифровые каналы в русле сервисных подходов, включая микросервисную архитектуру. В контексте этого развития — переход от существующей платформы управления контейнерами приложений Docker Swarm на платформу Kubernetes, а ее услуги как сервис предоставляет Yandex.Cloud. Таким образом, сегодня мы решаем обе задачи: перевод в облако наших сервисов и создание новой платформы для управления этим сервисами.

Кстати, при подготовке к пилотному проекту мы анализировали разные варианты, в том числе развертывание Kubernetes на нашей инфраструктуре. Но для этого пришлось бы потратить дополнительное время и дополнительные ресурсы на поиск узких специалистов, отвечающих за внедрение платформы и ее дальнейшее развитие. Тем более что такие специалисты на рынке сегодня в дефиците, и они дорогие. А в случае с «Яндексом» мы, по сути, получили готовый к настройке, уже сконфигурированный платформенный сервис Kubernetes, который не нужно поднимать с нуля. «Яндекс» профессионально закрывает все вопросы его поддержки с адекватным и прозрачным ценообразованием.

— Что оказалось наиболее сложным при реализации облачной миграции?

— Первый шаг проекта — подъем сетевого выделенного канала, соединившего нашу инфраструктуру с инфраструктурой Yandex.Cloud. Второй этап — перевод группы микросервисов с нашей платформы на Kubernetes. Поскольку это принципиально разные платформы, для нас этот шаг был одним из самых трудоемких. Параллельно мы провели тестирование канала, ведь без его нормальной работы нельзя говорить о полноценной эксплуатации сервисов в продуктивной фазе.

Мы провели детальное тестирование канала с точки зрения его стабильности и других технологических характеристик — полномасштабное функциональное тестирование всей группы микросервисов.

Убедились, что эта группа работает идентично тому, как она действует в продуктиве на площадке банка. Действительно, реальные живые сервисы, которые работали в банке, теперь переведены в облако. Плюс к этому мы построили новый конвейер развертывания как самих сервисов, так и IT-инфраструктуры. Для нас это означает переход на новый технологический уровень с точки зрения работы с IT-инфраструктурой — что называется «инфраструктура как код» (Infrastructure As Code, IaC), то есть описание всей имеющейся инфраструктуры в виде программного кода.

— В этой части банк «Санкт-Петербург» — тоже в числе лидеров?

— Да. Про IaC слышали все специалисты, но мы одними из первых начали работать в этой парадигме. Это был очень интересный шаг проекта — новый подход, и мы уже на практике оценили его преимущества. В первую очередь — то, что любые изменения на инфраструктуре остаются в репозитории исходного кода и можно в любой момент отследить эти изменения. Теперь это реальная жизнь.

 

— А как вы решили вопросы с рисками ИБ и работоспособности инфраструктуры, вынесенной на внешнюю площадку?

— Вопрос безопасности для нас находится на первом месте. В данном случае был ряд аргументов в пользу Yandex.Cloud. Это российская платформа, а поставщик — российская компания. Также у компании есть все необходимые сертификаты по защите информации, включая сертификацию по PCI DSS. И ЦОД «Яндекса» мы соединили со своим ЦОД по выделенному защищенному каналу связи. Кроме того, архитектурное решение по переносу сервисов в «Яндекс» предполагает, что база данных с информацией по клиентам и другие информационные ресурсы остаются на площадке банка, а в облако мы переносим только логику и реализацию сервисов. Это означает, что с точки зрения защиты персональных данных ничего не меняется. Аналогично с антифрод-решениями. С точки зрения логики работы этих сервисов там ничего не изменилось. Так, в данном случае мы нисколько не ухудшаем безопасность, а в некоторых точках даже повышаем.

 

— Насколько широк был спектр возможных облачных партнеров?

— Мы рассматривали Amazon, Google, Azure и прочие зарубежные публичные и российские частные облака, однако в связи с некоторыми потенциальными рисками, а также на фоне ряда преимуществ Yandex.Cloud решили остановиться на нем. В момент, когда это начиналось, Yandex.Cloud был молодой, но уже достаточно зрелой платформой, с опытом предоставления услуг, тогда как другие игроки только выходили на рынок. Кроме того, Yandex.Cloud — открытая платформа, в отличие от других. 

— Можете привести данные, отражающие аспекты экономичности пользования «Яндексом»?

— Во-первых, мы достигли поставленной цели — перевели капитальные затраты в операционные. По результатам пилотного проекта получилось, что стоимость капитальных вложений в развитие инфраструктуры с учетом «стоимости» IT-специалистов при переходе в облако осталась примерно на том же уровне, но по времени инвестиции растянулись на три года. Иными словами, мы не всю сумму потратили на старте проекта, а перевели ее в операционные расходы на протяжении трех лет. А если учесть, что необходимых специалистов нужно было еще найти, встроить в процессы, мы бы потеряли еще год-полтора.

Во-вторых, новые проекты, например новый корпоративный сайт, стартовали быстро, потому что мы не тратили время на закупку компьютерного «железа», согласование, доставку и установку оборудования и так далее. В данном случае мы по факту сэкономили три — пять месяцев.

В-третьих, облако помогает разрешить болезненную для многих банков проблему организации тестовых сред под новые цифровые сервисы и продукты. Создание необходимых тестовых сред, их количество, качество — все это существенно увеличивает time to market для новых продуктов. В ближайшем будущем мы намерены решить и этот вопрос при помощи облака, обеспечивающего быстрое выделение нужных вычислительных ресурсов по запросу. Тогда мы сможем быстрее двигаться по разным IT-направлениям банка — в частности, быстрее совершенствовать другие IT-системы банка, ведь эти процессы также предъявляют специ­фические требования к IT-ландшафту.  

Мы стараемся для ускорения процессов и снижения себестоимости искать готовые решения. Например, сегодня растет популярность биометрической идентификации, и мы были бы готовы взять готовое решение от провайдера, который нам предоставит большую часть этого сервиса. Безусловно, фронтальную часть клиентского сервиса мы реализуем сами. Но если бы нашелся провайдер, предоставляющий готовое решение, которое можно развернуть в Yandex.Cloud, то мы уже сегодня взяли бы такое решение на вооружение. И мы точно будем рассматривать новые облачные решения наших нынешних IT-партнеров.

«Экономика» ситуации проста: нам нет смысла самим полностью создавать сложное, но при этом неуникальное на рынке решение, потому что его потом не удастся перепродать, да и дополнительную ценность от собственной разработки не получить. Преимущество облаков в целом и Yandex.Cloud в частности — в том, что они предоставляют нам из облака готовые сервисы и решения.

— Применение готовых решений из облака не мешает осуществлять детальный мониторинг технических или бизнес-параметров?

— В этой части для нас ничего не меняется.

С точки зрения фронтальных и клиентских сервисов мы продолжаем собирать аналитику с помощью средств, использовавшися ранее. Недавно банк внедрил решение AppDynamics (в составе корпорации CISCO) для контроля работоспособности сервисов и приложений, и вне зависимости от облачного или in-house-разворачивания оно по-прежнему работает и развивается в контуре информационных систем банка и выполняет свои задачу.

— Каковы перспективы дальнейшего развития облачной составляющей банка?

— Пройден только первый этап нашего пути в облака. Мы подготовили платформу и развернули наиболее готовые элементы ландшафта, теперь думаем над переносом других сore-систем банка, а также рассматриваем новые проекты в первично облачной реализации. Не все core-системы разработаны в сервисной концепции и готовы к облачной реализации, поэтому мы определяемся с наиболее готовыми, и там, где это целесообразно. Сore-системы, находящиеся в максимальной готовности, будут первыми в очереди на развертывание в облаке. Так что есть понимание, куда двигаться дальше, и я вижу большие перспективы этого направления.

Кроме общего тренда миграции банка в облака мы видим, что сегодня «Яндекс» — лидер российского рынка облачных решений, и мы будем дальше развивать и наращивать наши партнерские сервисы на платформе Yandex.Cloud.

Впереди еще много совместной работы. Если говорить о масштабировании сервисов, то нам еще нужно поработать над более плотной интеграцией банка и облачного провайдера — с точки зрения процессов обеспечения бесперебойности работы сервисов банка. Нам нужно «срастить» банк и облачного партнера так, чтобы настроить свои ЦОД на синхронную работу с соблюдением всех стандартов круглосуточного мониторинга и с гарантированным качеством обслуживания клиентов, с точным соответствием всем внутренним регламентам банка. Наша совместная задача — обеспечить максимальную доступность сервисов для наших клиентов без простоев, а в случае каких-либо инцидентов — иметь максимально оперативное решение.

МНЕНИЕ ПАРТНЕРА

Дмитрий Родионов, менеджер по работе с ключевыми клиентами Yandex.Cloud

Облачный проект банка «Санкт-Петербург» (БСПБ) уникален, потому что многие финансовые организации пробуют облачные решения для своих задач, но мало кто готов делиться этим опытом публично. И для нас этот проект стал ценным опытом, ведь проекты в финансовой сфере всегда отличает скрупулезная работа над всеми сетевыми схемами, решение вопросов информационной безо­пасности, потому что зачастую речь идет о чувствительных для бизнеса данных. Здесь также критически важен вопрос отказоустойчивости, надежности работы всей системы. Ведь можно разрабатывать сколь угодно сложные новые сервисы, но если стабильность облачной платформы будет под вопросом, то в результате банк понесет потери и потеряется смысл нашего бизнеса.

Идеология использования публичного облака — разделение ответственности между поставщиком этой технологии и клиентом. Поэтому на стороне своей инфраструктуры мы следуем лучшим практикам на рынке как в части выстраивания процессов защиты, так и в части технических мер обеспечения безопасности. Также на регулярной основе мы проходим множество аудитов соответствия требованиям различных стандартов — таким образом, мы постоянно совершенствуем свои меры защиты и упрощаем выстраивание соответствия этим стандартам для наших клиентов, обеспечивая реализацию части мер на своей стороне. Причем мы раскрываем клиенту, в данном случае БСПБ, необходимую информацию об архитектуре платформы. Располагая всей полнотой этих сведений, банк может усилить защиту данных с помощью дополнительных инструментов защиты, предлагаемых платформой, или собственного средства защиты, развернутого в облаке.

Данный проект наглядно показал: для успеха облачной миграции очень важно, чтобы каждый из партнеров фокусировался на том, что он хорошо умеет делать. Так, мы, работая с платформой, фокусируемся на развитии всех платформенных сервисов, потому что уверены: клиент должен получить большой спектр инструментов и с максимальной эффективностью использовать их для решения своих задач. Наилучший способ достичь этого — self-сервисы. То есть основное преимущество облака должно проявляться в том, что клиент может самостоятельно выбрать сервис и выделить нужные ресурсы. А мы стремимся к тому, чтобы предлагать нашим клиентам качественные и удобные сервисы.

Переход в облако для компании — это смена парадигмы, и квалифицированная консультационная помощь на этом этапе важна. В данном проекте участвовали наши облачные архитекторы, инженеры, которые разъясняли специалистам банка различные нюансы использования тех или иных сервисов на всех этапах проекта. Так что на оперативность проекта миграции в облако влияют два главных аспекта: возможность максимально автоматизировать для клиента работу с ресурсами и сервисами и наше стремление делиться опытом и лучшими практиками. Когда такая синергия происходит на практике, мы получаем очень интересные проекты, как в случае с банком «Санкт-Петербург».

Безлимитное облако

Настоящие условия равносильны нашему с Вами юридическому договору. Они регулируют использование Вами услуги Kiliaro AB для хранения видео, фото и других графических файлов, а также доступа к ним. Фактом использования услуги Kiliaro AB Вы подтверждаете, что согласны с ее условиями.

Вам принадлежит полное право собственности на загруженные Вами фото, видео и другие файлы. Загружая, размещая, передавая либо отображая контент в рамках нашей услуги или с ее помощью, Вы тем самым предоставляете нам безвозмездно (без лицензионной платы) неисключительную лицензию на передачу, отображение и распространение контента, что необходим нам для оказания Вам услуги.

Предоставленную Вам услугу запрещается использовать для публикации/обмена файлов неподобающего, клеветнического, развращающего, бранного, порнографического, насильственного, расистского, пропагандистского, непристойного и незаконного содержания. Не разрешается также обмениваться контентом, который запрещен законом или договорными условиями, а также прочими рекламными, коммерческими или торговыми предложениями в любой форме, включая т.н. спам. Вы не должны также нарушать патенты торговых знаков, коммерческие тайны, авторские и прочие права собственности (в т. ч. право приватности).

