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

Содержание

Слайд 2

О ПРЕДМЕТЕ: «Облачные технологии» Из программы дисциплины (https://www.hse.ru/edu/courses/381790945 ) : Схема

О ПРЕДМЕТЕ: «Облачные технологии»

Из программы дисциплины (https://www.hse.ru/edu/courses/381790945 ) :
Схема обучения: 14

часов лекции (ТР) + 16 – семинары (6-8 часов лабораторные ПР и 8-10 часов защита рефератов РФ).
Лекции (ТР) , Семинары (ПР), Рефераты (РФ): защита рефератов (2-3 занятия), письменный экзамен-зачет (ЭКЗ).
От вас: Работа на лекциях и семинарах, 1 реферат, 2-3 лабораторных (или 1 домашнее задание), 1 зачет-экзамен
Рефераты: по 2 человека, есть список тем за 3-4 года, новая тема +0.5 – 1 балл.

Формула оценки, 2020 год:
Oценка(общая) = O(общая) = 0,15 * O(ТР) + 0,35 * O(ПР) + 0,25 * O(РФ)
+ 0,25 * O(ЭКЗ)
В конце 2-го модуля на зачетной неделе состоится итоговый контроль в форме экзамена-зачета в письменной форме.

Слайд 3

План лекции План лекции 1: Краткая история вычислений: от древности до

План лекции

План лекции 1:
Краткая история вычислений: от древности до наших дней.
Базовые

понятия облачных вычислений: история вопроса, определения и классификация.
Слайд 4

Cloud computing – это программно-аппаратное обеспечение, доступное пользователю через Интернет (или

Cloud computing – это программно-аппаратное обеспечение, доступное пользователю через Интернет (или

локальную сеть) в виде сервиса, позволяющего использовать удобный веб-интерфейс для удаленного доступа к выделенным ресурсам (вычислительным ресурсам, программам и данным). Компьютер пользователя выступает при этом рядовым терминалом, подключенным к Сети.
Компьютеры, осуществляющие cloud computing, и называются «вычислительным облаком». Вычислительные облака могут состоять из тысяч серверов, размещенных в центрах обработки данных провайдеров данных услуг, и обеспечивать независимую работу десятков тысяч приложений, которые одновременно используют миллионы пользователей. При этом нагрузка между компьютерами, входящими в «вычислительное облако», распределяется автоматически.

Cloud Computing - «облачные вычисления»

Лекция 1, часть I. Базовые понятия.
Определение - «облачные вычисления»:

Слайд 5

В общем случае «облачные вычисления» – это способ предоставления вычислительной мощности

В общем случае «облачные вычисления»
– это способ предоставления


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

Cloud Computing – Что это?..

Слайд 6

Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти

Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти

(John McCarthy) высказал предположение, что когда-нибудь компьютерные вычисления будут производиться с помощью «общенародных утилит».

Краткая история основных типов высокопроизводительных вычислений

Эпоха мэйнфреймов

ПК и сети

IoT

2020

Ренессанс параллельного программирования

Слайд 7

Но: что было вначале? Но перед тем, как перейти к облачным

Но: что было вначале?
Но перед тем, как перейти к облачным

вычислениям и технологиям, совершим небольшой исторический экскурс в историю вычислительной техники…

Лекция 1, часть I. История компьютера: от абака до компьютерных сетей.

Слайд 8

1600 1980 Вычислительная техника: Исторический экскурс … до 1642 г. -

1600

1980

Вычислительная техника: Исторический экскурс

… до 1642 г. - древние механизмы –

аналоговые компьютеры, "Antikythera Mechanism" (механизм Антикиферы), Стоунхедж – по мнению некоторых ученых, самый гигантский компьютер всех времен и народов, а также… бухгалтерские счеты!
1642 - 1980-ые годы - счетные машины Паскаля, Лейбница, Бэббиджа - первый электронный компьютер, прототип современного компьютера ENIAC I, PDP, IBM, DEC, Intel
1980 -ые годы – персональные компьютеры, интернет, сверхбольшие интегральные микросхемы (СБИС) - кластеры, дата-центры - облачные вычисления…..
Слайд 9

Правда, был еще и ручной этап развития вычислительной техники…… Ручной этап

Правда, был еще и ручной этап развития вычислительной техники……

Ручной этап

развития вычислительной техники
Ручной этап развития ВТ начался на заре человеческой цивилизации - он охватывает период от 50 тысячелетия до н.э. и до XVII века.
Фиксация результатов счета у разных народов на разных континентах производилась разными способами:
пальцевой счет,
нанесение засечек,
счетные палочки,
узелки

и т.д.
Наконец, появление приборов, использующих вычисление по разрядам, как бы предполагали:
наличие некоторой позиционной системы счисления: десятичной, пятеричной, троичной и т.д.
К таким приборам относятся абак, русские, японские, китайские счеты.
Логарифмическая линейка - последнее средство для счета, которое относят к ручному этапу.
Слайд 10

Появление позиционных систем счисления: десятичной, пятеричной, троичной и т.д. Ancient China

Появление позиционных систем счисления: десятичной, пятеричной, троичной и т.д.

