Проектування та реалізація інформаційної системи з використанням систем хмарних обчислень
Поняття та характеристика технологій хмарних обчислень. Приватна та публічна хмара. Основні сервісні можливості хмарних обчислень. Алгоритми роботи документально-інформаційної системи. Показники ефективності бази даних з використанням хмарних обчислень.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 28.07.2017 |
| Размер файла | 270,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Міністерство науки і освіти України
Житомирський державний технологічний університет
Кафедра програмного забезпечення обчислювальної техніки
КУРСОВА РОБОТА
з дисципліни «Організація інформаційно-обчислювальних процесів та систем»
на тему: Проектування та реалізація інформаційної системи з використанням систем хмарних обчислень
Студента (ки) VI курсу ЗПІК-11 групи
Павлюка Олександра Володимировича
Зміст
- Вступ
- Розділ 1.Характеристика та сервісні можливості хмарних обчислень
- 1.1 Поняття та характеристика технологій хмарних обчислень. Приватна та публічна хмара
- 1.2 Основні сервісні можливості хмарних обчислень, їх переваги та недоліки
- 1.3Загальна класифікація платформ для хмарних обчислень
- Розділ 2. Проектування документально-інформаційної системи
- 2.1 Структура СЕД
- 2.2 Алгоритми роботи документально-інформаційнї системи
- Розділ 3. Реалізація документально-інформаційної системи з використанням хмарних обчислень
- 3.1 Реалізація СЕД та розгортання у хмарних середовищах
- 3.2 Використання СЕД за принципом споживання хмарної послуги
- 3.3 Показники ефективності СЕД з використанням хмарних обчислень
- Висновки
- Список літератури
- Додатки
Вступ
хмарний алгоритм база дані
Актуальність дослідження. Суть концепції хмарних обчислень полягає в наданні кінцевим користувачам віддаленого динамічного доступу до послуг, обчислювальним ресурсів і додатків (включаючи операційні системи та інфраструктуру) через інтернет. Розвиток сфери хостингу було обумовлено виниклою потребою в програмному забезпеченні і цифрових послугах, якими можна було б управляти зсередини, але які були б при цьому більш економічними і ефективними за рахунок економії на масштабі. Більшість сервіс-провайдерів пропонують хмарні обчислення у формі VPS-хостингу, віртуального хостингу, і ПО-як-послуга (SaaS). Хмарні послуги довгий час надавалися у формі SaaS, наприклад, Microsoft Hosted Exchange і SharePoint. Не можна не визнати, що технології хмарних обчислень мають величезний потенціал, тому що всі сучасні комп'ютерні продукти постійно збільшують свої вимоги до технічного оснащення комп'ютера користувача, що неминуче веде до значних витрат на апгрейд. Особливо вимогливою до системних ресурсів стає ігрова індустрія. Так що дана технологія дозволяє вирішити проблему надмірної вимогливості додатків до ресурсів кінцевого користувача. Складні бізнес-процеси Обчислювальні хмари складаються з тисяч серверів, розміщених в датацентрах, що забезпечують роботу десятків тисяч додатків, які одночасно використовують мільйони користувачів. Неодмінною умовою ефективного управління такою великомасштабної інфраструктурою є максимально повна автоматизація. Крім того, для забезпечення різних видів користувачів - хмарним операторам, сервіс-провайдерам, посередникам, ІТ-адміністраторам, користувачам додатків - захищеного доступу до обчислювальних ресурсів хмарна інфраструктура повинна передбачати можливість самоврядування та делегування повноважень. Концепція хмарних обчислень значно змінила традиційний підхід до доставки, управління та інтеграції додатків. У порівнянні з традиційним підходом, хмарні обчислення дозволяють управляти більшими інфраструктурами, обслуговувати різні групи користувачів у межах одного хмари, а також означають повну залежність від провайдера хмарних послуг. Однак дана залежність є такою лише в теорії, адже якщо компанія-провайдер допустить хоч один прецедент крадіжки інформації, це стане колосальним ударом по всій індустрії надання віддалених потужностей.
Темою дослідження є «Проектування та реалізація інформаційної системи з використанням систем хмарних обчислень».
Метою дослідження є розгляд системи хмарних обчислень та проектування і реалізаці інформаційної системи з їх допомогою.
Обєктом дослідження є система хмарних обчислень в СЕД.
Предметом дослідження є реалізація інформаційної системи з використанням систем хмарних обчислень.
Основними завданнями в роботі є:
- визначення та харарктеристика системи хмарних обчислень;
- охарактеризувати платформи системи хмарних обчислень;
- дослідити вплив хмарних технологій та СЕД.
Структурно робота складається з вступу, висновків, трьох основних розділів, списку використаної літератури.
Розділ 1.Характеристика та сервісні можливості хмарних обчислень
1.1 Поняття та характеристика технологій хмарних обчислень. Приватна та публічна хмара
Хмарні обчислення (англ. Cloud Computing) -- цемодель забезпечення повсюдного та зручного доступу на вимогу через мережу до спільного пулу обчислювальних ресурсів, що підлягають налаштуванню (наприклад, до комунікаційних мереж, серверів, засобів збереження даних, прикладних програм та сервісів), і які можуть бути оперативно надані та звільнені з мінімальними управлінськими затратами та зверненнями до провайдера.[1]
При використанні хмарних обчислень програмне забезпечення надається користувачеві як Інтернет-сервіс. Користувач має доступ до власних даних, але не може управляти і не повинен піклуватися про інфраструктуру, операційну систему і програмне забезпечення, з яким він працює. «Хмарою» метафорично називають інтернет, який приховує всі технічні деталі. Згідно з документом IEEE, опублікованим у 2008 році, «Хмарні обчислення -- це парадигма, в рамках якої інформація постійно зберігається на серверах у мережі інтернет і тимчасово кешується на клієнтській стороні, наприклад наперсональних комп'ютерах, ігрових приставках, ноутбуках, смартфонах тощо».
Рис. 1.1 Діаграма хмарних обчислень
Сам термін «хмара» походить з телефонії, тому що телекомунікаційні компанії, які до 1990-х років пропонували в основному виділені схеми передачі «точка-точка», почали пропонувати віртуальні приватні мережі (VPN), з порівняною якістю обслуговування, але при набагато менших витратах. Премикаючи трафік для оптимального використання каналів вони мали змогу ефективніше використовувати мережу. Символ хмари був використаний для позначення розмежування між користувачем і постачальником.