Запрещается публикация/обмен контента, содержащего программные вирусы, компьютерные коды, файлы или программы, которые созданы с целью: вмешательства, уничтожения или функционального ограничения программного обеспечения, оборудования, телекоммуникационных устройств или данных, которые принадлежат нам, нашим пользователям или посетителям нашего сайта; нарушения приватности пользователей.

Данное программное обеспечение предлагается в исходном виде владельцами и совладельцами авторских прав с отказом от всевозможных прямых или косвенных гарантий, в том числе (и не только) косвенных гарантий, касающихся его реализуемости и пригодности к конкретному назначению. Killiaro AB не несет ответственность за ущербы (в т.ч. в случае приобретения замещающих товаров или услуг, невозможности использования, утраты данных или потери прибыли, а также прерывания коммерческой деятельности) в результате прямого, косвенного, случайного, специфического либо целесообразного использования – независимо от причины возникновения ущерба, вида ответственности, будь то договорная, прямая ответственность или нарушение права (в т. ч. халатность и прочее) и способа использования программного обеспечения, даже если сообщается о возможности возникновения такого ущерба. Мы в любом случае не несем ответственность за косвенные, случайные, специфические, наглядные и прочие ущербы, которые возникли в результате использования услуги или неспособности ее использования, в т.ч. за утерю и повреждение файлов.

У Вас есть право в любое время прекратить использование нашей услуги. Мы вправе прекратить оказывать Вам нашу услугу в случае нарушения Вами условий услуги, юридических и регуляционных ходатайств, прекращения действия услуг, существенных изменений услуги или непредвиденных технических, юридических или связанных с безопасностью проблем. В большинстве подобных случаев мы стремимся заблаговременно предупредить Вас о предстоящих изменениях, чтобы помочь Вам защитить свои данные. Однако в некоторых ситуациях (например, когда вынесено судебное решение или грубо нарушены условия использования услуги) закрытие услуги не всегда сопровождается предварительным уведомлением. Прекращение доступа к услуге может также сопровождаться удалением загруженных Вами материалов.

Мы вправе в любое время и по любой причине изменять, приостанавливать или прекращать свои услуги, предварительно уведомив об этом наших клиентов. Иногда наши услуги могут быть временно недоступны в связи с обслуживанием или неисправностью компьютерного или сетевого оборудования и т.п. Мы также вправе без предупреждения время от времени дополнять и обновлять информацию и прочие материалы на нашем сайте.

При передаче чувствительной информации (в т.ч. Ваших данных) мы стремимся использовать самые надежные соединения. Однако только Вы персонально отвечаете за сохранность пароля, который обеспечивает Вам защищенность и доступ к услуге, равно как и за все остальные действия и поступки, связанные с этим паролем. Мы не несем ответственность за утери и ущербы, которые могут возникнуть в результате несоблюдения вышеуказанных требований.

Мы оставляем за собой право периодически изменять настоящие условия с опубликованием их последней версии на нашем сайте.

Приватное облако для Интернета Вещей / Хабр

Приветствую, Хабр!

Мы, команда ИТ архитекторов из IBM, которая занимается созданием и продвижением на рынок индустриальных решений для разных отраслей. В свободное от основной работы время исследуем новые технологии, экспериментируем и пробуем на деле лучшие практики.

Последние годы большой популярностью пользуется тематика Интернета Вещей. Наши клиенты спрашивают об универсальных коробочных решениях и платформах, которые могут располагаться локально в их Центрах Обработки Данных. Самое главное, ожидается, что на базе таких «коробочек», все новые сервисы и приложения должны разрабатываться и запускаться очень быстро, а точнее моментально или «еще вчера».

Мы задались вопросом: «А что если собрать нечто подобное на открытых и общедоступных технологиях?»

Про использование контейнеров Docker и средства управления ими на базе Kubernetes было уже немало рассказано и показано. Однако пока не удалось увидеть каким образом все эти передовые технологии могут быть использованы в промышленных масштабах для бизнес-задач, конкретно под Интернет Вещей. Так давайте же восполним этот пробел. Концепцию микросервисов, а также модные подходы разработки (DevOps), интеграции и развертывания приложений (CI/CD) будем считать немного другой задачей и отложим на потом.

В этой статье мы хотим рассказать про подготовку и установку одного из ключевых компонентов — IBM Cloud Private (по сути, промышленную сборку Docker/Kubernetes и еще чуть-чуть), который может выступить в качестве условного инфраструктурного ядра при создании локальной платформы Интернета Вещей. Спросите, почему именно он?

Потому что мы обещали открытые и общедоступные технологии (бесплатная версия для сообщества и поддержка от сообщества): hub.docker.com/r/ibmcom/icp-inception

Обзор IBM Cloud Private

IBM Cloud Private (ICP) – это приватная облачная платформа для локального развертывания и эксплуатации. ICP представляет собой интегрированную среду, которая позволяет проектировать, разрабатывать, развертывать и управлять локальными приложениями, созданными с учетом контейнерной архитектуры. Поставка ICP включает в себя оркестратор на базе Kubernetes (K8s), локальное хранилище образов, а также консоль управления и вспомогательный инструментарий для мониторинга.

Что такое приватное или частное облако?

Приватное облако — это модель облачных вычислений, запускаемая исключительно для одной организации, как правило на ее территории и ресурсах. Такое облако может управляться и обслуживаться как собственными специалистами, так и сотрудниками третьих сторон. Размещаться подобная платформа может как за брандмауэром компании, так и вне его. Частное облако предоставляет преимущества общедоступного облака, в том числе быстрое развертывание и масштабируемость, а также простоту использования, управления и гибкости. При этом локальная версия обеспечивает больший контроль над системой, повышение производительности, точно предсказуемые затраты, повышенные требования к безопасности и гибкие возможности управления в зависимости от нужд организации. Частное облако позволяет настраивать его непосредственно под конкретные бизнес-задачи и требования безопасности клиента.

Прежде чем приступать к установке ICP, определимся с терминологией:

Главный узел (master node)

• Контролирует и управляет кластером K8s.
• kubectl: инструментарий командной строки для управления кластером.
• REST API: интерфейс взаимодействия с рабочими узлами.
• etcd: является постоянным и доступным хранилищем ключей, используется в качестве хранилища резервных копий K8s для всех данных кластера.
• kube-scheduler: этот компонент наблюдает за недавно созданными контейнерами (pods), которые не имеют назначенного узла, и выбирает узел для их запуска.
• Обычно для стабильной работы и обеспечения отказоустойчивости требуется 3 и более главных узлов. В нашем случае, для экономии ресурсов мы установим все необходимые компоненты ICP на один выделенный сервер (Single Node).

Рабочий узел (worker node)

• Рабочая машина в K8s ранее известная как Миньон (Minion). Этот узел может быть любым из хостов, который получает задания от главного узла, а также контролирует процесс запуска контейнеров на нем. В зависимости от настроек кластера, рабочий узел может быть как виртуальной машиной, так и физическим сервером.
• На каждом узле могут быть запущены следующие компоненты:
• kubelet: является основным сервисом рабочего узла. Он следит за контейнерами, которые были назначены его узлу (либо apirusver для безопасного соединения, либо через локальный файл конфигурации).
• kube-proxy: отображает сервисы, определенные в API K8s на каждом узле, поддерживая сетевые правила на хосте и выполняя переадресацию соединений.
• docker: среда запуска и управления контейнерами.
• supervisord: Это легковесный процесс мониторинга и система управления, которые можно использовать для поддержания работы kubelet и docker.
• fluentd: Это сервис, который помогает обеспечить протоколирование на уровне кластера.

Контейнеры (containers)

• Приложение запущенное в изолированной среде.
• Совокупность исполняемых процессов и запускаемый образ программы.

Коконы (pods)

• Pod представляет собой группу из одного или нескольких контейнеров Docker, с общим хранилищем / сетью и спецификацией того, как запускать контейнеры на рабочем узле.
• Каждый Pod имеет свой собственный IP.
• Pod разделяет пространство имен PID, сеть и имя хоста.

Контроллер репликации (replication controller)

• Обеспечивает доступность и масштабируемость.
• Отвечает за контроль количества развернутых Pod-ов.
• Использует шаблон, описывающий что должен содержать каждый Pod.

Метки (labels)

• Метаданные, назначенные ресурсам K8s, например: контейнеры, сервисы.
• Пары «ключ-значение», прикрепленные к объектам для идентификации.
• Эти параметры критичны, так как основываются на запросе кластера к ресурсам с определенными метками.

Сервисы (services)

• Коллекция контейнеров, выставленных в качестве конечной точки (endpoint).
• Информация о состоянии кластера K8s и настроек сети, которая распространяется на все рабочие узлы.
• При правильной конфигурации Pod-ы созданные контроллером репликации будут автоматически зарегистрированы как соответствующий сервис.

Секретная информация (secrets)

• Конфиденциальные сведения, которые должны быть прочитаны или использоваться контейнерами.
• Специальные разделы (volumes) дискового накопителя монтируются автоматически чтобы контейнеры могли прочитать содержимое.
• Каждая запись имеет свой собственный путь.

Архитектура

Ниже представлена высокоуровневая архитектура ICP на которой перечислены основные компоненты с разбивкой на главный, рабочие и прокси узлы. Стоит отметить, что в этой статье основной упор сделан на связке контейнеров Docker и среды управления Kubernetes. Эти компоненты с открытым исходным кодом являются ключевыми и фундаментальными для платформы ICP. Тем не менее для полноценной работы с ICP также потребуется знание Helm — менеджера управления программными пакетами. K8s используется для развертывания и размещения экземпляров приложений, которые встроены в схемы Helm, они в свою очередь ссылаются на Docker-образы. В схемах Helm содержится информация о деталях вашего приложения, а Docker-образы содержат все программные пакеты, которые необходимы для запуска вашего приложения.

Для детального ознакомления с архитектурой и компонентами платформы ICP можно воспользоваться ссылкой на документацию в IBM Knowledge Center.

Подготовка

Для того, чтобы комфортно выполнить установку ICP за 20-30 минут, необходимы следующие минимальные аппаратные ресурсы и доступ в Интернет:

• Один хост (физический или виртуальный)

• CPU = 8 ядер (или виртуальных ядер)

• ОЗУ = 10 Гб (фактически может потребоваться до 14Гб)

• Диск = 40 Гб (на SSD как всегда быстрее)

Примечание: если у вас есть чуть больше свободного времени и чуть меньше аппаратных ресурсов, то где-то за 40-60 минут можно установить ICP на 1 виртуальном ядре core i5 и 10 Гб ОЗУ.

Установка

Загрузка Ubuntu

Скачайте дистрибутив

Ubuntu Server версии 16.04.05

. Выполните стандартную установку ОС на виртуальную или физическую машину с указанными выше характеристиками.

Получение IP адреса

После завершения процесса установки ОС в командной строке узнайте IP адрес своей виртуальной машины с помощью такой команды:

ifconfig

Вам необходимо записать/запомнить Ethernet IP адрес (inet addr), а также Bcast и Mask. Эти параметры отобразятся после выполнения соответствующей команды:

Рисунок 1. Пример выполнения команды «ifconfig»

Подключение по SSH

В случае, если при настройке виртуальной машины вы использовали функцию «Easy Install», то после полной установки Ubuntu Server вам необходимо доустановить OpenSSH server. Сделать это можно следующими командами:

apt install openssh-server
sudo systemctl enable sshd

После выполнения соответствующих команд у вас появится возможность подключиться к виртуальной машине с помощью SSH. В зависимости от ОС вы можете использовать разные способы подключения. Для Windows можно воспользоваться популярным инструментом

PuTTY

, для MacOS можно использовать команду ssh в терминале.

Рисунок 2. Пример подключения через PuTTY для Windows

На следующем этапе необходимо установить пароль для супер-пользователя (root):

sudo -i
passwd

Рисунок 3. Установка нового пароля для пользователя root

Обновление сетевого интерфейса

После того как мы настроили возможность подключения через SSH и обновили пароль супер-пользователя, для определения статичных сетевых параметров нам необходимо настроить сетевой интерфейс. Выполняется это следующей командой:

nano /etc/network/interfaces

Обновляем настройки сетевого интерфейса (primary network interface) на базе информации полученной при выполнении команды ifconfig, наш пример выглядит так:

auto ens33
iface ens33 inet static
address 192. 168.175.7
netmask 255.255.255.0
network 192.168.175.0
broadcast 192.168.175.255
gateway 192.168.175.2
dns-nameservers 192.168.175.2 8.8.8.8

Примечание: важно правильно указать DNS-сервер, так как доступ в Интернет необходим для последующей установки компонентов ICP.