Ancient China

(2600 BC):
16: The hexadecimal numeral system

Archimedes (287-212 BC):
10: positional decimal system
Europeans did not grasp the importance of his discovery and the positional system came into use only through later work by Indian and Arab scholars.

3095 = 3·103 + 0·102 +
9·101 + 5·100

Binary numbers, the mathematical cornerstone of modern computers, were first discussed by Indian writer Pingala, possibly in the 4th century BC.
The modern binary number system was fully documented in an article by German polymath Gottfried Leibniz (picture right) in the 17th century.
2: binary system

पिङ्गल

Слайд 11

Стоунхедж – культовое сооружение друидов или древний компьютер? Датировка 4500 -

Стоунхедж – культовое сооружение друидов или древний компьютер?
Датировка 4500 -

4000 лет назад, строительство шло 300 лет. Аэрофотосъемка равнины выявляет массу следов циклопических сооружений аналогичного профиля, представляющие собой замкнутые круги и овалы. Эти круги выкапывали, а потом вбивали в землю деревянные сваи на глубину до 6 метров. Ширина рвов была до 13 метров, а самое большое кольцо, называемое Durrington Walls, имеет диаметр 470 метров.
Большинство археологов считает это культовыми сооружениями древних друидов, но…

Джеральд Стэнли Хокинс (англ. Gerald Stanley Hawkins) (1928—2003) — английский астроном, широко известен своими исследованиями в области археоастрономии. Хокинс изучал возможное использование древними мегалитических сооружений в качестве астрономических приборов. Он ввёл в университетский компьютер (IBM 7090) координаты плит и другие параметры Стоунхенджа, а таже модель движения Солнца и Луны. В своей книге «Расшифрованный Стоунхендж» (Stonehenge Decoded, 1965) Хокинс приводит доказательства, что свойства Стоунхенджа позволяли предсказывать различные астрономические явления, а сам комплекс, таким образом, являлся древнейшей обсерваторией, а также календарём и вычислительной машиной. Причем – аналоговой.

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД

Слайд 12

Ана́логовый компьютер — аналоговая вычислительная машина (АВМ), которая представляет числовые данные

Ана́логовый компьютер — аналоговая вычислительная машина (АВМ), которая представляет числовые данные при

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

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД

1622 г.: английский математик-любитель Уильям Отред изобрел логарифмическую линейку

1877: арифмометр «Феликс»,
Вильгодт Однер, Россия

Слайд 13

Но Стоунхедж – с собой не унесешь… И вот в IV

Но Стоунхедж – с собой не унесешь… И вот в IV

веке да нашей эры появляется Аба́к (др.-греч. ἄβαξ, ἀβάκιον, лат. abacus — доска) — счётная доска, применявшаяся для арифметических вычислений приблизительно с IV века до н. э. в Древней Греции, Древнем Риме (слева – реконструкция). Впрочем, он возник независимо в разных регионах (в том числе у инков) в разных версиях, самая ранняя из них – Древний Вавилон, 3 тыс. лет до н.э.
Доска абака была разделена линиями на полосы, счёт осуществлялся с помощью размещённых на полосах камней или других подобных предметов.

Но абак вполне благополучно просуществовал до 21-го века, в России известны как «бухгалтерские счеты». Лишь сейчас он наконец победно вытесняется калькуляторами…

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД

Слайд 14

Астролябия впервые появилась в Древней Греции. Принцип стереографической проекции, переводящей окружности

Астролябия впервые появилась в Древней Греции. Принцип стереографической проекции, переводящей окружности

на сфере в окружности на плоскости, открыл в III в. до н. э. Аполлоний Пергский.
Учёные исламского Востока усовершенствовали астролябию и стали применять её не только для определения времени и продолжительности дня и ночи, но также для осуществления некоторых математических вычислений и для астрологических предсказаний. Известно немало сочинений средневековых исламских авторов о различных конструкциях и применении астролябии.