Ключову роль в розвитку хмарних обчислень зіграв Amazon, модернізувавши свої центри обробки даних, які, як і більшість комп'ютерних мереж в один момент часу використовують лише 10 % своєї потужності, заради забезпечення надійності при стрибку навантаження. Дізнавшись, що нова хмарна архітектура забезпечує значне внутрішнє підвищення ефективності, Amazon почав нові дослідження в галузі розвитку продуктів для забезпечення хмарних обчислень для зовнішніх клієнтів, і запустив Amazon Web Service (AWS) на основі розподілених обчислень в 2006 році.
На початку 2008 року Eucalyptus став першою API-сумісною платформою з відкритим кодом для розгортання приватної хмари. На початку 2008 року OpenNebula став першим проектом з відкритим кодом для розгортання приватних і гібридних хмар.
За оцінками IDC ринок публічних хмарних обчислень у 2009 році склав $17 млрд -- близько 5 % від усього ринку інформаційних технологій. Згідно з прогнозами до 2016 року ринок хмарних послуг досягне позначки в $ 83 млрд. Крім того, за даними консалтингових компаній понад 30% підприємств у всьому світі вже розгортають, принаймні, одне хмарне рішення.
Провайдери хмарних рішень дозволяють орендувати через інтернет обчислювальні потужності та дисковий простір. Переваги такого підходу -- доступність (користувач платить лише за ті ресурси, які йому потрібні) і можливість гнучкого масштабування. Клієнти позбавляються від необхідності створювати і підтримувати власну обчислювальну інфраструктуру.
За оцінками експертів, використання хмарних технологій в багатьох випадках дозволяє скоротити витрати в два-три рази в порівнянні з утриманням власної розвиненої IT-структури.
"Хмара" відкриває новий підхід до обчислень, при якому ані обладнання, ані програмне забезпечення не належать підприємству. Замість цього провайдер надає замовнику вже готовий сервіс.
До допомоги "хмар" часто вдаються молоді компанії-стартапи, які потребують великих обчислювальних ресурсів для обслуговування користувачів, але не можуть дозволити собі створення і експлуатацію власного дата-центру.
Одним з перших широкодоступних хмарних інтернет-сервісів стала електронна пошта з веб-інтерфейсом. У цьому випадку всі дані зберігаються на віддалених серверах, а користувач отримує доступ до своїх листів через браузер з будь-якого комп'ютераабо достатньо потужного мобільного пристрою.
Національним інститутом стандартів і технологій США встановлені такі обов'язкові характеристики хмарних обчислень:
- Самообслуговування на вимогу (англ. self service on demand), споживач самостійно визначає і змінює обчислювальні потреби, такі як серверний час, швидкості доступу та обробки даних, обсяг збережених даних без взаємодії з представником постачальника послуг;
- Універсальний доступ по мережі, послуги доступні споживачам через мережу передачі даних незалежно від термінального пристрою;
- Об'єднання ресурсів (англ. resource pooling), постачальник послуг об'єднує ресурси для обслуговування великої кількості споживачів в єдиний пул для динамічного перерозподілу потужностей між споживачами в умовах постійної зміни попиту на потужності; при цьому споживачі контролюють тільки основні параметри послуги (наприклад, обсяг даних, швидкість доступу), але фактичний розподіл ресурсів, що надаються споживачеві, здійснює постачальник (в деяких випадках споживачі все ж можуть керувати деякими фізичними параметрами перерозподілу, наприклад, вказувати бажаний центр обробки даних з міркувань географічної близькості);
- Еластичність, послуги можуть бути надані, розширені, звужені в будь-який момент часу, без додаткових витрат на взаємодію з постачальником, як правило, в автоматичному режимі;
- Облік споживання, постачальник послуг автоматично обчислює спожиті ресурси на певному рівні абстракції (наприклад, обсяг збережених даних, пропускна здатність, кількість користувачів, кількість транзакцій), і на основі цих даних оцінює обсяг наданих споживачам послуг.
З точки зору постачальника, завдяки об'єднанню ресурсів та непостійному характеру споживання з боку споживачів, хмарні обчислення дозволяють економити на масштабах, використовуючи менші апаратні ресурси, ніж при виділенні апаратних потужностей для кожного споживача, а за рахунок автоматизації процедур модифікації виділення ресурсів істотно знижуються витрати на абонентське обслуговування.
З точки зору споживача, ці характеристики дозволяють отримати послуги з високим рівнем доступності (англ. high availability) і низькими ризиками непрацездатності, забезпечити швидке масштабування обчислювальної системи завдяки еластичності без необхідності створення, обслуговування і модернізації власної апаратної інфраструктури.
Зручність і універсальність доступу забезпечується широкою доступністю послуг і підтримкою різного класу термінальних пристроїв (персональних комп'ютерів, мобільних телефонів, інтернет-планшетів).
Виділяють наступні моделі надання послуг за допомогою хмари:
- Програмне забезпечення як послуга (SaaS) Прикладами програмного забезпечення як послуги, що працює на основі обчислювальної хмари, є сервіси Gmail та Google docs.
- Платформа як послуга (PaaS) Наприклад, Google Apps надає застосунки для бізнесу в режимі онлайн, доступ до яких відбувається за допомогою Інтернет-браузера тоді як ПЗ і дані зберігаються на серверах Google.
- Інфраструктура як послуга (IaaS) Найбільшими гравцями на ринку інфраструктури як послуги є Amazon, Microsoft, VMWare, Rackspace та Red Hat. Хоча деякі з них пропонують більше, ніж просто інфраструктуру, їх об'єднує мета продавати базові обчислювальні ресурси.
Загальною характеристикою компаній, що будують свої продукти на основі хмар, є впевненість у тому, що мережа інтернет в змозі задовольнити потреби користувачів в обробці даних.
Обчислювальна хмара може бути розгорнута як: приватна, публічна, громадська або гібридна.
Приватна хмара (англ. private cloud) - це хмарна інфраструктура, яка призначена для використання виключно однією організацією, що включає декілька користувачів (наприклад, підрозділів). Приватна хмара може перебувати у власності, керуванні та експлуатації як самої організації, так і третьої сторони (чи деякої їх комбінації). Така хмара може фізично знаходитись як в, так і поза юрисдикцією власника.
Публічна хмара (англ. public cloud) - це хмарна інфраструктура, яка призначена для вільного використання широким загалом. Публічна хмара може перебувати у власності, керуванні та експлуатації комерційних, академічних (освітніх та наукових) або державних організацій (чи будь-якої їх комбінації). Публічна хмара перебуває в юрисдикції постачальника хмарних послуг.