Рисунок 4. Настройка сетевого интерфейса

Сохраните обновленный файл при помощи следующих действий: Ctrl + X, Yes, Enter.

Для упрощения входа на виртуальную машину с правами супер-пользователя (root), необходимо внести изменения в конфигурацию SSH сервиса. Для этого необходимо выполнить такую команду:

nano /etc/ssh/sshd_config

Далее найти строку разрешения доступа и отредактировать ее соответствующим образом:

PermitRootLogin yes

Рисунок 5. Обновление конфигурации SSH

Сохраните файл как в предыдущем шаге: Ctrl + X, Yes, Enter.

После внесения всех изменений, для применения новых параметров имеет смысл полностью перезапустить виртуальную машину или перезапустить соответствующие сервисы (networking и ssh), например такими командами:

shutdown -r 0

или

service <service_name> restart

После перезапуска машины необходимо снова выполнить вход в систему через SSH.

Обновление компонентов

Обновите Ubuntu Server с помощью следующей команды (команда должна выполняться под root правами):

apt update

Примечание: если в ходе обновления возникает ошибка: «The repository ‘cdrom://Ubuntu-Server 16.04.5 LTS _Xenial Xerus_ — Release amd64 (20180731) xenial Release’ does not have a Release file.». Необходимо выполнить следующую команду:

sudo nano /etc/apt/sources.list

И закомментировать строку:

deb cdrom:[Ubuntu-Server 16.04.5 LTS …

Рисунок 6. Исправление возможной ошибки

Далее сохраняем файл, как это делали ранее: Ctrl + X, Yes, Enter

После исправления возможной ошибки, выполните повторно команду обновления и в результате вы должны будете увидеть что-то вроде такого:

Рисунок 7. Обновление Ubuntu

Установка IBM Cloud Private

Прежде чем выполнить установку ICP, вам необходимо отредактировать hosts файл:

nano /etc/hosts

Замените строку 127.0.1.1 ubuntu на ваш IP адрес и любое подходящее название хоста.

Убедитесь, что название хоста и псевдонима в строке отделены табуляцией или пробелом:

Рисунок 8. Изменение hosts файла

Сохраните файл: Ctrl + X, Yes, Enter

Следующие 2 команды позволят вам обновить систему и установить дополнительные модули.

apt update
apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common python-minimal jq

Проследите за выводом терминала на наличие ошибок:

Рисунок 9. Установка дополнительных компонентов

Увеличьте максимальную виртуальную память командой:

sysctl -w vm.max_map_count=262144

K8s не запустится с включенным swap. Отключить его можно командой:

swapoff –a

Примечание: две предыдущие команды будут работать в текущем сеансе. При перезагрузке эти параметры будут утеряны и необходимо прописать их заново./#/’ /etc/fstab echo «vm.max_map_count=262144» >> /etc/sysctl.conf

Добавление GPG ключа

Воспользуемся следующей командой:

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt-key add -

Добавление репозитория для установки Docker

Для выполнения установки репозитория необходимо выполнить следующие 2 команды:

add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
apt-get update

Установка Docker

Воспользуйтесь следующей командой для установки Docker (версия Docker 17.12.1 максимальная поддерживаемая версия для IBM Cloud Private 2.1.0.3):

apt-get install docker-ce=17.12.1~ce-0~ubuntu

Рисунок 10. Процесс установки Docker

Проверить работоспособность Docker можно следующей командой:

docker version

Рисунок 11. Проверка Docker

Загрузка IBM Cloud Private

Для загрузки образа ICP-ce (Сommunity Edition) с ресурса dockerHub необходимо использовать инструментарий Docker. Выполнить это можно следующей командой:

docker pull ibmcom/icp-inception:2.1.0.3

Рисунок 12. Загрузка ICP

IBM упаковала все основные компоненты, необходимые для установки, в один пакет (обратите внимание, что при необходимости можно изменить версию на более новую). Команда pull загрузит образ в локальную файловую систему (образ будет запущен для установки ICP).

Создайте каталог и перейдите в него:

mkdir /opt/icp
cd /opt/icp

Скопируйте пакет ICP в этот каталог:

docker run -e LICENSE=accept -v "$(pwd)":/data ibmcom/icp-inception:2.1.0.3 cp -r cluster /data

Примечание: эта команда инструментария Docker выполняет Linux команду copy (cp) из заданного каталога (параметр -v). Создастся каталог кластера в /opt/icp со всеми необходимыми файлами.

Настройка SSH ключей

Создаем новые ssh ключи в каталоге /opt/icp/cluster:

ssh-keygen -b 4096 -f ~/.ssh/id_rsa -N ""
cat ~/.ssh/id_rsa.pub | sudo tee -a ~/.ssh/authorized_keys
systemctl restart sshd
cp ~/.ssh/id_rsa ./cluster/ssh_key

Проверяем, что ключ создан и находится в папке /opt/icp/cluster:

ls /opt/icp/cluster

Рисунок 13. Содержимое папки cluster

Настройка ICP

Добавляем IP-адрес каждого узла в кластере в файл /opt/icp/cluster/hosts (в нашем случае мы используем один и тот же IP-адрес для каждого компонента, который мы указывали в /etc/hosts). Делаем это следующей командой:

nano /opt/icp/cluster/hosts

Рисунок 14. Содержимое файла hosts

Сохраните файл: Ctrl + X, Yes, Enter

Подробные сведения о параметрах установки можно посмотреть в файле конфигурации:

more /opt/icp/cluster/config.yaml

Не рекомендуем менять параметры установки по умолчанию.

Примечание: 2 самых важных файла для установки — это hosts и config.yaml, они описывают параметры установки ICP. В конфигурации с несколькими рабочими узлами необходимо указать список IP-адресов в разделе worker. При установке текущей версии ICP в режиме Single Node меняются IP-адреса только в файле hosts.

Установка ICP

Перейдите в каталог cluster и запустите установку:

cd /opt/icp/cluster
docker run -e LICENSE=accept --net=host -t -v "$(pwd)":/installer/cluster ibmcom/icp-inception:2.1.0.3 install

В зависимости от доступных ресурсов установка может длиться от 20 до 60 минут. При появлении ошибок (красные сообщения) внесите соответствующие изменения в конфигурационные файлы. Иногда установка может немного замедлиться из-за попыток повторного подключения к компонентам, которые еще не успели стартовать (например, во время запуска Cloudant или IAM).

Окончание установки должно выглядеть так:

Рисунок 15. Результат установки ICP

В случае ошибок возможно потребуется деинсталляция ICP:

docker run -e LICENSE=accept --net=host -t -v "$(pwd)":/installer/cluster ibmcom/icp-inception:2.1.0.3 uninstall

Перед тем, как перейти к следующему шагу, подождите около 5 минут, чтобы все компоненты ICP могли успешно запуститься.

По ссылке указанной после завершения установки войдите в консоль ICP (admin/admin):

https://<ip_address>:8443

Рисунок 16. Страница входа в панель управления

Страница приветствия ICP:

Рисунок 17. Веб интерфейс панели управления

Вверху справа выберите меню «Catalog», отобразится список доступных приложений:

Рисунок 18. Каталог компонентов

В этом каталоге представлен список приложений и ПО, описание которых вы можете изучить на досуге, но пока не стоит торопиться разворачивать их.
Нам еще предстоит научиться правильно обращаться с только что установленным ICP (не только через Веб-интерфейс, но и консоль в виде CLI — Command Line Interface), подключать постоянное хранилище (persistent storage) и производить небольшие настройки.

В качестве заключения

Подведем итоги.

Мы успешно развернули IBM Cloud Private community edition (версии 2.1.0.3) на одном хосте в виртуальной машине под ОС Ubuntu Server 16.04.5. На текущий момент нами собственноручно проверена установка на гипервизорах VMware и Hyper-V, точно работает на XenServer и никаких сложностей для VirtualBox и KVM быть не должно.

Кому очень не терпится окунуться дальше в изучение ICP, то есть отличная подборка лабораторных работ нашего коллеги тут: github.com/phthom/IBMCloudPrivate

Из предстоящих шагов — после свежей установки нам остается немного настроить ICP и начать наполнять его чем-то полезным и приближенным к практическим задачам.

Если Хабр-сообщество поддержит позитивом это начинание, то по мере продвижения наших исследований и экспериментов мы будем наполнять ядро платформы необходимыми компонентами для сбора телеметрии, хранения данных, их обработки, анализа, построения прогнозов, формирования внешних программных интерфейсов и создания пользовательских приложений. Соответственно развивая серию таких статей.

Ждем ваших отзывов и предложений!

Также, наши единомышленники из AIXportal.ru подготовили замечательный видео-ролик по установке IBM Cloud Private на своем Youtube канале, кому-то будет удобнее так: youtu.be/eQwOOTzjM24

Ссылки и полезные материалы

•

Страница о продукте на русском

• Кто хочет потренировать английский, книга — «

ICP для чайников

» 2018г. (40 страниц)

•

Официальная документация по ICP 2.1.0.3

на IBM Knowledge Center

• Открытое сообщество по

ICP на IBM developerWorks

•

Рецепты по ICP для разработчиков

Частное облако | Глоссарий VMware

Принципы работы частного облака

Как и в других типах облачных сред, в частном облаке используется технология виртуализации, позволяющая объединять вычислительные ресурсы в общие пулы и автоматически инициализировать их в зависимости от потребностей организации. Это позволяет компаниям масштабировать ресурсы и использовать их наиболее эффективно. Разница заключается в том, что в частном облаке эти вычислительные ресурсы принадлежат только одной организации, а другие арендаторы не имеют к ним доступа. Пользователи могут получить доступ к частному облаку через внутреннюю сеть компании или виртуальную частную сеть (VPN).

 

Преимущества частного облака

Так как владелец частного облака сохраняет полный контроль над ним, организации могут не только усилить безопасность, но и воспользоваться преимуществами улучшенной доступности, а также более длительного периода бесперебойной работы по сравнению с публичным облаком.

 

Ниже приведены несколько примеров преимуществ, получаемых организацией от использования частного облака.

• Особые требования к безопасности и нормативные требования. Некоторым организациям для соответствия нормативным требованиям может быть необходимо частное облако. Кроме того, организация может выбрать частное облако, чтобы хранить конфиденциальные данные, что повышает уровень контроля над безопасностью.
• Технические экспертные знания. Использование частного облака требует технических инвестиций и экспертных знаний более высокого уровня для управления дополнительной сложностью. В модели публичного облака за такое управление отвечает поставщик облачных услуг. Компании, уверенные в своих технических возможностях, могут воспользоваться всеми преимуществами частного облака.
• Прогнозируемые потребности в ресурсах. Одним из главных преимуществ публичного облака является его эластичность, то есть возможность быстро масштабировать ресурсы по мере изменения потребностей. Однако некоторые организации не нуждаются в эластичности, поскольку используют ресурсы относительно стабильно. Таким организациям, вероятно, больше подойдет частное облако.

 

Разница между частным и публичным облаком

Частное облако — это модель развертывания облака, в которой вычислительные ресурсы являются выделенными и используются только самой компанией. При этом размещение и администрирование системы осуществляются одной организацией. Публичное облако — модель, в которой облачные услуги принадлежат поставщику и управляются им. При этом облаком пользуются и другие арендаторы. Компании могут совмещать частное облако с публичным в среде гибридного облака.

 

Типы частных облаков

Существуют различные типы частных облаков, которые предоставляют различные услуги. Например, если компании используют частное облако для реализации модели «инфраструктура как услуга» (IaaS), в таком облаке можно размещать хранилища, сетевые или вычислительные службы. Частные облака также могут поддерживать приложения, развернутые на основе модели «платформа как услуга» (PaaS), которые работают как обычные приложения, размещенные на локальном компьютере.