С XII века астролябии становятся известны в Западной Европе, где вначале использовали арабские инструменты, а позднее стали изготовлять свои по арабским образцам. В XVI веке их стали делать на основе собственных расчётов, чтобы применять в европейских широтах.
Пика своей популярности в Европе астролябия достигла в эпоху Возрождения, в XV—XVI столетиях, она наряду с армиллярной сферой была одним из основных инструментальных средств астрономического образования. Знание астрономии считалось основой образования, а умение пользоваться астролябией было делом престижа и знаком соответствующей образованности. Астролябии стали предметом моды и коллекционирования даже при королевских дворах.
Но эти времена давно прошли…

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД

Слайд 15

В 1902 ныряльщиками, исследовавшими морское дно у берегов Греции, был обнаружен

В 1902  ныряльщиками, исследовавшими морское дно у берегов Греции, был обнаружен

удивительный прибор. Однако понять его принцип работы и, собственно, предназначение, оказалось не так то просто, только сейчас ученые сообщили о том, что им удалось, как они полагают, раскрыть его принцип действия и назначение. 
Доисторический компьютер, как чаще называют «Antikythera Mechanism», состоит из множества деталей, включая медные и бронзовые механизмы, является более сложным, чем что-либо, известное в те времена. 

Весьма неожиданным оказалось, что надписи на приборе были настоящими инструкциями по его эксплуатации.
Всего было прочтено более 2000 букв греческого письма и астрономических знаков. В частности, в текстах фигурируют Солнце (Гелиос), Венера (Афродита), Меркурий (Гермес). Из географических пунктов обнаружено слово «Испания» (первое употребление этого названия иберийского полуострова) и «Фарос» - так назывался островок, на котором стояло одно из семи чудес света - Александрийский маяк. По манере начертания букв было установлено, что прибор был изготовлен между 140 и 120 годом до н. э.

ДОИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД

Слайд 16

Исторический период Первым человеком, создавшим математическую счетную машину, был французский ученый

Исторический период

Первым человеком, создавшим математическую счетную машину, был французский ученый Блез

Паскаль (1623-1662) в 1642 году. Выполняла лишь операции сложения и вычитания. Готфрид Вильгельм Лейбниц (1646-1716) построил другую механическую машину, которая кроме сложения и вычитания могла выполнять операции умножения и деления. Далее разновидностей механических счетных устройств была масса, но наибольшую известность в мире приобрели машины Однера, в СССР (который экспортировал их во все страны) известные как арифмометры Феликса.

Арифмометр Феликс: переименованная машинка Вильгодта Однера, сделанная еще в XIX веке (1877 год), и ... не поверите ... это отечественная модель! Однер был – петербуржец (хотя родился и получил образование в Швеции)!

Удивительная простота и надежность снискали славу и популярность аппарату во всем мире. Всего было выпущено, видимо, более миллиона экземпляров.
Арифмометр «Феликс» -- это 4 с половиной килограмма стального корпуса и никелированных рычажков, со скоростью вращения эбонитовой рукоятки до 200 оборотов в минуту, в результате чего можно разделить пятизначные числа на четырехзначные 85 раз в час. Сколько всего арифмометров выпустили со времен Однера -- статистика молчит. Откопали лишь выпуски 1969 года -- 300 тысяч штук и 1970-го -- 203 тысячи. Затем калькуляторы и ЭВМ перешли в наступление. «Феликс» сдался, но русским брендом остался…

Слайд 17

«… Eсли подобное можно сделать, то это будет научный подвиг!» (Ландау)

«… Eсли подобное можно сделать, то это будет научный подвиг!» (Ландау)

1948

г., семинар у Игоря Васильевича Курчатова, вопрос о мощности взрыва.
Модель теоретического отдела Института физических проблем, под руководством академика Льва Давидовича Ландау, не допускающая аналитического решения.
Андрей Николаевич Тихонов предложил выполнить прямой численный расчёт.
Александр Андреевич Самарский
около тридцати девушек-вычислителей, выпускниц геодезического института (считали на «Феликсах»).
1949г., расхождение всего 30 %.
http://www.pseudology.org/science/SamarskyAA.htm

Что мог сделать «железный феликс»?..

Слайд 18

Американская реклама перехода от аналоговых вычислений к ЭВМ, эпоха 50-60-х годов:

Американская реклама перехода от аналоговых вычислений к ЭВМ, эпоха 50-60-х годов:
The

use of slide rules continued to grow through the 1950s and 1960s even as digital computing devices were being gradually introduced; but around 1974 the electronic scientific calculator made it largely obsolete and most suppliers left the business.
Слайд 19

Исторический период Первая релейная вычислительная машина Z1, 1936 г. ENIAC I

Исторический период

Первая релейная вычислительная машина Z1, 1936 г.