Громадська хмара (англ. community cloud) - це хмарна інфраструктура, яка призначена для використання конкретною спільнотою споживачів із організацій, що мають спільні цілі (наприклад, місію, вимоги щодо безпеки, політику та відповідність різноманітним вимогам). Громадська хмара може перебувати у спільній власності, керуванні та експлуатації однієї чи більше організацій зі спільноти або третьої сторони (чи деякої їх комбінації). Така хмара може фізично знаходитись як в, так і поза юрисдикцією власника.
Гібридна хмара (англ. hybrid cloud) - це хмарна інфраструктура, що складається з двох або більше різних хмарних інфраструктур (приватних, громадських або публічних), які залишаються унікальними сутностями, але з'єднанні між собою стандартизованими або приватними технологіями, що уможливлюють переносимість даних та прикладних програм (наприклад, використання ресурсів публічної хмари для балансування навантаження між хмарами).
1.2 Основні сервісні можливості хмарних обчислень, їх переваги та недоліки
Сервісні можливості хмарних обчислень:
- Пакети SAAS: додатки CRM і ERP, електронна пошта, web-конференции, розробка цифрового контента;
- Пакети ITaaS: послуги зберігання, резервування, уніфікованого управління погрозами, аналізу захищеності, задоволення нормативних вимог;
- IAAS і PAAS: дисковий простір, базові обчислювальні ресурси для тестування і розробок.
Як показали результати дослідження, економія за рахунок простоти масштабування вже сьогодні викликає зростання популярності моделі SAAS серед малих підприємств (наприклад, сьогодні за кожного користувача послуг електронної пошти малі підприємства платять більше, якщо ці послуги реалізовані на самому підприємстві, а не в «мережевій хмарі»). Очікується, що найближчими роками підприємства середніх розмірів почнуть упроваджувати SAAS і інші послуги cloud computing, а до 2012 року ця модель почне поширюватися серед крупних підприємств, де працює більше ста тисяч користувачів. Ці компанії використовуватимуть SAAS і інші варіанти cloud computing для сегментації призначеного для користувача доступу. Користувачам, що пред'являють високі вимоги, вони нададуть доступ до послуг cloud computing, тоді як останні як і раніше користуватимуться ресурсами і мережевими функціями місцевих центрів обробки даних.
В цілому послуги cloud computing повинні підтримувати роботу з віртуальними мережевими ресурсами, надавати доступ до ресурсів через інтерфейси API, управляти цими ресурсами через API, давати деяке уявлення про прикладні ресурси в мережі і підтримувати повномасштабне динамічне управління політиками на мережевих рівнях ISO/OSI. Cisco підтримує всі ці можливості в своїх продуктах для центрів обробки даних, розроблених для уніфікованого середовища обчислень (Cisco Unified Computing System).
«Мережева хмара», заснована на технологіях Cisco, повинна підтримувати високий рівень безпеки, захисту особистих даних, продуктивності і доступності, аби в середовищі cloud computing можна було укладати угоди SLA. Обчислювальні ресурси, системи зберігання і мережеві системи повинні надаватися за запитом. Мережеві ресурси повинні віртуалізуватися і надаватися через інтерфейси API за запитом в процесі створення екземпляра «мережевої хмари» (cloud instance).
У міру поширення технології cloud computing стане ясно, що компанії, що надають свої послуги з використанням операторських мереж (такі, як Google і Amazon), не мають інфраструктури для забезпечення безпеки і надійності операторського класу впродовж всього каналу зв'язку. Інтелектуальні транспортні функції Cisco IP NGN -- кращої архітектури Cisco для операторських мереж -- працюють на рівні мереж, послуг і додатків і надають конкурентні переваги операторам, впроваджувальним керовані послуги cloud computing на базі архітектури Cisco IP NGN.
Наприклад, оператор може запропонувати угоду про рівень обслуговування при виділенні ресурсів за запитом, що визначає гарантовані параметри затримки, спотворення сигналу, втрати пакетів, функцій VPN і доступності. Сервісно-орієнтовані метрики SLA можуть поширюватися на ресурси і доступність кожної керованої послуги. Метрики SLA, орієнтовані на додатки, можуть включати такі параметри, як доступність додатка, час відгуку, вимоги QOS, кількість транзакцій в секунду і інші чинники, вимірювані на всьому протязі каналу. Всі ці параметри можна вимірювати і включати в угоду SLA. При цьому архітектура і багато технологій Cisco IP NGN значно перевершуватимуть можливості компаній, що поставляють послуги з використанням операторських мереж. Ці компанії надають замовникам свої послуги без яких-небудь гарантій і зобов'язань, оскільки вони не можуть контролювати інфраструктуру операторських мереж.
Концепція cloud computing стає усе більш популярною, оскільки дозволяє понизити сукупну вартість володіння (TCO), володіє високою масштабованістю, забезпечує здобуття замовником конкурентних переваг, скорочує складність мережевих послуг для замовників і надає швидкий і простий доступ до послуг, попри відсутність сталої інфраструктури і стандартів. Багато послуг можуть вже сьогодні надаватися через «мережеву хмару», доповнюючу інфраструктуру оператора і його замовників.
Cisco готується до широкого поширення технології cloud computing, пропонуючи операторам інтелектуальну і гнучку мережеву архітектуру -- Cisco IP NGN. У поєднанні з продуктами і технологіями світового класу архітектура Cisco IP NGN дозволяє операторам економічно і по-новому використовувати існуючу інфраструктуру, включати в неї ресурси cloud computing, розробляти новаторські пакети послуг і формувати нові джерела доходу.
Впровадження першої технології, найбільш схожої на cloud computing, приписується salesforce.com. Оскільки послуги компанії стали непогано продаватися, хмарними обчисленнями стали цікавитися такі гіганти світової IT-індустрії, як Amazon, Google, Microsoft. Першою подібне бізнес-рішення, Amazon web services, запустила компанія Amazon.com.
2007 році з'явилися Google Apps і Google App Engine, а в 2009 анонсований Azure Services Platform від Microsoft
Amazon - один з найбільших і масштабних гравців на ринку хмарних систем. Його сервісами користуються безліч компаній, майже все - стартапи, наприклад, гучний Twitter вирішив проблему масштабування саме за допомогою Amazon EC2. Розшифровується, як Elastic Compute Cloud, і сьогодні це найдоступніший і надійніший варіант на ринку. Проте врахуй, що доведеться платити за всі ресурси (передавані дані, процесорний час, зберігання даних), а можливості розширення кожного конкретного сервера все ж обмежені. Також в реальній роботі треба враховувати масу нюансів, наприклад, що при виключенні віртуальна машина (инстанс) не зберігає дані і втрачає свою IP-адрес.