 

Кроме того, существует множество вариантов размещения в частном облаке. К ним относятся полностью программные платформы, интегрированные аппаратно-программные пакеты, а также размещенные и управляемые частные облака. «Размещенный или управляемый» означает, что облачный сервер может находиться в локальной среде заказчика или в ЦОД поставщика, но размещается и иногда управляется поставщиком. Некоторые поставщики услуг публичного облака также предлагают виртуальные частные облака с созданием небольших изолированных сред для отдельных пользователей.

• Виртуальное частное облако. Облака этого типа отличаются от обычных частных облаков тем, что ресурсы в них располагаются в отдельной области облака, а не в локальной среде.
• Размещенное частное облако. Частные облака этого типа размещаются поставщиком облачных услуг в локальной среде или в ЦОД (при этом другие организации не имеют доступа к серверу). Поставщик облачных услуг отвечает за настройку сети и обслуживание оборудования частного облака, а также за обновление ПО. Этот вариант предоставляет все преимущества обоих подходов для организаций, которые нуждаются в безопасности и доступности частного облака, но не хотят инвестировать в собственный ЦОД.
• Управляемое частное облако. В рамках этого подхода поставщик облачных услуг не только размещает частное облако для организации, но и управляет им и отслеживает повседневные действия в этом облаке. Поставщик облачных услуг также может развертывать дополнительные облачные службы и обновлять их, например средства управления хранилищами и учетными данными или проверки системы безопасности. Сервер управляемого частного облака может значительно ускорить работу компании и сократить объем требуемых ИТ-ресурсов.

 

Преимущества частного облака

• Полный контроль над системой, обеспечивающий усиленную безопасность. Частное облако обеспечивает полный контроль над системой и повышенный уровень безопасности, поскольку выделенное оборудование и физическую инфраструктуру использует исключительно компания-владелец.
• Повышенная производительность. Так как оборудование выделяется специально для конкретной компании и не используется другими организациями, производительность рабочих нагрузок для облачных услуг не ухудшается, как это бывает в случае выполнения ресурсоемких рабочих нагрузок другой компанией на общем сервере или при сбое службы публичного облака.
• Сокращение расходов в долгосрочной перспективе. Настройка инфраструктуры для поддержки частного облака может быть дорогостоящей, но в долгосрочной перспективе это может окупиться. Если у организации уже есть необходимые для размещения оборудование и сеть, частное облако может быть более экономичным по сравнению со сторонними серверами в публичном облаке, которые нужны оплачивать ежемесячно.
• Масштабируемость. Если организации потребуются дополнительные аппаратные ресурсы, она может с легкостью добавить их. При временном или сезонном росте потребностей организация может перейти к гибридному облачному решению, тратя лишь незначительные средства на использование публичного облака в необходимом объеме.
• Прогнозируемые расходы. Кроме того, расходы на использование публичного облака могут быть очень непредсказуемыми, а с частным облаком они остаются на одном уровне каждый месяц, независимо от выполняемых организацией рабочих нагрузок.
• Усовершенствованная настройка. Так как компании имеют полный контроль над частным облаком, они могут намного быстрее перераспределить ресурсы и настроить облако для соответствия определенным компанией требованиям. В среде частного облака ИТ-руководители имеют доступ к параметрам облака на всех уровнях — они не ограничены политиками, которые устанавливаются поставщиками услуг публичного облака.

Является ли частное облако более безопасным, чем публичное?

Частное облако, как правило, безопаснее публичного, с одной важной оговоркой: компания должна заблаговременно обеспечить надежность и актуальность системы безопасности, чтобы использовать преимущества частного облака. (У большинства поставщиков публичных облачных сред есть масштаб и ресурсы для обеспечения надежной защиты, поэтому компаниям, которые сомневаются в своей способности управлять собственной безопасностью, лучше использовать публичные облачные решения.) Частное облако предлагает компаниям множество вариантов обеспечения безопасности. Поскольку частные облака ограничены конкретными физическими машинами, физическую безопасность обеспечить проще. Они расположены за брандмауэром периметра и доступны через частные защищенные сетевые соединения (а не через публичный Интернет). Кроме того, степень контроля компании над частным облаком облегчает обеспечение соответствия нормативным требованиям.

Сисолутион M60 мультимедиа облако Интернет светодиодный контроллер

Подробности

Сисолутион M60 Интернет видение синхронный светодиодный поСылая Box особенности:

Двойной светодиодный выход;

Резервирование резервных копий;

Поддержка WiFi;

Управление кластером в Интернете, облачная платформа AIPS 2.0;

Совместим с синхронной конфигурацией дисплея;

Поддержка развития;

Применимые случаи: рекламируя машину, экран двери, Малый твердый, прозрачный экран, экран зеркала, экран автомобиля, Специальный этап, Специальный-форменный экран;

Сисолутион M60 Интернет видение синхронный светодиодный поСылая Box параметр:

Type	M60
ARM Cortex-A7 Dual-Core, CPU frequency 1.2G	GPU ARM Mali400MP2
MEMORY 1GB	FLASH 8GB
Internet	AIPS2.O cloud platform
WIFI	Support
Display Type	Full Color
media files management	yes
user management	yes
Program management	yes
Log statistics	yes
Monitoring alarm	yes
Live streaming	yes
Wireless	WiFi
Brightness Sensor	yes
Cross-platform compatibility	Web Server in controller,Support IOS,ANDROID,WINDOW,LINUX device
Loading capacity	1920×1080
Module type	Support all type led modules
Shaped screen	support
Gray level	65536
Software	Easyboard
Screen parameter software	LedSyncSet2.0
Receiving Type	New recieving card,D90

Скачать Сисолутион M60 Интернет видение синхронный светодиодный коробка отправки:

Параметр 

 

1. Цена за единицу товара не включает стоимость доставки. Вы можете проверить цену перевозкы груза после того как вы выбираете количество деталя и назначение

2. DHL Express является методом по умолчанию. Другие как EMS, UPS, Федерал Ехпресс и TNT будут приняты только когда DHL не имеющийся или не подходит в пункте назначения; Если вы хотел были бы грузить товары морским путем или воздухом, то пожалуйста свяжитесь мы для деталей.

3. Мы будем продолжать с вашим заказом в течение 2 рабочих дней после получения оплаты. Мы будем Re-сообщить вам другую самую быструю дату поставки если товары вне—шток.

4. Мы только грузим к подтверженному адресу для заказа. Так ваш адрес должен сопрягать адрес перевозкы груза. Пожалуйста, подтвердите адрес доставки на ваш счет, когда вы платите с помощью PayPal или кредитной картой.

5. Транзитное время отгрузки предоставляется перевозчиком и исключает выходные и праздничные дни. Транзитное время может варьироваться, особенно во время курортного сезона.

6. Пожалуйста, сообщите нам, если вы хотите задекларировать более низкую стоимость по счету-фактуре, чтобы избежать или минимизировать таможенные пошлины на вашей стороне. Если нет, то мы используем фактическую сумму как оплаченную.

7. При необходимости, пожалуйста, помощь курьеру за необходимую помощь в отношении таможенного оформления товаров на месте.

8. Пожалуйста, проверьте элементы в передней части курьера, когда они прибывают. Если товары повреждены, то пожалуйста попытайтесь получить документальные доказательства местного курьера для обрыва, в то же время, пожалуйста, напишите нам с фотографиями или видео из упаковки и продуктов как можно скорее.

9. Если вы не получили ваш груз в течение 15 дней с даты оплаты, пожалуйста свяжитесь с нами. Мы будем отслеживать отгрузки и вернуться к вам как можно скорее.

10. Заказанные продукты не будут наслаждаться возвращением и гарантией, если их коды сорваны.

11. Мы обеспечиваем гарантированность качества 2 лет для большинств из наших проданных продуктов (специальные термины subject to окончательная фактура проформы.). Если есть какие-либо дефекты при нормальной эксплуатации в течение этого периода, мы будем исправить или заменить бесплатно на нашем заводе. Клиенты ответствены для перевозкы груза.

Cloud SaaS Сетевая безопасность | Облачная платформа iboss

Самая комплексная облачная платформа сетевой безопасности на рынке

Облачная платформа iboss предоставляет все возможности сетевой безопасности в облаке через предложение SaaS. Это устраняет необходимость в традиционных устройствах сетевой безопасности, позволяя организациям защищать сетевой трафик из любого места в любом масштабе, снижая при этом затраты и сложность.

Будущее сетевой безопасности находится в облаке, и iboss может сделать это реальностью сегодня, как надежную реализацию модели Gartner SASE.

Загрузить Gartner MQ для безопасных веб-шлюзов

Secure Access Service Edge

Самая передовая платформа SASE и Zero Trust, которая позволяет пользователям работать из любого места с помощью быстрых и безопасных подключений ко всем облачным приложениям

Замена VPN с частным доступом

Замена VPN на доступ к сети с нулевым доверием, позволяющий пользователям подключаться к частным приложениям из любого места

Устранение устройств сетевой безопасности

Перенесите сетевую безопасность в облако и сэкономьте на затратах на инфраструктуру и накладных расходах на управление устройствами

Разгрузка VPN для работы с домашними пользователями

Немедленное сокращение трафика VPN с работы домашних пользователей путем отправки трафика облачных приложений через облако iboss

Лучшая защита от вредоносных программ

Ведущие в отрасли ядра бессигнатурного вредоносного ПО и каналы угроз

Политики на основе пользователей и групп

Можно создавать гибкие политики для повышения производительности при обеспечении безопасности

Подробное ведение журнала и отчетность

Обеспечьте четкое представление об использовании облака для уменьшения числа заражений и получения информации

Проверка трафика SSL

Простая и выборочная проверка зашифрованного трафика SSL / TLS в масштабе с использованием эластичности облака

CASB Cloud Application Visibility & Controls

Комплексные средства управления CASB для видимости использования облачных приложений

Безопасные мобильные пользователи

Безопасный доступ пользователей в Интернет, где бы они ни находились

Защита облачных DNS-серверов для BYOD и гостевых сетей

Простая защита гостевых сетей, указав их DNS-серверы в облаке iboss

Удаленная изоляция браузера

RBI защищает пользователей, получающих доступ к веб-сайтам с высоким уровнем риска, от угроз и ограничивает утечку конфиденциальных данных с неуправляемых устройств

Выделенные IP-адреса в облаке

Сохранение уникального идентификатора IP-адреса в облаке

Расширение в частное облако

Расширение облака iboss в частное облако

iboss + FireEye Cloud Network Security

Обеспечивает расширенную защиту от угроз независимо от местоположения

Защита терминального сервера в облаке

Пользовательские политики и отчеты для терминальных серверов Windows

интегрируется с вашим стеком безопасности

Простая интеграция облака iboss с существующими рабочими процессами с помощью 100% открытого API

Повышение эффективности MPLS и SD-WAN с помощью облачной безопасности

Отправляйте интернет-трафик из филиалов напрямую в облако, чтобы снизить нагрузку на частные межсайтовые соединения

Брандмауэр исходящей почты

Брандмауэр исходящей почты, выходящий за пределы физического периметра сети

Защита облачной инфраструктуры для Azure и AWS

Простая защита облачных рабочих нагрузок в Azure и AWS

Простая защита всех операционных систем

Встроенная поддержка всех операционных систем для непрерывной защиты

• Windows

  Полная веб-безопасность для Windows с простым развертыванием

• Mac iOS и OSX

  Полная защита устройств Apple iOS и OSX с помощью встроенной интеграции с Apple

• Chromebook

  Расширение фильтрации и соответствия для Chromebook

• Защита устройств Android в облаке

границ | Оптимизация энергопотребления для облачного Интернета вещей

Введение

С быстрым развитием сетевых технологий и движением мира к глобальному сообществу, современные сети, такие как облачные вычисления, туманные вычисления и Интернет вещей, стали очень популярными.В результате появляются новые типы потенциальных проблем. Одна из ключевых задач — эффективное использование энергии на разных уровнях, например, в центрах обработки данных, в которых размещаются облачные приложения [1]. Использование энергии накладывает новый уровень сложности на новые поколения сетей. Использование энергии означает способность минимизировать потребление энергии, так что количество потребляемой энергии находится на адекватном уровне. Решению этой жизненно важной проблемы были посвящены значительные исследования. Однако в большинстве исследований была предпринята попытка решить проблему с точки зрения оптимального планирования ресурсов, задействованных в сетях связи, так, чтобы энергия использовалась оптимальным образом.