ENIAC I , 1946

г., отсюда начинается история современных компьютеров
Время бесперебойной работы (до очередной поломки) ~ от 10 минут до часа. Именно с такого уровня надежности начинались компьютеры…

В 20-30х годах прошлого века появляется масса специализированных механических и электромеханических счетных устройств. Наиболее легендарное из них – Энигма (лат. Enigma — загадка) — портативная шифровальная машина, использовавшаяся для шифрования и дешифрования секретных сообщений. Энигма — это целое семейство электромеханических роторных машин, применявшихся с 20-х годов XX века.
Энигма использовалась в коммерческих целях, а также в военных и государственных службах во многих странах мира, но наибольшее распространение получила в нацистской Германии во время Второй мировой войны.

Слайд 20

Машина Тьюринга 1936: В состав машины Тьюринга входит неограниченная в обе

Машина Тьюринга

1936: В состав машины Тьюринга входит неограниченная в обе стороны лента (возможны

машины Тьюринга, которые имеют несколько бесконечных лент), разделённая на ячейки, и управляющее устройство , способное находиться в одном из множества состояний. Число возможных состояний управляющего устройства конечно и точно задано.
Википедия

The key invention :

Маши́на Тью́ринга (МТ) — абстрактный исполнитель (абстрактная вычислительная машина). Была предложена Аланом Тьюрингом в 1936 году для формализации понятия алгоритма.
Машина Тьюринга является расширением конечного автомата и, согласно тезису Чёрча — Тьюринга, способна имитировать всех исполнителей (с помощью задания правил перехода), каким-либо образом реализующих процесс пошагового вычисления, в котором каждый шаг вычисления достаточно элементарен.

Слайд 21

Исторический период 1946 г. – опубликована статья фон Неймана (точнее, 3-х

Исторический период

1946 г. – опубликована статья  фон Неймана (точнее, 3-х авторов:

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

EDVAC – первая ЭВМ на принципах Неймана

Эти принципы нарушаются в параллельных архитектурах!

Слайд 22

ЭВМ первого поколения появились в 1946 году. Они были сделаны на

ЭВМ первого поколения появились в 1946 году. Они были сделаны

на основе электронных ламп, что делало их ненадежными - лампы приходилось часто менять. Для ввода-вывода данных использовались перфоленты и перфокарты, магнитные ленты и печатающие устройства. Оперативные запоминающие устройства были реализованы на основе ртутных линий задержки электроннолучевых трубок.
Компьютеры данного поколения сумели зарекомендовать себя в прогнозировании погоды, энергетических задач, задач военного характера и других сложнейших операциях, но они были огромными, неудобными и слишком дорогими машинами. Притом для каждой машины использовался
свой язык программирования.
Показатели объема оператив-
ной памяти и быстродействия
были низкими.

I поколение ЭВМ (1946 - 1958)

5 февраля 1946 года в Филадельфии в университете штата Пенсильвания (США) была официально введена в

эксплуатацию электронная цифровая вычислительная машина ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Calculator - электронный численный интегратор и вычислитель), на электронных лампах, построенная американскими электроинженерами Дж.П. Эккертом и Дж. Мокли и использовавшая в качестве переключающих элементов 18 тысяч электронных ламп и 1500 реле.

В 1948 г. году академик Сергей Алексеевич Лебедев предложил
проект первой на континенте
Европы ЭВМ- Малой
электронной счетно-решающей
машины (МЭСМ).

Слайд 23

Исторический период ENIAC I , 1946 г., отсюда начинается история современных

Исторический период

ENIAC I , 1946 г., отсюда начинается история современных компьютеров
Именно

от него обычно рисуют «генеалогическое древо» ЭВМ.
Слайд 24

II поколение ЭВМ (1958 - 1964) В 1958 г. в ЭВМ

II поколение ЭВМ (1958 - 1964)

В 1958 г. в ЭВМ

были применены полупроводниковые транзисторы, изобретённые в 1948 г. Уильямом Шокли, они были более надёжны, долговечны, малы, могли выполнить значительно

более сложные вычисления, обладали большой оперативной памятью. 1 транзистор способен был заменить ~ 40 электронных ламп и работает с большей скоростью.

В качестве программного обеспечения стали использовать языки программирования высокого уровня, были написаны специальные трансляторы с этих языков на язык машинных команд. Для ускорения вычислений в этих машинах было реализовано некоторое перекрытие команд: последующая команда начинала выполняться до окончания предыдущей.

III поколение ЭВМ (1964 - 1972)

Машины третьего поколения - это семейства машин с единой архитектурой, т.е. программно совместимых, основанных на интегральных схемах.
В 1960 г. появились первые интегральные схемы (микросхемы), которые получили широкое распространение в связи с малыми размерами, но громадными возможностями. Интегральная схема - это кремниевый кристалл, площадь которого примерно 10 мм2. Одна такая схема способна заменить десятки тысяч транзисторов, один кристалл выполняет такую же работу, как и 30-ти тонный "Эниак". А компьютер с использованием интегральных схем достигает производительности в 10 млн. операций в секунду.