Всі хмарні послуги від Amazon надаються під загальним брендом Web Services і включають, окрім EC2:
- SIMPLEDB - сервіс бази даних з простим інтерфейсом і SQL-подобными можливостями;
- Simple Storage Service або S3 для зберігання великих об'ємів даних і REST-API для доступу;
- CloudFront - розподілена мережа зберігання і доставки контента;
- Simple Queue Service - система черг повідомлень для створення розподілених застосувань;
- Elastic MapReduce - система обробки і аналізу великих об'ємів даних на базі відкритої Apache Hadoop.
Azure Services Platform від Microsoft поки що знаходиться у стадії розробки. Платформа дозволяє зберігати дані і працювати з web-застосуваннями на серверах, що знаходяться в дата-центрі Microsoft. Всі процеси управляються «хмарній» ОС Windows Azure. Microsoft вже розробила SDK для Visual Studio. Розробники можуть використовувати ASP.NET, C#, VB.Net. Анонсована майбутня підтримка Java і Ruby.
У основі лежить спеціальна версія Windows Server 2008; останні сервіси, доступні розробникові, базуються на технологіях, що вже зарекомендували себе, - .NET Runtime, SQL Service, Live, SharePoint, Dynamics CRM. Додатки мають доступ до всіх сервісів за допомогою абстрагованого від деталей API, через HTTP, REST, SOAP. Судячи по включенню в cloud типових бізнес-платформ, система буде в основному орієнтована на побудову корпоративних застосувань і сервісів. Поки йде тестування, можна дістати абсолютно безкоштовний доступ до всіх матеріалів.
Google App Engine дозволяє створювати і запускати в «хмари» Google додатка на Python і Java. Робота з базами даних реалізована на основі GQL (SQL-подобный мова запитів від Google). Google AppEngine, надає деяку "пісочницю", обмежену сповна конкретним API і системними сервісами. "Пісочниця" обмежена декількома мовами - зараз це Python і Java, проте ресурсні обмеження досить ліберальні. Сервіс працює як бета, тому лише недавно стало можливим реєструватися таким, що всім бажає. Ціни на сервіс для комерційного використання або тих, кому мало лімітів, розумні і порівнянні з конкурентами (як завжди - оплата годинника або деяких абстрактних одиниць ресурсів).
Salesforce.com - перший комерційний «хмарний» провайдер - дає можливість використовувати мову програмування Apex, який схожий на Java, а для роботи з HTML, Flex і AJAX використовує Visualforce - мова власної розробки.
Всі ці інструменти надають можливості для розробки і запуску в «хмари» клієнтських веб-сервер-застосувань. Кожен з сервісів підтримує декілька мов програмування, які можуть виконуватися в наданому обчислювальному середовищі. Цей список постійно поповнюється, розробляються нові SDK.
Передбачають, що бізнес незабаром перейде на IT-аутсорсинг, цілком перемістивши свою IT-инфраструктуру в «хмари». Ця тенденція особливо актуальна в світлі світової економічної кризи, оскільки дозволяє значно скоротити витрати на вміст інфраструктури і підвищити її відмовостійку. Правда, поки не буде вирішена проблема конфіденційності інформації, чекати цього не слід. Складність полягає в тому, що дата-центри майже всіх крупних компаній знаходяться в США, а за законами цієї країни держава має право вимагати від провайдера надання будь-якій інформації про їх клієнтів. Тому ринок потребує або вдосконалення правової бази, або ж у впровадженні провайдерами розширених можливостей шифрування клієнтських даних.
1.3 Загальна класифікація платформ для хмарних обчислень
Після аналізу широко використовуваної технології хмарних обчислень - HDFS (HadoopDistributed File System), ми отримаємо вимоги до безпеки даних для хмарних обчислень. HDFS використовується в великомасштабних хмарних обчисленнях в типовій конфігурації розподіленої файлової системи, її основна мета полягає в управлінні комерційних апаратних засобів, у зв'язку з підтримкою Google, і перевагами відкритого вихідного коду, вона була застосована на основі можливостей хмарних обчислень. HDFS дуже схожа на існуючу розподілену файлову систему, таку як GFS (Google File System); вони мають ідентичні цілі, продуктивність, доступність і стабільність. HDFS спочатку використовувалися в мережевий пошуковій системі Apache Nutch і стала основою проекту Apache Hadoop.
HDFS використовувала провідний резервний режим. Вузол імені (NameNode), який управляє простором імені файлів і контролює доступ до клієнта. Інший керуючий вузол Вузол даних (DataNode) контролює доступ до свого клієнта. У цій накопичувальній системі, файл поділяється на невеликі складові, Вузол імені відображає файлові блоки Вузлу даних зверху. У той час як HDFS не володіє сумісністю POSIX, файлова система все одно підтримує створення, усунення, відкриття, закриття, читання, змінення або інші операції з файлами.
Аналізуючи HDFS, вимоги безпеки даних до хмарних обчислень можна розділити на наступні групи:
- Перевірка достовірності Логіна клієнта: Переважна більшість хмарних обчислень перевіряють браузер клієнта, такі як ІЕ, і проводять ідентифікацію користувача згідно із запитом програм хмарних обчислень для первинної потреби.
- Присутність одиничної помилки з Вузлом імені: якщо Вузол імені атакують або зламують, це може привести до катастрофічних наслідків в системі. Тому ефективність Вузла імені в хмарних обчисленнях і його дієвість це ключ до успіху в інформаційній безпеці, тому посилення захисту Вузла імені дуже важливо.
- Швидке відновлення блоків даних і контроль за правом читання / запис: Вузол даних (DataNode) - це вузол накопичення даних, де можливі невдачі і труднощі з доступом до даних. В даний час кожен блок накопичення даних в HDFS має принаймні 3 репліки, які представляють резервну стратегію HDFS. Якщо необхідно забезпечити безпеку читання й запису даних, і HDFS не дала жодних докладних пояснень, необхідно забезпечити швидке відновлення і повністю контролювати операцію читання і запису даних, що не можна ігнорувати.
В доповнення до трьох вищезазначених вимог, необхідно також враховувати і інші можливості, такі як контроль доступу, шифрування файлів, таких як попит на хмарні обчислення моделі з питань безпеки даних.