Методы, использующие IoT, устойчиво доказали свою эффективность, поскольку первые способны обеспечить высокую производительность в разнородных системах. Однако трудности, возникающие в IoT, такие как безопасность, конфиденциальность и надежность, всегда израсходованы. С другой стороны, облачные вычисления обладают неограниченными возможностями с точки зрения хранения, вычислительной мощности и надежности [2]. В контексте, в котором он был разработан, он включает в себя несколько вычислительных идей, начиная от сервисов и заканчивая базовой структурой сетей.В последнее время в исследовании сочетаются преимущества как IoT, так и облачных вычислений, которые называются Cloud IoT, и делается попытка минимизировать их недостатки [3]. Claudio достаточно гибок, чтобы поддерживать различные типы услуг и данных в гетерогенных сетях [4], и в последние годы он набирает все большую популярность. Эта передовая технология создает новые критические проблемы. Примеры включают, но не ограничиваются, поддержкой протокола, энергоэффективностью, распределением ресурсов и местом хранения данных.

На рисунке 1 оценка минимального энергопотребления в облачном IoT является относительно сложной проблемой, и многие часто пытаются решить эту дилемму с помощью методов оптимизации. С этой точки зрения проблема определяется как целевая функция, и пытаются найти ее возможное и оптимальное решение. Применение ГА — одно из предлагаемых решений для решения проблем энергопотребления и оптимизации [5, 6]. Основное предположение, лежащее в основе GA, состоит в том, чтобы объединить исключительные характеристики от разных предков, которые, вероятно, будут давать лучшее и оптимизированное потомство, которое, в свою очередь, может иметь улучшенную приспособленность по сравнению с исходными предками [7].Следовательно, если метод будет реализован итеративно, потомство будет более оптимизировано, что приведет к более высокой устойчивости среды, в которой они работают.

Рисунок 1 . Модель облачного Интернета вещей с поддержкой тумана.

В этой статье предлагается новый метод повышения энергоэффективности в облачном IoT. Метод построен на основе GA. Предлагаемый метод рассчитывает время выполнения и энергопотребление для снижения энергопотребления запросов приложений.

Остальные разделы организованы следующим образом: в разделе Сопутствующие работы представлены работы, связанные с потреблением энергии для Cloud IoT; в разделе «Предлагаемый метод» обсуждаются предлагаемый метод, алгоритмы и методология оцениваемых сценариев; раздел «Результаты моделирования и обсуждения» иллюстрирует результаты моделирования; наконец, рукопись завершается рекомендациями в разделе Заключение.

Родственные работы

Было проведено несколько исследований для поиска решений для эффективного использования энергии в CloudIoT.Несмотря на значительные достижения, методы очень разнообразны, а проблемы по-прежнему остаются очень сложными, что всегда является актуальной проблемой для исследовательского сообщества.

Вдохновленный тем фактом, что Cloud IoT не является оптимальным решением для тех случаев, когда чувствительны к энергопотреблению и задержкам, Махмуд и др. [8] предложили новую модель Cloud IoT с поддержкой тумана. Вся идея основана на методе распределения энергии для заполнения задач в туманном устройстве. Опубликованные результаты показали, что энергоэффективность увеличена на 8.27% по сравнению с облачным IoT по умолчанию. Кроме того, этот метод позволил снизить потребление энергии облаком до 2,72%, тогда как с помощью Cloud IoT оно было уменьшено на 1,61%. В другом недавнем исследовании [9] авторы разрабатывают новый алгоритм, называемый (E2C2), предложенный алгоритм создает энергозависимый структурный план, который ищет и интегрирует минимально возможное количество IoT-сервисов для удовлетворения требований пользователей.

Натеша и Гуддети [10] предложили подход к разгрузке энергоэффективных вычислений и динамическому планированию ресурсов (eoDS) для решения проблемы энергопотребления в системе IoT-туман-облако.Sun et al. [11] предложил алгоритм разгрузки и распределения ресурсов (ETCORA), эффективный по энергии и времени, в общей архитектуре IoT-fog-cloud. Платформа мониторинга и моделирования CitiSim Smart Energy также была представлена ​​в [11], цель которой — оптимизировать потребление ресурсов и снизить затраты на меры по повышению энергоэффективности.

Mishra et al. В [12] представлены четыре сценария: схема выбора резервных маршрутов (SBRS), схема желаемого уровня надежности (DRLS), схема подканала на основе надежности (RBS) и схема сжатия данных на основе надежности (RBDS) для минимизации общего мощность трафика облачной сети IoT с помощью модели оптимизации MILP.

Механизм многоцелевой оптимизации роя частиц (MOPSO) для посредничества в облаке для оптимального энергопотребления был предложен Хуангом и др. [13] для повышения окупаемости инвестиций (ROI) облачных брокеров и сокращения времени отклика на запросы клиентов. В 2018 году Могхаддам и Леон-Гарсиа [14] разработали эвристический алгоритм для решения проблемы QoS в облачной базовой архитектуре [15, 16] для выбора IoT-сервисов.

Метод оптимизации — это подход к поиску наилучшего решения сложных проблем путем минимизации или максимизации одной или более объективных функций, основанных на одной или нескольких переменных решения, которые дают значение целевой функции [17].Комбинаторная оптимизация, нелинейное программирование и линейное программирование предназначены для решения широкого круга задач оптимизации [18–20]. Методы оптимизации классифицируются как точные методы и методы аппроксимации (эвристические и метаэвристические методы). Классификация методов оптимизации представлена ​​на рисунке 2.

Рисунок 2 . Классификация методов оптимизации.

Таким образом, основной вклад в этот документ состоит в том, чтобы предложить жизнеспособное решение, обеспечивающее увеличенный срок службы батареи для узлов IoT, снижение энергопотребления и импровизацию требований QoS для приложений реального времени в Could IoT.

Предлагаемый метод

Как было показано, энергоэффективность имеет решающее значение как для облачных приложений, так и для приложений Интернета вещей. Однако когда дело доходит до облачного Интернета вещей, проблема становится еще более сложной, поскольку появляются новые измерения (например, энергоэффективность, распределение ресурсов и т. Д.) [11–16, 19–26]. Для достижения цели энергосбережения, что является наиболее важным фактором, предлагаемый подход (показанный на рисунке 3) пытается решить проблему путем оптимизации выбора и размещения поведения времени выполнения задачи с использованием генетического алгоритма.

Рисунок 3 . Предложена оптимизация энергопотребления для модели Cloud IoT.

Сначала делается предположение, что процесс выполнения относительно большого количества задач разного размера часто приводит к потреблению огромного количества энергии. Поэтому идея состоит в том, чтобы разделить каждое приложение на несколько независимых задач, а затем сопоставить выполнение всех разделенных задач с Cloud IoT. Выполнение каждой задачи выполняется либо в IoT, либо в облачных вычислениях.Однако решение о выполнении любой архитектуры зависит от сравнения времени выполнения соответствующей задачи в IoT со временем ее передачи, которое равно времени, необходимому для отправки из IoT в облако, плюс время, необходимое для передачи в обратном направлении. Следуя этой стратегии, вычисляется время выполнения для всех задач для IoT и облака, и одни и те же аргументы применяются для времени выполнения в облачном IoT. Затем рассчитывается потребление энергии как в IoT, так и в облаке, следовательно, потребление энергии в облачном IoT оценивается на основе расчетного потребления в обучающей части индивидуально.Механизм можно определить математически. Используемые символы выделены в таблице 1.

Таблица 1 . Список используемых символов.

Таким образом, решаемая задача оптимизации сводится к ∑T = 1jECIoT

При условии,

∑j = 1jTx = 0, ∀x = 1,2, …………., J {0 если задача выполняется 1 иначе

С,

ET (ATij) IoT << TT {1 задача выполняется в IoT 0 задача выполняется в облаке

Принцип работы модели представлен следующим образом.

Согласно математической модели, следующая формула, как показано в уравнении (1), используется для расчета времени выполнения задачи ( AT _ij ) в IoT. Где N _s представляет скорость обработки в IoT и размер данных задачи AT _ij , обозначенный D _ij .

ET (ATij) IoT = DijNs (1)

Время передачи: полное время передачи оценивается путем суммирования времени отправки из IoT в облако и времени приема из облака в IoT, как показано в уравнениях (2, 3, 4). D _{скорость} — это скорость передачи данных, которая используется с размером данных задачи для расчета времени передачи, когда задача AT _ij назначена облаку, а затем данные выгружаются через беспроводной канал. Время отправки рассчитывается как:

Время приема рассчитывается как:

Время передачи рассчитывается как:

Сравнение между временем выполнения, вычисленным в уравнении (1), и временем передачи, вычисленным в уравнении (4), определяет, где выполнять задачу в IoT или в облаке.Уравнение (5) представляет двоичную матрицу Z.

Z = (011110111001) (5)

Если Z = 1, задача выполняется на устройстве IoT, а если Z = 0, задача выполняется в облаке. Предположим, что количество приложений содержит T количество расписаний задач для выполнения в облаке ( i количество виртуальных машин) или IoT ( i количество датчиков). На рисунке 4 поясняется стратегия задач, выполняемая в облачном IoT.

ET (ATij) IoT << TTij {1 задачи, выполняемые в задаче IoT 0, выполняемые в облаке (6)

После обеспечения выполненных задач необходимо выполнить стратегию энергопотребления в облачном IoT ( E _CIoT ), которая состоит из двух частей: вычислить энергию в IoT, обозначенную E _IoT , и вычислить энергия в облаке обозначена как E _C [17].

EECIoT = EC + EIoT (7)

Рисунок 4 . Стратегия задач в облачном IoT.

Энергопотребление в IoT

Задача выполняется на узлах IoT, P _IoT представляет энергопотребление в IoT, G — коэффициент усиления канала между облачными и узлами IoT, а также мощность передачи для задачи ( AT _ij ) обозначается как P _tran . Энергопотребление в IoT представляет собой сумму потребления энергии обработки ( E _proc ) и потребления энергии передачи ( E _tran ).Он описывается уравнением (8).

EIoT = Eproc + Etran (8)

Согласно уравнению (1), потребление энергии при обработке ( E _proc ) для задачи ( AT _ij ) показано в уравнении (9).

Eproc = PIoT x ET (ATij) IoT (9)

Энергопотребление при передаче ( E _tran ) может быть получено из уравнения (10) [22].

Этран = Птран ДижГ (10)

Энергопотребление в облаке приводит к тому, что узлы Интернета вещей передают задачи в облако по беспроводной связи.Во-первых, рассчитайте потребление энергии передачи ( E _{tran ( C )} ) при разгрузке в облако, показанной в уравнении (11), где мощность передачи для задачи ( AT _ij ) равна обозначается P _{tran ( c )} .

Etran (c) = Ptran (c) DijDrate (11)

Необходимое уравнение для выполнения задачи в облаке ( ET _{( A T ij ) C} ) показано в уравнении (11), где M _s представляет скорость машины в облаке [17].

ET (AiTj) c = DijMs (12)

Для выполнения задач в облаке сервер распределен на виртуальную машину (ВМ). Виртуальная машина находится в двух состояниях: простаивает и включена. Где T _{прибытие} представляет время, необходимое для доставки задачи к ВМ, P _на — энергопотребление при включенной ВМ, T _на представляет время, необходимое для выполнить задачу, когда ВМ включена. Согласно уравнению (11) время, проведенное в одном состоянии, рассчитывается по уравнению (12)

. Тонна = прибытие + ET (ATij) c (13)

P _idle — потребляемая мощность, когда виртуальная машина простаивает, T _idle — время, необходимое для выполнения задачи, когда виртуальная машина простаивает.ВМ переходит из состояния ожидания во включенное состояние со скоростью T _на . Согласно уравнению (10) время, проведенное в одном состоянии, рассчитывается по уравнению (14).

Tidle = Tarrival + ET (ATij) c + T на (14)

из уравнений. (13, 14) можно получить энергопотребление ( E _{на холостом ходу} ) и по энергопотреблению ( E _на ).

Eidle = PIdle x T idle (15) Eon = Pon x T on (16)

Из уравнений (11, 14, 15) мы можем получить потребление энергии в облаке ( E _C )

EC = Eidle + Eon + Etran (c) (17)

Учитывая это, все задачи должны выполняться как ограничение в алгоритме GA.Предлагаемый метод представлен в виде алгоритма. Предлагаемый алгоритм разделен на две части: потребление энергии в IoT и потребление энергии в облаке. Алгоритм 1 рассчитывает значение энергопотребления для задач и улучшает на основе алгоритма GA. В GA входными параметрами являются запрашиваемые задачи, размер данных задачи, скорость процесса в IoT и скорость передачи данных. На выходе получается оптимальная энергоэффективность. Предлагаемая схема используется для расчета пригодности выполнения в узле IoT или на стороне облака.Если время выполнения задачи меньше времени передачи, оно будет выполнено на узле IoT, иначе будет назначено облаку.