Слайд 25

В 1948 г. сотрудники Bell Labs Вильям Шокли (Schockley, William; 1910-1989),

В 1948 г. сотрудники Bell Labs Вильям Шокли (Schockley, William; 1910-1989),

Джон Бардин (Bardeen, John; 1908-1991) и Вальтер Браттейн (Brattain, Walter; 1902-1987) создали первый транзистор (снимок справа). Нобелевская премия по физике 1956 г.

Микропроцессорная революция: появление транзистора

Слайд 26

В 1955 г. Вильям Шокли вернулся в родной город Пало Альто

В 1955 г. Вильям Шокли вернулся в родной город Пало Альто

(Palo Alto) и основал фирму Shockley Labs Inc., пригласив восемь молодых талантливых сотрудников из восточных штатов.
В 1957 г. «восьмерка предателей (Eight Traitors)» ушла от него и организовала фирму Fairchild Semiconductor.

Микропроцессорная революция

Слайд 27

Oracle Hewlett Packard Yahoo! Xerox PARC Intel Sun 3com SGI Netscape

Oracle

Hewlett Packard

Yahoo!

Xerox PARC

Intel

Sun

3com

SGI

Netscape

Cisco

Apple

Adobe

IBM Research

Тихий океан

Залив San Francisco

Мост Golden Gate

Впоследствии члены восьмерки продолжали

разбегаться, основывая полупроводниковые компании вдоль 50-мильного участка шоссе 101 от Сан Хосе (San Jose) до Сан Франциско. Здесь образовалась уникальная концентрация высокотехнологичных производств и исследовательских центров, получившая название «кремниевой (силиконовой) долины».

Микропроцессорная революция

Слайд 28

В 1958 г. Джек Килби (р. 1923) из Texas Instruments создал

В 1958 г. Джек Килби (р. 1923) из Texas Instruments создал

первую экспериментальную интегральную схему, содержащую 5 транзисторов. В качестве полупроводникового материала использовался германий, отдельные части схемы соединялись золотыми проводниками и скреплялись воском. Нобелевская премия по физике 2000 г.

Микропроцессорная революция

Слайд 29

В 1959 году Роберт Нойс (Noyce, Robert; 1908-1990) разработал тонкопленочную (планарную)

В 1959 году Роберт Нойс (Noyce, Robert; 1908-1990) разработал тонкопленочную (планарную)

технологию интегральных схем на основе кремния с алюминиевыми проводниками

Рисунок из патента

Увеличенная фотография первой планарной микросхемы

Микропроцессорная революция

Слайд 30

Исторический период Этот слайд и NN – вслед за ним мог

Исторический период

Этот слайд и NN – вслед за ним мог бы

быть посвящен многочисленным эволюционным ответвлениям на эволюционном древе компьютеров:

– И многочисленным вполне успешным аналоговым системам 1940-1970 хх годов…

Электронный аналоговый компьютер MOHAI, построенный около 1953 года компанией Боинг.

Аналоговая компьютерная система производства Beckman Instruments Inc, использовалась в аэропорту Сан-Франциско и состояла из 29-ти металлических будок 1,8 м в высоту и 18 метров в длину (все вместе).

Dornier DO 240 – высоко точный компьютер, использовавшийся в ранних 70-х в научных целях. Его стоимость на тот момент составляла 50 тыс. долларов.

Много сказано всеми о эволюции персональных компьютеров, оставим пока в стороне…

И даже о эволюции отечественных компьютеров говорить не будем… Хотя…
Наилучшей отечественной ЭВМ 2-го поколения считается БЭСМ-6, созданная в 1966 году. В архитектуре БЭСМ-6 впервые был широко использован принцип совмещения выполнения команд (до 14 одноадресных машинных команд могли находиться на разных стадиях выполнения). Механизмы прерывания, защиты памяти и другие новаторские решения позволили использовать БЭСМ-6 в мультипрограммном режиме и режиме разделения времени. ЭВМ имела 128 Кб оперативной памяти на ферритовых сердечниках и внешнюю памяти на магнитных барабанах и ленте. БЭСМ-6 работала с тактовой частотой 10 МГц и рекордной для того времени производительностью — около 1 миллиона операций в секунду. Всего было выпущено 355 ЭВМ.

Слайд 31

Ternary Computer A ternary computer (base-3 system) was built in 1958

Ternary Computer

A ternary computer (base-3 system) was built in 1958 at

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

Эволюция современных компьютеров

Слайд 32

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

Typical 1968 prices—EX-cluding maintenance & support!