Платформи базового рівня Такі платформи дозволяють конфігурувати додатки, вказувати апаратні вимоги (тип процесора, його тактову частоту, обсяг операти- вної пам'яті, об'єм сховища для зберігання інформації), створювати функціональну систему, яка реалізує вирішення бізнес-завдань. Це хостинг з обчислювальною еластичністю. Розглянемо платформи від постачальників: Amazon, IBM, Joyent й Mosso. Рішення Amazon - Elastic Compute Cloud Elastic Compute Cloud (EC2) - одна з перших платформ «хмарних обчислень» і є однією з найпопулярніших [3]. Для роботи з EC2, потрібний екземпляр Amazon Machine Instance (AMI). AMI являє повний образ сервера з операційною системою і додатками. EC2 дозволяє:
* використовувати програмне забезпечення без розгортання його на власному обладнанні;
* створювати додатки корпоративного класу в надійному середови- щі;
* змінювати продуктивність практично миттєво;
* виконувати резервне копіювання (сервіс S3);
* виконувати адміністрування й керування за допомогою web- сервісів; * створювати власну конфігурацію AMI.
EC2 працює на операційній системі (ОС) для віртуалізації - XEN («відкрите» ПЗ). Доступні мови програмування: Java, PHP, Python. Гнучкість EC2 більш приваблива для застосування «відкритого» ПЗ, але не обмежене використання й комерційного ПЗ. Стандартні образи AMI: * Linux-конфігурація з комплектом «відкритого» ПЗ: Apache Web Server, СУБД MySQL, інтерпретатор Python; * Windows-конфігурація. З EC2 працює ПЗ фірми IBM з доступом до усіх функціональ- них можливостей й параметрів: * DB2 Express-C V9.5; * Informix® Dynamic Server Developer Edition V11.5; * WebSphere Portal Server й Lotus Web Content Management Standard Edition; * WebSphere sMash. Плата нараховується за використовувані час і продуктивність. Рішення IBM - Blue Cloud Рішення Blue Cloud надає віртуальне апаратного забезпечення (АЗ). Воно використовує ПЗ IBM Tivoli для автоматичного надання систем з різними параметрами (процесор/пам'ять/диск), що дозволяє задіяти значну обчислювальну потужність, а платити тільки за потребою. Фірма IBM - піонер у галузі «закритих» систем і надає переваги використанню технології «хмарних обчислень» для внутрішніх додатків організації, що перебувають за сітковим екраном. Рішення Joyent Accelerator Joyent Accelerator забезпечує хостинг з високим рівнем ОЕ [4]. Це актуально для додатків з мінімальними вимогами до ресурсів, які працюють в умовах пікових навантажень. Середовище Joyent орієнтоване на масштабованість. Навіть, прийнятні за ціною пропозиції пораються з піковими навантаженнями. Joyent працює на ОС OpenSolaris і підтримує «відкриті» техноло- гії: * LAMP (ОС Linux - web-сервер Apache Web-Server - СУБД MySQL - мова програмування PHP) * мови програмування: Java, Ruby on Rails. Інформаційна безпека реалізована за допомогою інструментів Linux або UNIX з використанням протоколів обміну SSH й FTP. Рішення Mosso - Cloud Site Рішення компанії Mosso для реалізації технології «хмарних обчи- слень» - Cloud Site. Воно надає базові компоненти, які потрібні для роботи багатьох додатків. Існує дві базові конфігурації Cloud Site: * класична LAMP-система, в якій використане ПЗ з «відкритим кодом»; * конфігурація побудована на технологіях Microsoft (ОС Windows Server - web-сервер IIS - СУБД SQL Server). Плата нараховується за пропускну здатність, об'єм сховища, «навантаження» процесора.
Постачальник пропонує Cloud Server - Linux- сервер з повною гнучкістю конфігурування. Рішення Mosso можна класифікувати як спеціалізовану платформу базового рівня. Спеціалізовані платформи Спеціалізовані платформи додають функціональні можливості до загальних функцій базових платформ, наприклад: * унікальне середовища розробки; * додаткові послуги, інтегровані в платформу; * зручні функції.
Спеціалізовані платформи
Рішення Microsoft - Azure Платформа Azure побудована на комерційних технологіях Microsoft. Вона являє собою спеціалізований різновид Windows, яка містить «гіпервізор» для динамічного надання екземплярів машин і налаштована на виконання dotNET-додатків [5]. Azure найбільш закрита платформа і використовує: * середовище розробки Microsoft Visual Studio; * мову програмування dotNET; * СУБД SQL Server, * SQL Services; * web-сервіси Live Services (пошук інформації, обмін фотогра- фіями, передача миттєвих повідомлень); * технології Windows для забезпечення інформаційної безпеки.
Рішення Google - App Engine Рішення App Engine істотно відрізняється від інших. Виділення АЗ, навіть віртуального, відсутнє. Використання «відкритого» ПЗ обмежене (тільки мова програмування Python), інші технології є власністю Google. Розгортання додатка просте і безкоштовне. App Engine використовує: * надійне середовище розробки; * мову програмування Python («відкрите» ПЗ); * безліч web-сервісів (Python-додатки); * керування користувачами інтегроване з Google Mail (вхід у додаток здійснюється з його обліковими даними); * API для зберігання структурованих даних; * сховище даних (розробка Google); * розподілену файлову систему Google GFS. App Engine не має засобів резервного копіювання даних, але сховище даних має високу стійкість до відмов. Плата нараховується за параметри пропускної здатність інтернет-каналу, процесорну потужність, об'єм сховища. Рішення Aptana - Aptana Cloud Aptana Cloud це набір функцій, які є надбудовою платформи Joyent і успадкувала інструменти керування й резервного копіювання, а також підтримку «відкритих» технологій. Додаток має характеристики додатку для Joyent, але з додатковими можливостями від Aptana [6]. Aptana Cloud використовує: * інтегроване середовище розробки Aptana Studio з функціями тестування, розгортання й керування додатками; виділення апаратних ресурсів, керування журнальними файлами; * мови програмування: PHP, Jaxer (реалізація JavaScript на стороні сервера від Aptana), Ruby on Rails; * СУБД MySQL; * операційне середовище Linux. Рішення Y-Combinator - Heroku Рішення Heroku є надбудовою EC2, має задовільний рівень ОЕ та високу стійкість до відмов при значному навантаженні. Heroku використовує: * середовище розробки Heroku Garden, яке дозволяє безкоштовно розгорнути й протестувати додаток, а у подальшому перенести на головну платформу Heroku * мову програмування Ruby on Rails * репозіторій Git для розгортання додатків. Рішення Ning Рішення Ning дозволяє створювати власну соціальну мережу шляхом конфігурування, додавання сторінок, елементів інтерфейсу до сторінок, конфігурування елементів інтерфейсу. Платформа є досить закритою с достатнім рівнем ОЕ. Ning використовує: * власний API для зберігання даних замість реляційної бази даних; * мову програмування PHP; * API для доступу до інфраструктури соціальної мережі. Розгортання додатку складається з завантаження програмного коду на сайт і визначення потреб в АЗ. Ning схожий на Google App Engine - одна мова програмування, складно встановити додаткове ПЗ. Ning одержує гроші за розміщення реклами у створеній мережі, а також за обмеження місця на пристроях зберігання і пропускної здатності. Плата нараховується за видалення реклами, збільшення об'єму сховища та пропускної здатності. Рішення Salesforce - Force.com Компанія Salesforce розробляє ПЗ для керування взаєминами із клієнтами (англ. customer relationship management, CRM) за моделлю Saa. Рішення Force.com дозволяє створювати додатки, які працюють за технологією «хмарних обчислень». Пошук і встановлення додатків виконують за допомогою AppExchange (походить на з технологію Facebook). Force.com надає: * обмежений вибір «відкритих» технологій; * мову програмування Apex (Java-подібна); * послуги для керування користувачами, обліковими записами, ролями й доступом до даних; * патентовану технологію масштабування. Розгортання додатка на сайті Force.com безкоштовне, плата нараховується за кількість користувачів та об'єм сховища одного користувача.