Алгоритм 1 . Оптимизация энергопотребления в облачном IoT с помощью GA.

Строка 11 процедуры вызова алгоритма 1 вычисляет потребление энергии в IoT. Процедура 1 имеет несколько входных параметров, таких как потребляемая мощность в IoT, мощность передачи для задачи и коэффициент усиления канала. Строка 2 процедуры 1 вычисляет потребление энергии обработки ( E _proc ) и потребление энергии передачи ( E _tran ).Строка 3 процедуры 1 находит потребление энергии в IoT для всех задач, выполняемых локальными устройствами.

Процедура 1 . Энергопотребление в IOT.

Процедура 2 вычисляет потребление энергии в облаке, вызываемом строкой 12 алгоритма. Сначала рассчитайте энергопотребление передачи ( E _{tran ( c )} ) и время выполнения задачи в облаке ( ET ( A _{T ij ) С} ).Строка 3 процедуры 2 проверяет состояние виртуальных машин. Состояние виртуальной машины = 1 означает, что это текущая задача, выполняемая для виртуальной машины во включенном состоянии. Согласно Строке 5 процедуры 2, потребление энергии ( E _на ) может быть получено для всех задач, выполняемых во включенном состоянии для виртуальной машины. Если состояние ВМ = 0, ВМ находится в состоянии ожидания. Время, необходимое для выполнения задачи, когда виртуальная машина простаивает, вычисляется в строке 8 процедуры 2, в то время как потребление энергии в режиме ожидания ( E _{простаивает} ) проходит через строку 9.Наконец, потребление энергии в облаке для всех задач, которые выгружаются в облако, рассчитывается с помощью строки 11 процедуры 2. Строка 13 алгоритма вычисляет потребление энергии в CloudIoT для всех задач.

Процедура 2 . Энергопотребление в облаке.

Шаги GA для оптимизации энергии CloudIoT следующие:

1. Инициализация и кодирование : шаги, описанные в алгоритме от строки 3 до строки 10, представлены в двоичной матрице Z., сначала сгенерирует начальную популяцию.

2. Пригодность: Пригодность кандидата равна E _CIoT , как показано в строке 14 алгоритма.

3. Selection : Используется для выбора из популяций хромосомы с более низким значением пригодности в строке 15.

4. Кроссовер : Одноточечный кроссовер используется, когда каждые два члена являются родителями из всех популяций, чтобы инициировать следующее поколение.

5. Мутация: В строке 17 алгоритма используется обратная мутация.

Последняя строка алгоритма, используемого для повторения шагов 2–5 GA, повторяется для поиска наилучшей оптимизации для выбора и размещения поведения выполнения задачи во времени и поиска оптимального подхода к минимизации энергопотребления.

Результаты моделирования и обсуждения

Предлагаемый метод заключается в оценке производительности в различных случаях. Метод на основе GA используется для оптимизации энергопотребления Cloud IoT.Результаты получены с использованием метода, написанного на языке программирования C ++. Параметры моделирования приведены в таблице 2.

• Пример 1. Изучить влияние кроссовера (одноточечного, двухточечного) на потребление энергии. В одноточечном кроссовере точка кроссовера выбирается случайным образом, и битовые блоки меняются местами между двумя родителями. В двухточечном кроссовере позиции двух битов выбираются случайным образом, а затем битовые блоки меняются местами между этими двумя точками. Оцените энергопотребление запросов приложений на основе влияния типов кроссовера на потребление энергии.Потребляемая энергия определяется с помощью детерминированной мутации для различных типов кроссовера (одноточечный, двухточечный) с учетом количества поколений, равного 8, для разного количества задач (16, 20, 24, 28, 32). Судя по результатам на Рисунке 5, двухточечный кроссовер работает намного лучше, чем одноточечный.

• Случай 2: он использует два метода мутации (детерминированный и рандомизированный), взаимно одноточечное и двухточечное пересечение, чтобы изучить влияние на потребление энергии.Две стратегии мутации: (а) детерминированная мутация случайным образом выбирает один ген для мутации и добавляет ему постоянное значение, (б) рандомизирует выбранный ген мутации. Энергопотребление для различного количества задач показано на рисунке 6. Результат показывает, что потребление энергии уменьшается при использовании рандомизированной мутации.

• Случай 3. Здесь оценивается энергопотребление запросов приложений в Cloud IoT. На рисунке 7 показано влияние количества поколений с разными номерами задач на потребление энергии.По мере прохождения каждого поколения значение целевой функции, потребление энергии соответственно уменьшается.

• Результаты доказывают, что предлагаемый подход позволяет снизить потребление энергии в облачной форме первого поколения до восьми поколений для разных номеров задач. Восьмое поколение выбрано как оптимальное решение.

• Случай 4: Сравнение с другими алгоритмами энергопотребления. Авторы Sun et al. [8] предложили архитектуру «IoT-туман-облако» с алгоритмом энергопотребления и времени вычисления разгрузки и распределения ресурсов (ETCORA).На рисунке 8 представлены результаты сравнения предлагаемого метода и ETCORA для оценки потребляемой энергии для CloudIoT с использованием тех же параметров. Из рисунка 8 видно, что предлагаемый метод является оптимальным, а ETCORA — относительно плохим.

• Случай 5: Разница между потреблением энергии и потребляемой мощностью: энергия — это общий объем выполненной работы, а мощность — это скорость ее выполнения. Единицей измерения мощности является ватт, а единицей энергии — джоуль. В этом случае потребление энергии зависит от энергопотребления на уровне IoT.Таким образом, можно изучить влияние энергопотребления в IoT на энергопотребление для различного количества задач. Величина энергопотребления в IoT устанавливается в пределах 0,2–0,8 Вт.

Таблица 2 . Параметры моделирования.

Рисунок 5 . Влияние типов кроссовера.

Рисунок 6 . Влияние типов мутаций.

Рисунок 7 . Влияние количества поколений.

Рисунок 8 .Сравнение ETCORA и предлагаемого метода.

Согласно уравнению (8), зависимость между потреблением энергии для задач обработки и потребляемой мощностью в IoT прямая. При увеличении значения энергопотребления в IoT потребление энергии увеличивается. На рисунке 9 показано энергопотребление при различных значениях энергопотребления в IoT.

Рисунок 9 . Влияние энергопотребления на уровне IoT.

Заключение

За последние несколько десятилетий были разработаны многочисленные методы планирования и использования ресурсов для энергопотребления в сетях связи, но, тем не менее, это сложная задача.В этом документе представлена ​​система Cloud IoT, основанная на генетическом алгоритме (GA) для оптимизации энергопотребления. ГА реализован с использованием платформы C ++, интегрированной в имитационную модель. Моделирование оценивает эффективность предлагаемого метода с помощью различных примеров, таких как операторы генетического алгоритма (кроссовер, мутация и номер поколения). Затем проводится широко распространенное моделирование для проверки эффективности этого механизма по сравнению с алгоритмом ETCORA. Результаты моделирования исследуются для оценки эффективности предложенного метода с оптимальными параметрами.Результаты также подтвердили, что предлагаемый подход оптимизирует энергопотребление в облачном IoT и находит оптимальное решение как 20 Дж для 16 задач и 87 Дж для 32 задач. Наконец, результат показывает, что предложенный подход снижает потребление энергии на 51,2% для 16 задач и 22,3% для 32 задач по сравнению с алгоритмом ETCORA.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок.

Взносы авторов

ZA: концептуализация. ZA и RS: курирование данных. ZA: формальный анализ. MH и SK: привлечение финансирования. З.А. и Р.С.: расследование. ZA: методология. ZA: ресурсы. ZA: программное обеспечение. RH и MH: наблюдение. RS и MH: проверка. MH, SI, SK и RH: написание — обзор. MH, SI, RM и MA: редактирование. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Это исследование поддержано Национальным университетом Малайзии в рамках грантов GGPM 2020-028 и DIP 2018-040.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Список литературы

1. Ван Т., Луо Х., Цзя В., Лю А., Се М. MTES: интеллектуальная схема оценки доверия в промышленном Интернете вещей на базе сенсорного облака. IEEE Trans Indust Inform. (2019) 16 : 2054–62. DOI: 10.1109 / TII.2019.2930286

CrossRef Полный текст | Google Scholar

2.Barcelo M, Correa A, Llorca J, Tulino AM, Vicario JL, Morell A. Оптимизация облачных сервисов Интернета вещей в интеллектуальных средах нового поколения. IEEE J Sel Areas Commun. (2016) 34 : 4077–90. DOI: 10.1109 / JSAC.2016.2621398

CrossRef Полный текст | Google Scholar

3. Ахмед З., Саид Р.А., Мукерджи А. Транспортные модели облачных вычислений, архитектуры, приложения, проблемы и возможности. В: Дж. Гровер, П. Винод, редакторы, Книга с названием «Транспортные облачные вычисления для управления дорожным движением и систем» .Джайпур: IGI Global (2018). п. 57–74.

Google Scholar

4. Каур К., Гарг С., Каддум Дж., Боу-Харб Э., Чу К.К.Р. Консолидированная структура с поддержкой больших данных для энергоэффективных программно определяемых центров обработки данных в установках Интернета вещей. IEEE Trans Indust Inform. (2019) 16 : 2687–97. DOI: 10.1109 / TII.2019.2939573

CrossRef Полный текст | Google Scholar

5. Аль Ридхави И., Котб И., Алокайли М., Джарарве Ю., Бейкер Т. Выгодное и энергоэффективное совместное решение для тумана для услуг Интернета вещей. IEEE Trans Indust Inform. (2019) 16 : 3578–86. DOI: 10.1109 / TII.2019.2922699

CrossRef Полный текст | Google Scholar

6. Абдельгадир М., Саид Р.А., Бабикир А.А. Модель маршрутизации мобильности для транспортных сетей Ad-hoc (VANET), сценарии умного города. Транспортная Коммунал. (2017) 9 : 154–61. DOI: 10.1016 / j.vehcom.2017.04.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

7. He Q, Cui G, Zhang X, Chen F, Deng S, Jin H, et al.Теоретико-игровой подход к распределению пользователей в периферийной вычислительной среде. Транспараллельная распределительная система IEEE. (2019) 31 : 515–29. DOI: 10.1109 / TPDS.2019.2938944

CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. Махмуд М.М., Родригес Дж. Дж., Салим К., Аль-Мухтади Дж., Кумар Н., Коротаев В. На пути к энергосберегающему облаку вещей на основе тумана для здравоохранения. Comput Electr Eng. (2018) 67 : 58–69. DOI: 10.1016 / j.compeleceng.2018.02.047

CrossRef Полный текст | Google Scholar

9.Донатиелло Л., Марфия Г. Моделирование энергопотребления шаблонов загрузки на смартфонах и устройствах Интернета вещей. IEEE Commun Lett. (2018) 22 : 2258–61. DOI: 10.1109 / LCOMM.2018.2866251

CrossRef Полный текст | Google Scholar

10. Natesha BV, Guddeti RMR. Размещение модулей приложений IoT на основе эвристики в среде облачных вычислений. в Международная конференция IEEE / ACM 2018 по служебным и облачным вычислениям Companion (UCC Companion) .IEEE (2018). п. 24–5.

Google Scholar

11. Sun H, Yu H, Fan G, Chen L. Эффективная с точки зрения энергии и времени разгрузка задач и распределение ресурсов в общей архитектуре IoT-fog-cloud. Одноранговое сетевое приложение. (2020) 13 : 548–63. DOI: 10.1007 / s12083-019-00783-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

12. Мишра С.К., Путал Д., Саху Б., Шарма С., Сюэ З., Зомая А.Ю. Энергоэффективное развертывание периферийных центров обработки данных для мобильных облаков в устойчивом IoT. Доступ IEEE. (2018) 6 : 56587–97. DOI: 10.1109 / ACCESS.2018.2872722

CrossRef Полный текст | Google Scholar

13. Хуан С.Ю., Ляо С.К., Чанг Ю.К., Чао Х.С. Размещение виртуальных машин на основе метаэвристики для облака IoT. в Международной конференции по облачным вычислениям и безопасности. Springer, Cham. (2017) стр. 472–82.