Эволюция современных компьютеров

Слайд 33

1970-е – IBM Мэйнфреймы Стандартная двухпроцессорная работа «Монолитная основная память» на

1970-е – IBM Мэйнфреймы

Стандартная двухпроцессорная работа
«Монолитная основная память» на основе интегральных

схем
Полная виртуальная память с помощью новой «микрокодовой» дискеты
128-битная (шестнадцатеричная) арифметика с плавающей запятой

Эволюция современных компьютеров

Слайд 34

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

Example of this time is the IBM 360, sold between 1964

and 1978

Эволюция современных компьютеров

Слайд 35

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

Programming in the 1960’s and 1970’s

IBM programmer drawing a flowchart

Эволюция современных

компьютеров
Слайд 36

Data entry at the time could be made ​​with punched paper

Data entry at the time could be made ​​with punched paper

tape (replacing the punched cards)

Эволюция современных компьютеров

Слайд 37

Начиналось все с больших компьютеров с несколькими терминалами – Мэйнфрейм. Далее

Начиналось все с больших компьютеров с несколькими терминалами – Мэйнфрейм.
Далее можно

проследить множество эволюционных ветвей:
Мэйнфреймы ? суперкомпьютеры
Мэйнфреймы ? датацентры
Мэйнфреймы ? персональные компьютеры…..

ДАТА-ЦЕНТР ГЛАЗАМИ БИЗНЕСА

Эволюция современных компьютеров

Все же кратко рассмотрим, как наиболее классический пример

Слайд 38

Современная интегральная схема содержит многие тысячи структурных элементов, размещенных на нескольких

Современная интегральная схема содержит многие тысячи структурных элементов, размещенных на нескольких

сверхтонких слоях различных материалов (металла, изолирующего окисла, полупроводника). Фотография с электронного микроскопа. Ширина проводящих алюминиевых полосок 0,1-0,2 микрона. Производится при помощи фотолитографии.

Микропроцессорная революция

Эволюция современных компьютеров

Слайд 39

4-е поколение компьютеров (1971-… ) на микропроцессорах, они же - СБИС

4-е поколение компьютеров (1971-… ) на микропроцессорах, они же - СБИС

Микропроцессор

породил компьютеры четвертого поколения, поскольку тысячи интегральных схем были построены на одном кремниевом чипе. То, что в первом поколении заполняло комнату, теперь помещается на ладони. Чип Intel 4004, разработанный в 1971 году, располагал всеми компонентами компьютера - от центрального процессора и памяти до элементов управления вводом / выводом - на одном чипе.

Ключевое изобретение:

Эволюция современных компьютеров

Слайд 40

Первый микропроцессор Intel-4004 (1971 г.). Разрядность 4 бита, тактовая частота 108

Первый микропроцессор Intel-4004 (1971 г.). Разрядность 4 бита, тактовая частота 108

кГц. Число транзисторов 2250

Микропроцессорная революция

Эволюция современных компьютеров

Слайд 41

1972 год: Первый 8-битовый микро-процессор Intel 8008. Число транзисторов 2500 1974

1972 год: Первый 8-битовый микро-процессор Intel 8008.
Число транзисторов 2500

1974 год: 8-битовый

микропроцессор Intel 8080. Число транзисторов 5000 Этот процессор стал стандартом для первого поколения ПК

1978 год: 16-битовый микропроцессор Intel 8086-8088. Число транзисторов 29000. Применен в IBM PC. Система команд x86 стала стандартной для ПК следующих поколений на платформе Intel

Микропроцессорная революция

Эволюция современных компьютеров

Слайд 42

Микропроцессорная революция Эволюция современных компьютеров

Микропроцессорная революция

Эволюция современных компьютеров

Слайд 43

Микропроцессорная революция привела к появлению персональных ЭВМ Первый коммерческий персональный компьютер

Микропроцессорная революция привела к появлению персональных ЭВМ

Первый коммерческий персональный компьютер был

выпущен небольшой фирмой MITS (Micro Instrumentation and Telemetry Systems) в городе Альбукерке, основанной бывшим летчиком Эдом Робертсом (Roberts, Edward; р. 1941). Фирма производила наборы деталей для радиоуправляемых моделей и калькуляторы.

Эволюция современных компьютеров

Первый персональный компьютер Altair-8800 фирмы MITS (1975 г.). Микропроцессор Intel 8008, тактовая частота 500 кГц, ОЗУ 256 байт, цена 439 долл.в собранном виде и 397 долл. в виде набора деталей

Первый коммерческий микрокомпьютер Altair-8800

Слайд 44

Микропроцессорная революция, грянувшая в 1978-1980 годах, привела к застою и убыткам

Микропроцессорная революция, грянувшая в 1978-1980 годах, привела к застою и убыткам

в «непотопляемой» IBM и краху компаний, занимавшихся лизингом мэйнфреймов

Микропроцессорная революция и появления персональных компьютеров привели к…

Доходы

Рис. из книги Г.Р. Громова

Мэйнфрейм умер, да здравствует…?...