Розділ 2. Проектування документально-інформаційної системи
2.1 Структура СЕД
Система електронного документообігу (СЕДО) - автоматизована багатокористувацька система, що супроводжує процес управління роботою ієрархічної організації з метою забезпечення виконання цієї організацією своїх функцій. При цьому передбачається, що процес управління спирається на читабельні людиною документи, що містять інструкції для співробітників організації, необхідні до виконання.
Основні принципи електронного документообігу.
- Одноразова реєстрація документа, що дозволяє однозначно ідентифікувати документ;
- Можливість паралельного виконання операцій, що дозволяє скоротити час руху документів і підвищити оперативність їх виконання;
- Безперервність руху документа, що дозволяє ідентифікувати відповідального за виконання документа (завдання) у кожний момент часу життя документа (процесу);
- Єдина (чи узгоджена розподілена) база документної інформації, що дозволяє виключити можливість дублювання документів;
- Ефективно організована система пошуку документа, що дозволяє знаходити документ, володіючи мінімальною інформацією про нього;
- Розвинена система звітності по різних статусах і атрибутах документів, що дозволяє контролювати рух документів по процесах документообігу та приймати управлінські рішення, спираючись на данні зі звітів.
Структура та компоненти системи електронного документообігу.
Завдання документообігу не може бути представлено якоюсь ізольованою гілкою в загальному бізнес-процесі (або діловому процесі) організації. Рух документів тісно пов'язаний з іншими завданнями, які розв'язуються інформаційною системою підприємства. Крім того, завдання автоматизації документообігу лежить на стику традиційних «паперових» технологій роботи з документами і нових комп'ютерних технологій. Система документообігу підприємства вбирає в себе безліч специфічних організаційних, структурних та виробничих особливостей, фірмових установок, корпоративних стандартів та вимог, визначених процедур взаємодії між службами та виконавцями, залежить від технічного оснащення та ін.
СЕД може по-різному вибиратися, формуватися і будуватися в залежності від вищезгаданих умов, розміру організації, характеру і специфіки її діяльності, кваліфікації кадрів, фінансових можливостей, набору підсистем (модулів), що мають різну функціональне та технологічне наповнення, побудованих за допомогою різних програмних продуктів , створених одним або декількома виробниками і т. п. Проте, останнім часом все більша кількість експертів погоджується, що невід'ємними атрибутами комплексної системи автоматизації документообігу мають бути композиції з трьох програмних технологій, вже доволі давно запропонованих компаніями-розробниками:
1. WorkFlow;
2. DMS (Document Management System);
3. Groupware.
WorkFlow.
Ця концепція була запропонована близько 20-ти років тому. У ній весь комплекс завдань автоматизації бізнесу розглядається як сукупність бізнес-процесів. Інструменти, що надаються WorkFlow-системою, забезпечують формування опису процесів, даних, а також містять засоби опису електронних форм для обробки цих даних. Технологія WorkFlow забезпечує чітке виконання процесу відповідно до його опису. Сервіси системи підтримують реалізацію бізнес-процесів, формування і підготовку черг завдань користувачів до обробки, автоматично забезпечують потрібну активність стадій процесу, контроль своєчасності виконання етапів процесу і різні варіанти реакції на виникаючі проблеми. Сучасна індустріальна WorkFlow-система повинна бути достатньо гнучкою і включати в себе: інструменти моделювання процесів, актуальних для компанії; засоби відстеження стану процесів та отримання інформації про невідповідність їхнього руху, накопичення статистики про відхилення. Таким чином, WorkFlow-система дозволяє безперервно покращувати і реструктурувати бізнес-процеси компанії, вона містить реальні інструменти для постійної оцінки, модифікації і поліпшення якості бізнес-процесів, засоби маршрутизації документів та інших об'єктів, інтеграції з іншими продуктами корпоративних інформаційних систем. Наявність подібних інструментів дозволяє на практиці реалізувати концепцію безперервного реінжинірингу бізнесу. Забезпечуючи практично миттєву передачу робіт між учасниками бізнес-процесу і маючи режим нагадування необхідних дій користувачам, система WorkFlow може істотно впливати на швидкість реалізації бізнес-процесів, продуктивність і якість праці співробітників.
Document Management System
DMS-системи з'явилися досить давно і спочатку забезпечували нескладні функції зберігання файлів документів (або електронних архівів документів). Їхній набір був приблизно таким: зберігання і доступ до файлів; швидкий перегляд документів; розмежування прав доступу, ведення протоколу доступу та контроль; відстеження історії обробки документів; управління версіями.
З часом вони стали розширюватися додатковими функціями, серед яких:
1. Ведення картотеки документів і інструменти швидкої розробки електронних форм;
2. Підтримка довідників з інформацією для заповнення карток;
3. Опис процесу обробки документів (фіксованих маршрутів);
4. Навігація і організація подання облікової інформації про документи;
5. Вільна маршрутизація документів і підтримка персональних черг користувачів;
6. Опис життєвого циклу обробки документа;
7. Управління процесом маршрутизації і засоби моніторингу процесів.