Google Scholar

14. Moghaddam MHY, Леон-Гарсия А. Энергетическая архитектура на основе тумана для систем управления трансактивной энергией. IEEE Internet Things J. (2018) 5 : 1055–69. DOI: 10.1109 / JIOT.2018.2805899

CrossRef Полный текст | Google Scholar

15. Ислам С., Халифа О.О., Хашим А.Х., Хасан М.К., Раззак М.А., Пандей Б. Разработка и оценка схемы управления мобильностью на основе множественной адресации для поддержки переключения между технологиями в PNEMO. Wireless Pers Commun. (2020) 114 : 1133–53. DOI: 10.1007 / s11277-020-07412-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

16.Аман АХМ, Хасан Р., Хашим АХА, Рамли ХАМ. Исследование процесса передачи Интернет вещей для информационных сетей и прокси-протокола мобильного Интернета. Mehran Univ Res J Eng Technol. (2019) 38 : 867–74. DOI: 10.22581 / muet1982.1904.01

CrossRef Полный текст | Google Scholar

17. Джалали Ф., Хинтон К., Эйр Р., Альпкан Т., Такер Р.С. Туманные вычисления могут помочь сэкономить энергию при облачных вычислениях. IEEE J Sel Areas Commun. (2016) 34 : 1728–39.DOI: 10.1109 / JSAC.2016.2545559

CrossRef Полный текст | Google Scholar

18. Пан Дж., Джайн Р., Пол С., Ву Т., Сайфулла А., Ша М. Структура Интернета вещей для интеллектуальной энергетики в зданиях: проекты, прототип и эксперименты. IEEE Internet Things J. (2015) 2 : 527–37. DOI: 10.1109 / JIOT.2015.2413397

CrossRef Полный текст | Google Scholar

19. Хасан М.К., Исмаил А.Ф., Ислам С., Хашим В., Ахмед М.М., Мемон И. Новый подход HGBBDSA-CTI для распределения поднесущих в гетерогенной сети. Telecommunication Syst. (2019) 70 : 245–62. DOI: 10.1007 / s11235-018-0473-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

20. Хасан М.К., Ахмед М.М., Хашим АХА, Раззак А., Ислам С., Панди Б. Новая схема временной синхронизации на основе искусственного интеллекта для приложений интеллектуальных сетей. Wireless Pers Commun. (2020) 370 : 1–8. DOI: 10.1007 / s11277-020-07408-w

CrossRef Полный текст | Google Scholar

21. Сун Х, Ю Х, Фань Г.На пути к эффективному распределению ресурсов с точки зрения энергии и времени в среде IoT-fog-cloud. in Международная конференция по сервис-ориентированным вычислениям . Спрингер, Чам (2018) стр. 387–93.

Google Scholar

22. Миянабе К., Родригес Т.Г., Ли Й., Нишияма Х., Като Н. Схема энергосбережения на основе трафика Интернета вещей в облачной сети радиодоступа. IEEE Internet Things J. (2018) 6 : 3087–96. DOI: 10.1109 / JIOT.2018.2878884

CrossRef Полный текст | Google Scholar

23.Аззави М.А., Хассан Р., Бакар КАА. Обзор Интернета вещей (IoT) в здравоохранении. Int J Appl Eng Res. (2016) 11 : 10216–21.

Google Scholar

24. Саллехудин Х., Разак Р.С., Исмаил М., Фадзил А.Ф.М., Бокер Р. Внедрение облачных вычислений в государственном секторе: факторы и влияние. Азиатско-Тихоокеанский регион J Inform Technol Multimedia. (2019) 7 : 27–42. DOI: 10.17576 / apjitm-2018-0702 (02) -03

CrossRef Полный текст | Google Scholar

25.Ренна Ф., Дойл Дж., Джотсас В., Андреопулос Ю. Обработка медиа-запросов для Интернета вещей: увязка энергопотребления устройства и выставления счетов за облачную инфраструктуру. IEEE Trans Multim. (2016) 18 : 2537–52. DOI: 10.1109 / TMM.2016.2600438

CrossRef Полный текст | Google Scholar

26. Бейкер Т., Асим М., Тауфик Х., Алдавсари Б., Буйя Р. Алгоритм компоновки услуг с учетом энергопотребления для нескольких облачных приложений Интернета вещей. J Netw Comput Appl. (2017) 89 : 96–108. DOI: 10.1016 / j.jnca.2017.03.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дом — Cloudwyze | Высокоскоростной Интернет и решения для управления ИТ

Нам бы очень понравилось место в вашем зале заседаний

С самого первого дня наша миссия CloudWyze заключалась в том, чтобы предоставлять нашим клиентам самые лучшие продукты и услуги — устранять любые ограничения вашего успеха, которые могут поставить устаревшие или плохо согласованные технологии. Мы — технологические предприниматели, которым наши клиенты доверяют, что мы находимся в авангарде инноваций в области цифровых коммуникаций.

Когда это работает хорошо, технология должна быть невидимым союзником, позволяя обмену данными и данным свободно передаваться, членам команды работать без нагрузки, и все это с уверенностью, что ваши данные в целости и сохранности, и что когда вам нужно обратиться в свой ИТ команда поддержки менеджмента, их реакция незамедлительна.

Но мы все время обнаруживаем, что это не так. Наши клиенты обращаются к нам с проблемами. Им нужно быстрее обмениваться документами, им нужно легко добавлять пользователей. Их серверы ломаются.Их данные повреждены. Сейчас, как никогда ранее, им необходимо быстро перейти к удаленной работе. Им понравятся телефонные звонки, которые не роняют и не звучат так, как будто они происходят под водой. И им нужна поддержка, которая знает их дело, оборудование и команду.

Однако решение состоит не только в том, чтобы просто выбросить новое оборудование, «следующий по величине пакет» или увеличить скорость загрузки. Речь идет о том, чтобы адаптировать вашу технологию к потребностям вашего бизнеса на данный момент и на будущее, чтобы вы работали день, неделю, месяц, даже не думая о своих интернет-серверах или даже об облаке.И когда вы это сделаете, вы можете позвонить члену нашей команды CloudWyze, который также чувствует себя членом вашей команды. Стратегический партнер.

Это то, что у нас получается лучше всего. В CloudWyze мы обеспечиваем быстрый и надежный Интернет, новейшие технологии для подключения к нему, а также лучшие Интернет-услуги, доступные для предприятий любого размера и сектора — в нашем прибрежном доме в Уилмингтоне, через более крупный округ Нью-Ганновер, а теперь и до Что касается сельских районов штата, каждое сообщество на шаг ближе к обеспечению равного доступа к Интернету для всех жителей Северной Каролины.

SnowCloud — SnowCloud Services, LLC.

За последние несколько лет Snow Cloud Services создала беспроводную магистраль от долины до центра Джуно, чтобы предоставлять услуги резервного копирования и хранения данных за пределами площадки для существующих клиентов. Мы увидели, что людям, живущим на борту лодок в гаванях, нужен легкий доступ в Интернет. Текущие поставщики либо не предоставляли услуги, либо не имели возможности. Мы поняли, что можем использовать нашу существующую инфраструктуру, чтобы предоставить этим людям доступ в Интернет.Так родилось Снежное Облако. По мере того как мы привлекали к системе все больше и больше пользователей, мы поняли, что нам не нужно останавливаться только на портах, мы можем добраться до домов и предприятий в центре города и в районах Дугласа. Наша сеть выросла оттуда и продолжает расти.

Мы считаем, что наше уникальное сочетание передовых технологий, ноу-хау и высокого приоритета в обслуживании клиентов выделит нас среди конкурентов. Нашим нынешним клиентам нравится наш сервис, и они не боятся об этом сказать! Позвоните нам по телефону 907-789-0048 и дайте нам возможность показать вам, на что мы способны!

---

ЗАПРОСИТЕ ОПРОС САЙТА ОНЛАЙН:

Заполните форму здесь: Бесплатное исследование сайта

Позвоните в SnowCloud по телефону 907-789-0048

Электронная почта: support @ thesnowcloud.com

---

Ниже представлены наши основные варианты ценообразования. Мы предлагаем индивидуальные тарифные планы для предприятий, а также управление точкой доступа Wi-Fi

.

Домашние планы Интернета:

Интернет-планы бизнес-класса:

Облачные вычисления для малого офиса (5 человек)

Средние (15 человек) облачные вычисления для офиса

Большие офисные облачные вычисления (50 человек)

---

Ниже представлены наши основные варианты ценообразования.Мы предлагаем индивидуальные тарифные планы для предприятий, а также управление точкой доступа Wi-Fi

.

Домашние планы Интернета:

1 ТБ данных

Услуга

будет преобразована в базовый пакет Hoonah Residential

1 ТБ данных

Услуга

будет преобразована в пакет Hoonah Residential Basic

Хорошо для больших домов

1 ТБ данных

Услуга

будет преобразована в пакет Hoonah Residential Basic

** (Скоро потребуется плата за квалификацию и установку в связи с серьезным изменением технологии)

Интернет-планы бизнес-класса:

Облачные вычисления для малого офиса (5 человек)

Средние (15 человек) офисные облачные вычисления

Услуга

вернется к пакету Hoonah Business Basic после достижения пределов

Большие офисные облачные вычисления (50 человек)

(Скоро потребуются плата за квалификацию и установку в связи с серьезным изменением технологии)

---

ОТЗЫВЫ

Это лучший интернет-сервис, который у меня когда-либо был.Это также третий интернет-провайдер, которым я пользовался в Джуно. Я всегда использую что-то в потоковом режиме, и служба Southeast Communications Services не только была лучше, но и их система менее навязчива в моем доме — Кейт Когган

Эти ребята предоставят вам отличное обслуживание и техническую поддержку по отличной цене. Наш счет за Интернет снизился на 70% в первый же месяц… — Джек Трипп, владелец торгового поста на горе Джуно, Viking Lounge Джуно, Аляска

Это лучший интернет-сервис в городе.Как только я отключился от моего старого провайдера и перешел на Snowcloud, я больше не оглядывался. Snowcloud предлагает доступные варианты доступа в Интернет, вежливое обслуживание и быстрые результаты — Дэнни Петерсон

Snowcloud — это благословение на пристани для яхт, где не было доступного интернета. Я пользовался другой услугой, но платил большие цены за очень небольшие деньги. Другой интернет-сервис был оплачен за определенный объем данных. Это исчезло через 3 дня в течение месяца, а затем мне пришлось заплатить сотни долларов за сверхнормативную плату за передачу данных.Snowcloud очень доступен, я чувствую себя в безопасности и очень доволен услугами — Chuck Bledsoe

Домашний интернет-сервис

Snowcloud надежен, а их техническая поддержка — лучшая на Аляске. Они всегда делали все возможное, чтобы заставить меня почувствовать себя покупателем на миллион долларов — Юсеф Танха

---

ОБЯЗАТЕЛЬСТВА ПЕРЕД ЗАКАЗЧИКОМ:

SnowCloud Services предоставляет непревзойденную техническую поддержку, профессиональную установку и обслуживание.Честность и отличное общение — это ключ к предоставлению отличного обслуживания, поэтому мы приветствуем ответственность за ясность и точность во всех наших сообщениях и предоставление нашим клиентам своевременной и честной информации и мнений.

Сети, веб-службы и облачные вычисления

Описание книги

Internet Infrastructure: Networking, Web Services, and Cloud Computing обеспечивает всестороннее введение в сети и Интернет с нескольких точек зрения: лежащие в основе носители, протоколы, оборудование, серверы и их использование.Материал в тексте разделен на концептуальные главы, за которыми следуют главы с тематическими исследованиями, в которых рассматривается, как установить, настроить и защитить сервер, который предлагает данную обсуждаемую услугу.

В книге подробно описывается сервер имен Bind DNS, веб-сервер Apache и прокси-сервер Squid. Он также предоставляет справочную информацию об этих серверах, обсуждая DNS, DHCP, HTTP, HTTPS, цифровые сертификаты и шифрование, веб-кеши и различные протоколы, поддерживающие веб-кеширование.

Вводный сетевой контент, а также расширенный интернет-контент также включен в главы, посвященные сетям, локальным и глобальным сетям, TCP / IP, инструментам TCP / IP, облачным вычислениям и изучению Amazon Cloud Service.