Слайд 45

Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти

Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти

(John McCarthy) высказал предположение, что когда-нибудь компьютерные вычисления будут производиться с помощью «общенародных утилит».

Краткая история основных типов высокопроизводительных вычислений

Эпоха мэйнфреймов

ПК и сети

IoT

2020

Ренессанс параллельного программирования

Слайд 46

ЗАКОН МУРА Закон Мура — эмпирическое наблюдение, изначально сделанное Гордоном Муром

ЗАКОН МУРА

Закон Мура — эмпирическое наблюдение, изначально сделанное Гордоном Муром в

1968 г., согласно которому количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца. Иными словами, мощность производимых процессоров удваивается каждые два года.

Еще немного истории:
от закона Мура до возрождения параллельных вычислений

Слайд 47

Закон Мура (1968 г.): число элементов на чипе удваивается каждые 2

Закон Мура (1968 г.): число элементов на чипе удваивается каждые 2

года

Направления развития вычислительной техники

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений

Слайд 48

Закон Мура: был, есть, но … не будет 2010: вице-президент NVIDIA

Закон Мура: был, есть, но … не будет

2010: вице-президент NVIDIA Билл

Дэлли (Bill Dally) в издании Forbes высказался предельно прямолинейно: "Закон Мура мертв".
…. двух-, четырех- и шестиядерные процессорные решения неэффективны. Он сравнивает такой подход к "попытке приделать к поезду крылья". По его словам, выход из положения лежит в ориентации на параллельные вычисления... Специальные многопоточные решения, разработанные с учетом максимальной мощности и энергоэффективности, смогут вновь обеспечить удвоение  производительности каждые два года.

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений

Слайд 49

Moore's Law Но! Бесконечное увеличение на порядки приводит: А) к математической

Moore's Law

Но! Бесконечное увеличение на порядки приводит:
А) к математической сингулярности –

если бы закон Мура соблюдался, уже через несколько лет каждый процессор был бы мощнее человеческого мозга. А дальше?..
Б) К физическим ограничениям

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений

Слайд 50

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

Сравнительная таблица микропроцессоров

Алаева Антонина, Кулиш Андрей, Коробин Сергей : реферат

2017

Эволюция современных компьтеров

Слайд 51

Вблизи границ закона Мура Причины, по которым плотность транзисторов в микросхемах

Вблизи границ закона Мура

Причины, по которым плотность транзисторов в микросхемах не

может расти бесконечно:
Трудности отвода тепла от элементов (сейчас проще сделать тактовую частоту поменьше на кластере ядер, чем одно мощное ядро)
Фотолитография интегральных схем практически достигла пределов уменьшения (уже используются УФ-лазеры)
Напряжение на чипах не могут уменьшаться до нуля!

Физические ограничения:
Когда размеры транзистора и расстояние между ними достигли нескольких нанометров (10-9 метров), вступают в силу на так называемые размерные эффекты - физические явления, полностью разрушающие традиционные кремниевые устройства. Более того, при уменьшении толщины диэлектрика в полевых транзисторах (FET) увеличивается вероятность прохождения электронов через него, что также препятствует нормальной работе (нарушается логика вычислений!).

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений

Слайд 52

Рост производительности одного процессора практически прекратился несколько лет назад, зато растет

Рост производительности одного процессора практически прекратился несколько лет назад, зато растет

параллелизация вычислений:

Одновременная обработка фиксированной и плавающей запятой
Кеш память
Конвейерная обработка
Гипертрединг

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений

Слайд 53

Компьютер пользователя на порядки слабее суперкомпьютера МСЦ МГУ, Чебышев МГУ, Ломоносов

Компьютер пользователя на порядки слабее суперкомпьютера

МСЦ

МГУ, Чебышев

МГУ, Ломоносов

USA, Jaguar

Китай, Tianhe-1A

Основная парадигма

суперкомпьютеров – параллельные вычисления

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений

Слайд 54

Под параллельными вычислениями понимаются процессы обработки данных, в которых одновременно могут

Под параллельными вычислениями понимаются процессы обработки данных, в которых одновременно могут

выполняться несколько операций компьютерной системы

Чуть-чуть истории: от закона Мура до возрождения параллельных вычислений

Слайд 55

I) Последовательные вычисления : Традиционно, программы писались для последовательных вычислений: Задача

I) Последовательные вычисления :
Традиционно, программы писались для последовательных вычислений:
Задача разбивается

на серию отдельных инструкций
Инструкции последовательно выполняются одна за другой
Исполнение происходит на одном процессоре
В любой момент времени может выполняться только одна команда

https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Слайд 56

II) Параллельные вычисления: Говоря просто, параллельные вычисления - это одновременное использование