2.2 Алгоритми роботи документально-інформаційнї системи
Автоматичні інформаційні системи виконують всі операції з переробки інформації без участі людини.
Автоматизовані інформаційні системи передбачають участь в процесі обробки інформації і людини, і технічних засобів, причому головна роль відводиться комп'ютера. У сучасному тлумаченні в термін «інформаційна система» обов'язково вкладається поняття автоматизируемой системи. Автоматизовані інформаційні системи, враховуючи їх широке використання в організації процесів управління, мають різні модифікації і можуть бути класифіковані, наприклад, за характером використання інформації і за сферою застосування.
Автоматичні системи інформаційного пошуку використовують для зменшення так званого «інформаційного перевантаження». Багато університетів та публічних бібліотек використовують системи ІП для полегшення доступу до книжок, журналів та інших документів. Найвідомішим прикладом систем ІП можна назвати пошукові системи в Інтернеті.
Алгоритми прийняття рішень використовуються для визначення імовірності того, що документ буде відповідним до пошукового запиту. Алгоритми прийняття рішень застосовуються як доповнення до імовірнісного пошуку, для отримання додаткових доказів того, що документ може відповідати пошуковому запиту. Метод основано на виокристанні відомих залежностей для побудови невідомих. Це дозволяє кардинально знизити обсяг обчислень, які необхідні для визначення імовірності тої чи іншої події.
Мовні моделі використовуються для передбачення появи того чи іншого слова у тексті. В інформаційному пошуку використовуються статистичні мовні моделі для передбачення чи з'явиться потрібне слово (пошуковий термін) в документі. Для кожного документу зі збірки обчислюється імовірність появи в документі пошукових термінів. Згідно з цим документом упорядковуються у пошуковому списку. Ще один підхід пропонує побудову імовірнісної моделі пошуковго запиту. Тобто будується імовірнісна модель появи тих чи інших пошукових термінів у запиті Далі будується імовірнісна модель запиту як сукупності незалежних подій, де кожна подія - це поява того чи іншого терміну у пошуковому запиті. В цій моделі ми можемо врахувати навіть імовірності непояви певних термінів.
Коефіцієнт відповідності документу пошуковому запитові визначається на основі імовірності того, що документ є відповідним пошуковому запитові. Присутність чи відсутність пошукового терміну в документі використовується для визначення імовірності того, що документ відповідає інформаційному запитові. Визначення імовірності базується на попередніх статистичних даних, про те, наскільки імовірно, що документ який містить пошуковий термін A, відповідатиме пошуковому запитові, що містить термін A. Припускаючи, що пошукові терміни в пошуковому запиті є незалежні, можна обчислювати таку імовірність для кожного пошукового терміну з пошукового запиту. Загальна імовірність відповідності документу обчислюється як добуток ймовірностей відповідності для кожного терміну. Незалежність пошукових термінів в пошуковому запиті рідко спостерігається в дійсності, тому обчислення сумарної відповідності значно ускладнюється, що збільшує час інформаційного пошуку. Крім того, необхідно мати попередні дані про входження термінів у відповідні до запиту документи а також і у невідповідні до запиту документи.
Розділ 3. Реалізація документально-інформаційної системи з використанням хмарних обчислень
3.1 Реалізація СЕД та розгортання у хмарних середовищах
Хмарні технології та пов'язані з ними обчислення - новітня інформаційна концепція, для якої ще не сформульовані основні принципи формування та використання. Потребують подальшого уточнення як визначення самої технології, так і сценарії використання хмарних обчислень, проблеми та переваги їх застосування. Найбільш повним є визначення, наведене в [1], згідно з яким хмарні обчислення - це модель надання повсюдного і зручного мережевого доступу до загального пулу обчислювальних ресурсів, що конфігуруються, та можуть бути швидко надані і звільнені з мінімальними зусиллями по управлінню і необхідністю взаємодії з провайдером послуг (сервісом-провайдером). Впровадження таких технологій в Україні має точковий характер [2].
Основною перешкодою поширення хмарних обчислень є відсутність довіри до закордонних виробників хмарних сервісів і неоднозначність законодавчих норм щодо таких рішень. Застосування хмарних структур дає певні переваги, такі як скорочення капітальних вкладень в інфраструктуру, витрат на її підтримку, фахівців та ін., але пов'язано і з ризиками, особливо в державних структурах. Це стосується і перекладу в хмари керування системами електронного документообігу (СЕД). Тому актуальним є аналіз можливостей використання хмар в цій сфері та розробка основних принципів підвищення ефективності обробки документів та забезпечення їх надійного зберігання у хмарі.
Згідно з [1], хмарним обчисленням притаманні ряд характеристик, що роблять їх перспективними для організації електронного документообігу. Основною є сервіс самообслуговування по необхідності (On-demand self-service). Це передбачує, що споживач може самостійно забезпечувати себе обчислювальними можливостями, такими як серверний час і мережеві сховища, в міру необхідності запитуючи їх у провайдера в односторонньому автоматичному режимі, без необхідності взаємодії з персоналом провайдера. Іншою невід'ємною складовою хмарних обчислень є вільний мережевий доступ (Broad network access). Згідно з цим поняттям запрошувані сервіси доступні по мережі через стандартні механізми, що підтримують використання гетерогенних платформ так званих «тонких» і «товстих» клієнтів (мобільних телефонів, ноутбуків і КПК). Обчислювальні ресурси в хмарних технологіях організовані у вигляді пулу ресурсів (Resource pooling) для обслуговування різних споживачів в моделі множинної оренди (multi-tenant), з можливістю динамічного призначення і перепризначення різних фізичних і віртуальних ресурсів відповідно до потреб споживачів.
Особливу увагу при аналізі цієї властивості слід приділити принципу незалежності розміщення ресурсів (location independence), при якому замовник не знає і не контролює фізичне місце розташування (location) наданих ресурсів, але може специфікувати їх розташування на більш високому рівні абстракції (країна, штат або центр обробки даних). Прикладами таких ресурсів є системи зберігання, обчислювальні можливості, пам'ять, пропускна здатність мережі, віртуальні машини. Хмарні системи автоматично контролюють і оптимізують використання ресурсу, вимірюючи його на певному рівні абстракції (Measured Service) відповідного типу сервісу для кінцевого споживача (наприклад, обсягу зберігання, обчислювальної потужності, смуги пропускання і активних облікових записів користувачів). Використання ресурсів може піддаватися моніторингу, бути контрольованим і супроводжуватися звітністю, забезпечуючи прозорість споживання і для провайдера, і для споживача використаного сервісу. Обчислювальні можливості можуть бути надані швидко і еластично (Rapid elasticity), в ряді випадків - автоматично, для оперативного підвищення масштабованості (scale out) і швидкого звільнення для зменшення масштабів споживання (scale in).