Интернет-ресурсы включают дополнительный контент, доступный на сопутствующем веб-сайте учебника, а также полезные ресурсы для преподавателей и студентов, в том числе: полное лабораторное руководство; примечания к Power Point для установки, настройки, защиты и экспериментов со многими серверами, обсуждаемыми в тексте; заметки Power Point; учебные пособия по анимации для иллюстрации некоторых концепций; два приложения; и полные списки ввода / вывода для примеров облачных операций Amazon, описанных в книге.

Содержание

Введение в сети. Пример: построение локальных сетей. TCP / IP. Пример использования: Инструменты TCP / IP. DNS. Пример использования: BIND и DHCP. Введение в веб-серверы. Пример использования: веб-сервер Apache. Веб-кеширование. Прокси-сервер Squid. Облачные вычисления. Amazon Web Service.

Автор (ы)

Биография

Ричард Фокс — профессор информатики в Университете Северного Кентукки (NKU), который регулярно ведет курсы по информатике и компьютерным информационным технологиям.Фокс, который работает в НКУ с 2001 года, в настоящее время является председателем комитета по учебной программе НКУ. До НКУ доктор Фокс в течение 9 лет преподавал в Техасском университете — Панамериканский. Он получил две награды за выдающиеся достижения в области преподавания: от Техасского университета — Панамериканского в 2000 году и от Университета Северного Кентукки в 2012 году, а также награды NKU за заслуги перед университетом в 2016 году. Это третий учебник доктора Фокса. Он также является автором или соавтором более 50 рецензируемых научных статей, в основном в области искусственного интеллекта.

Вэй Хао — адъюнкт-профессор компьютерных наук в Университете Северного Кентукки (NKU). Он пришел в НКУ в августе 2008 года из Cisco Systems в Сан-Хосе, Калифорния, где работал инженером-программистом. Он также работал в Motorola и Alcatel, где совместно изобрел патент.

Вэй опубликовал 38 рецензируемых публикаций в научных журналах и трудах конференций. Его исследовательские интересы включают веб-технологии, облачные вычисления и мобильные вычисления. В 2012 году он получил награду факультета за отличную научную или творческую деятельность от НКУ.Д-р Хао преподает множество курсов бакалавриата и магистратуры по информатике и компьютерным информационным технологиям.

Новый отчет Гринпис показывает влияние Интернета на окружающую среду

Цифровое облако построено на невидимости. Вместо книг, DVD, компакт-дисков, газет или журналов у нас есть чистые данные, которые перемещаются между нашими подключенными к Интернету устройствами. Все, что мы хотим, у нас под рукой, и все, что нам нужно сделать, это нажать кнопку.

Но у цифрового облака есть физическая сущность: тысячи и тысячи компьютерных серверов, на которых хранятся данные, из которых состоит Интернет. И эти серверы работают не от магии, а от электричества. Если это электричество производится из источников ископаемого топлива, таких как уголь или природный газ, которые вместе обеспечивают почти три четверти энергии США, наше волшебное облако может оставить очень грязный след.

Согласно новому отчету Гринпис, на ИТ-услуги в настоящее время приходится 2% всех глобальных выбросов углерода.Это примерно то же самое, что и в авиационном секторе, то есть все те фильмы Netflix, которые мир транслирует, и фотографии в Instagram, которые они публикуют, являются энергетическим эквивалентом парка самолетов Боинг 747, грохочущих на взлет. Если что-то не будет сделано для «озеленения» облака, мы можем ожидать, что эти выбросы будут быстро расти — ожидается, что количество людей, подключенных к Интернету, вырастет на 60% в течение следующих пяти лет, частично благодаря усилиям таких компаний, как Facebook, по расширению доступа в Интернет. любыми необходимыми средствами. Объем данных, которые мы будем использовать, почти наверняка увеличится.По прогнозам аналитиков, в период с 2012 по 2017 год объем использования данных утроится и составит 121 эксабайт, или около 121 миллиарда гигабайт.

«Если вы объедините потребление электроэнергии центрами обработки данных и сетями, которые подключаются к нашим устройствам, то вы получите шестое место среди всех стран», — говорит Гэри Кук, международный ИТ-аналитик Гринпис и ведущий автор отчета. «Это не обязательно плохо, но это важно и будет расти».

Хорошая новость заключается в том, что ряд крупных интернет-компаний начали делать большие шаги по экологизации своего облака.Гринпис указывает на Apple как на лидера отрасли, поскольку компания взяла на себя обязательство использовать iCloud исключительно за счет возобновляемых источников энергии. Это подкреплено строительством крупнейших в стране частных солнечных ферм в центрах обработки данных в Северной Каролине и обеспечением новых центров обработки данных в Неваде геотермальной и солнечной энергией. Apple также приобрела энергию ветра для своих центров обработки данных в Орегоне и Калифорнии.

Facebook — еще одна история успеха. Компания подверглась критике со стороны Гринпис и других экологических групп за то, что более половины ее энергии зависит от угля, что вызвало глобальную кампанию против угля.Эти протесты принесли результаты — Facebook теперь предпочитает возобновляемые источники энергии для своего растущего парка дата-центров. Его новый центр будет в Айове, где он согласился приобрести 100% ветряную энергию — шаг, который подтолкнул местную энергетическую компанию к самой крупной закупке ветряных турбин в мире.

Развитие Facebook является долгожданным знаком того, что интернет-компании все больше осознают свое воздействие на окружающую среду.Это также подчеркивает тот факт, что их решения о том, как управлять своими центрами обработки данных, могут повлиять на коммунальные службы в лучшую сторону. «Apple и Facebook демонстрируют мощь ИТ-компаний в этом вопросе», — говорит Кук.

Но в отрасли все еще есть серьезные отставания. Гринпис указывает на Twitter, который только в прошлом году стал публичным. В отличие от Facebook или Apple, Twitter до сих пор не построил собственных центров обработки данных, вместо этого арендуя серверное пространство у сторонних компаний. Твиттер хранит молчание о виде электричества, на котором работают его сервисы, в то же время предоставляя очень мало информации в целом об использовании энергии или своих энергетических целях.Хотя отчасти это молчание можно объяснить тем фактом, что компания не владеет собственными центрами обработки данных, в отчете Greenpeace указывается, что другие компании, арендующие серверы, такие как Salesforce и Box, взяли на себя обязательство использовать 100% возобновляемые источники энергии.

В ответ на сообщение представитель Twitter сказал:

Twitter твердо верит в энергоэффективность и оптимизацию ресурсов для минимального воздействия на окружающую среду.По мере развития нашей инфраструктуры мы продолжаем стремиться к еще большей эффективности операций.

Будучи относительно новой публичной компанией, Twitter, вероятно, будет испытывать большее давление, чтобы быть прозрачным в отношении своих целей в области энергопотребления и защиты окружающей среды. Тот факт, что Twitter так популярен среди журналистов и активистов, несомненно, со временем усилит это давление, как это произошло с Facebook.

Но более серьезной проблемой для зеленого облака являются Amazon Web Services (AWS), очень популярная платформа Amazon для облачных вычислений.AWS размещает собственный облачный контент Amazon, такой как сервис потокового видео Amazon Prime, но он также хранит данные от бесчисленного множества других клиентов, включая Netflix, который сам по себе обеспечивает почти треть интернет-трафика в Северной Америке в вечерние часы пик. Amazon в основном умалчивает об экологическом воздействии своих облачных сервисов, хотя компания утверждает, что у них очень высокий коэффициент использования, что позволяет использовать более дешевую электроэнергию в непиковые часы — но, опять же, открытых данных по этому поводу мало.Центры обработки данных компании в северной Вирджинии на сегодняшний день являются ее крупнейшими, но лишь крошечная часть электричества там обеспечивается из возобновляемых источников, причем большая часть приходится на уголь. AWS действительно заявляет, что ее центры обработки данных в Орегоне (включая платформу YouGov) работают на 100% безуглеродной энергии, но неясно, как эти источники энергии выходят из строя, и Amazon публично не обязалась использовать возобновляемые источники энергии.

Отвечая на вопрос об отчете Greenpeace, представитель AWS сказал, что компания согласна с тем, что эффективность и чистая энергия важны для облачных вычислений, но также сказал, что отчет «не попадает в цель из-за ложных предположений об операциях AWS и неточных данных об энергопотреблении AWS.Мы предоставили этот отзыв Гринпису до публикации их отчета ». Дэвид Померанц из Greenpeace, соавтор отчета, сказал, что AWS отказалась предоставить данные о потреблении энергии до того, как отчет был составлен, в отличие от ряда других компаний:

Мы передали наши данные Amazon перед публикацией отчета. Amazon сообщила нам, что наши данные о структуре энергопотребления для некоторых из ее объектов AWS были неверными, но отказалась предоставить альтернативные данные для любого из своих объектов, кроме Ирландии, где заявлено, что 50% возобновляемой энергии и 22% угля смешаны.Когда его спросили, Amazon отказалась предоставить данные о том, как достигается такое сочетание в Ирландии, поэтому Гринпис продолжил использовать национальные данные Ирландии для этого объекта. Использование данных Amazon по Ирландии приведет к тому, что показатель CEI [Clean Energy Index] для компании повысится с 15 до 19%, что все еще остается довольно низким.

Amazon в прошлом отмечала, что облачные вычисления по своей сути более эффективны, чем традиционные вычисления, поскольку компании могут консолидировать использование своих центров обработки данных.А перемещение носителей и других сервисов в виде данных через облако намного эффективнее, чем создание и доставка физических объектов. Но облако не дается бесплатно. По мере того, как все больше людей в нашей жизни переходит в цифровой эфир, интернет-компании и миллиарды их клиентов должны больше осознавать мощь, лежащую в основе облака.

Еще истории, которые необходимо прочитать в TIME

---

Свяжитесь с нами в письмах @ время.com.

Топ-12 интернет-провайдеров в Сен-Клу, Миннесота (октябрь 2021 г.)

Доступ в Интернет в Saint Cloud, Миннесота

Конкуренция в области широкополосной связи выше среднего в Сент-Клауде по сравнению с другими городами Миннесоты, где в каждом переписном блоке доступно в среднем 4,86 ​​провайдеров. Сен-Клу занимает 77-е место в рейтинге «городов с наибольшим количеством подключений». (Измеряется количеством провайдеров, обслуживающих каждый адрес) В настоящее время всего 5.47 процентов жителей Сен-Клу ограничены менее чем двумя вариантами домашнего широкополосного доступа.

DSL и кабель являются основными сетевыми технологиями в районе Сен-Клу. Они борются за одних и тех же клиентов по большинству адресов и, как правило, конкурируют за качество обслуживания. Производительность по кабелю, как правило, лучше, но общие показатели производительности, наблюдаемые для любого типа сети, сопоставимы. Записи публичных тестов скорости Saint Cloud показывают, что местная инфраструктура выше среднего.Saint Cloud в настоящее время на 17,66% выше агрегированного среднего по штату, когда речь идет о средней скорости загрузки.

Пакеты, показанные выше, собираются вручную нашей группой обработки данных.

Покрытие от крупнейших провайдеров, Viasat Internet и HughesNet, в целом, будет частично совпадать. Как вы могли догадаться, выбор между Viasat и HughesNet является обычным в Saint Cloud.

В то время как основными поставщиками являются HughesNet и Viasat, CenturyLink также обслуживает зону с покрытием DSL и Fiber для 96 процентов адресов и зарегистрированной максимальной скоростью 140 Мбит / с.Планы таких брендов, как Arvig, могут подключать своих абонентов к скорости 10 Мбит / с и более через беспроводные реле. Есть 6 провайдеров, предлагающих специализированные услуги корпоративного уровня, такие как MPLS. Изучите карту, чтобы сравнить охват широкополосным доступом на уровне квартала переписи.

• В Saint Cloud 16 интернет-провайдеров, 12 из которых предлагают услуги для проживания.
• Сен-Клу является 77-м городом Миннесоты по количеству транспортных сообщений, опережая Сартелл, Сент-Джозеф, Сук-Рапидс и Клируотер, но уступая только Уэйт-Парку.
• Исследуйте доступ в Интернет для сообществ в Saint Cloud: Forada
• Самый быстрый почтовый индекс в Сен-Клу на июль 2021 года — 56303. (см. Все ниже).

.