Для споживача ці ресурси часто представляються як доступні в необмеженому обсязі, і можуть бути придбані в будь-який момент часу в будь-якій кількості. Обчислювальна еластичність дуже зручна для сервісів з непостійним навантаженням - при зміні загрузки вони можуть масштабуватися, збільшуючи або зменшуючи кількість вузлів, забезпечуючи користувачам прийнятний час обробки запитів, а власникам - зниження витрат. Для реалізації еластичності потрібно, щоб сервіс міг повністю використовувати еластичність хмари, необхідні додаткові зусилля при розробці сервісу, що дозволяють запускати нові вузли якомога швидше.
З точки зору організації СЄД для органів державної влади найбільш критичним є питання розміщення ресурсів. Вітчизняне законодавство вимагає зберігання даних у фізичному місті на території країни, що унеможливлює використання відомих хмарних сервісів, центри зберігання даних яких розподілені по всьому світу [4].
Аналіз моделей послуг/представлення сервісів (Service Models) с точки зору безпеки. Розглянемо існуючи моделі представлення хмарних сервісів:
1. Програмне забезпечення як послуга - Cloud Software as a Service (SaaS). Споживачу надаються програмні засоби - додатки провайдера, що виконуються на хмарній інфраструктурі. Додатки доступні з різних клієнтських пристроїв через інтерфейс «тонкого» клієнта, такий як броузер (на- приклад, електронна пошта з web-інтерфейсом). Перевагою такого виду хмарного сервісу є можливість роботи з додатками, що виконуються на хмарній інфраструктурі, не лише із застосуванням «тонких» клієнтів, але і спеціальних клієнтських застосувань, що завантажуються за потреби. Основний недолік - споживач не має можливостей контролювати саму хмарну структуру, на якої виконується прикладання. Але у ряді випадків він може отримати доступ к деяким настройкам конфігурації.
2. Платформа як послуга - Cloud Platform as a Service (PaaS). Споживачеві надаються засоби для розгортання (deploy) на хмарній інфраструктурі створюваних споживачем прикладань, що розробляються з використанням підтримуваних провайдером інструментів і мов програмування. Модель PaaS передбачає більший контроль за процесом обробки даних з боку користувача, але перекладає на нього частину відповідальності та потребує додаткових затрат на розробку прикладань. 3. Інфраструктура як послуга - Cloud Infrastructure as а Service (IaaS). Споживачеві надаються засоби обробки даних, зберігання, мереж і інших базових обчислювальних ресурсів, на яких можна розгортати і виконувати довільне програмне забезпечення, включаючи операційні системи і прикладання.
Споживач не управляє і не контролює саму хмарну інфраструктуру, але може контролювати операційні системи, засоби зберігання, розроблені прикладання та володіти обмеженим контролем над вибраними мережевими компонентними (наприклад, мережевий екран хоста, керованого споживачем). Вочевидь, модель IaaS має найбільший рівень безпеки за рахунок можливості контролю над ресурсами, але потребує більших затрат на реалізацію.
Аналіз моделей розгортання хмар (Deployment Models) с точки зору безпеки:
1. Приватна хмара (Private cloud) - функціонує в рамках обслуговування однієї організації. Така інфраструктура керується самою організацією або третьою стороною і може існувати як на стороні споживача (on premise) так і у зовнішнього провайдера (off premise).
Подобные документы
Розробка майбутніх програмних продуктів, управління їх вихідним кодом. Концепція та моделі надання послуг хмарних обчислень. Особливості використання системи управління версіями Git. Технологія командної роботи над проектом конфігураційного управління.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 24.07.2014Основи проектування мобільного додатку для операційної системи Android з використанням хмарної бази даних Cloud Firestore. Аналіз основних труднощів, які виникають під час розробки додатків. Визначення основних переваг та недоліків хмарних баз даних.
статья [195,3 K], добавлен 07.02.2018Проектування розподіленої інформаційної системи із використанням технології MIDAS. Методика створення сервера прикладень за технологією MIDAS. Віддалений модуль даних - основна частина сервера прикладень. Методика створення клієнтського прикладення.
лабораторная работа [582,2 K], добавлен 08.06.2009Узагальнена структурна схема інформаційної системи та алгоритми її роботи. Проект бази даних. Інфологічне проектування і дослідження предметної області. Розробка інфологічної моделі предметної області. Розробка композиційної, логічної системи бази даних.
курсовая работа [861,7 K], добавлен 21.02.2010Проектування бази даних предметної області "Магазин будівельних матеріалів". Аналіз сукупності вхідних і вихідних даних, шляхи удосконалення інформаційної системи обліку товару. Організація інформаційної бази, розробка логічної і фізичної моделі.
курсовая работа [559,2 K], добавлен 09.05.2016Питання, моделі та десять технологічних тенденцій розвитку мережних розподілених обчислень. "Візантійські відмови" і проблема вибору лідера. Рівні архітектури протоколів Грід і їх відповідність рівням архітектури протоколів Інтернет. Структура GRAM.
курс лекций [1,4 M], добавлен 25.08.2014Підвищення продуктивності мікропроцесорних систем. Основні напрями вдосконалення архітектури сучасних обчислювальних систем. Багатоядерні МП та багатопроцесорні МПС. Конвеєризація та розпаралелювання обчислень. Суперкомп'ютери - надвисоки швидкості.
лекция [408,1 K], добавлен 13.04.2008Методика та основні етапи проектування інформаційної системи "Меблевий салон", опис необхідних для цього даних і джерела їх отримання. Побудова ER-діаграми та порядок її нормалізації. Методи створення таблиць та форм, можливості їх змін, редагування.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 08.12.2009Побудова інформаційної системи "Магазин товарів для настільного тенісу" з автоматизації роботи магазину. Концептуальне моделювання бази даних. Обґрунтування вибору СУБД. Логічне проектування бази даних. Схема бази даних. Створення таблиць в конструкторі.
курсовая работа [8,8 M], добавлен 16.12.2015Структура деревооброблювальної фабрики. Нормалізація відносин і побудова ER-діаграм. Показники економічної ефективності інформаційної системи. Розрахунок витрат на створення і експлуатацію системи на підприємстві. Інструкція по роботі з програмою.
курсовая работа [3,6 M], добавлен 30.05.2012