 II) Параллельные вычисления:
Говоря просто, параллельные вычисления - это одновременное использование нескольких вычислительных ресурсов

для решения вычислительной задачи:
Задача разбивается на такие отдельные части, которые могут решаться одновременно
Каждая часть разбивается на серию инструкций
Инструкции от каждой части выполняются одновременно на разных процессорах
Используются общие механизмы контроля/координации

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Слайд 57

Идея распараллеливания вычислений базируется на том, что большинство задач может быть

Идея распараллеливания вычислений базируется на том, что большинство задач может быть

разделено на набор меньших задач, которые могут быть решены одновременно.

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

Высшая школа экономики, Москва, 2015

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Слайд 58

Проблемы суперкомпьютеров. Представьте, что доступные вам процессоры разнородны по своей производительности.

Проблемы суперкомпьютеров.

Представьте, что доступные вам процессоры разнородны по своей производительности. Значит

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

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Слайд 59

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия. Распределённые системы — способ решения

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Распределённые системы — способ решения трудоёмких

вычислительных задач с использованием двух и более компьютеров, объединённых в сеть.
Распределенные вычислительные системы — это физические компьютеры и программные системы, реализующие каким-нибудь способом параллельную обработку данных на многих вычислительных компьютерных узлах.
Т.е. распределённые вычисления являются частным случаем параллельных вычислений, то есть одновременного решения различных частей одной вычислительной задачи несколькими процессорами одного или нескольких компьютеров.

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ , РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ – в чем разница между ними?

Параллельные системы — это физические компьютерные, а также программные системы, реализующие тем или иным способом параллельную обработку данных на многих вычислительных узлах.
Термин параллельные системы, как правило, применяется к суперкомпьютерам для того, чтобы подчеркнуть использование многопроцессорной архитектуры с разделяемой памятью.

Слайд 60

Параллельные вычисления использовались много лет в основном в высокопроизводительных вычислениях, но

Параллельные вычисления использовались много лет в основном в высокопроизводительных вычислениях, но

в последнее время к ним возрос интерес вследствие существования физических ограничений на рост тактовой частоты процессоров. Параллельные вычисления стали доминирующей парадигмой в архитектуре компьютеров.

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Слайд 61

FIGURE 2.1 Eras of computing, 1940s 2030s. (Mastering Cloud Computing Foundations

FIGURE 2.1
Eras of computing, 1940s 2030s.
(Mastering Cloud Computing Foundations and Applications

Programming
Rajkumar Buyya , Christian Vecchiola , S. Thamarai Selvi , 2014)

Эра последовательных вычислений подходит к концу…

Слайд 62

Mainframe computers today: z10 EC – Under the covers (Model E56

Mainframe computers today: z10 EC – Under the covers (Model E56

or E64) 12…64 chips of z10 (894 commands) with Memory to ~ 1.5 TB OS: z/OS and others

Пример «малого» суперкомпьютера:

Слайд 63

Архитектуры параллельных компьютеров (a) На чипе (b) Сопроцессор (c) Мультипроцессор (d)

Архитектуры параллельных компьютеров

(a) На чипе (b) Сопроцессор (c) Мультипроцессор (d) Мультикомпьютер


(e) Распределенные системы

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Слайд 64

Распределенные вычислительные системы — это физические компьютеры и программные системы, реализующие

Распределенные вычислительные системы — это физические компьютеры и программные системы, реализующие

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

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Слайд 65

Виды масштабируемости: Вертикальная — увеличивать производительность каждого узла Горизонтальная — добавление

Виды масштабируемости:

Вертикальная — увеличивать производительность каждого узла
Горизонтальная — добавление новых узлов

в систему
Для параллельных систем большую роль играет вертикальная масштабируемость, горизонтальная носит относительный характер.
Для распределенных систем большую роль играет горизонтальная масштабируемость, вертикальная — обходится дорого.

Высшая школа экономики, Москва, 2015

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Самый очевидный способ сегодня масштабировать горизонтально – сделать распределение вычислительных ресурсов по Сети

Слайд 66

Quantum Computing Physicist Richard Feynman suggested in 1981 (some say 1982)

Quantum Computing

Physicist Richard Feynman suggested in 1981 (some say 1982) that

if quantum properties could be “read” and set, a computer could use an electron, photon, or other particle to store not just a single 1 or 0, but a number of values at once.
In 1985, David Deutsch at Oxford University (picture) created the design for such a quantum computer, including an algorithm to be run on it. But despite massive research an undisputed quantum computer still remains at large.
Image source: Wikipedia

Alternatives to silicone computers:

Возможные альтернативы кремниевым (на основе микросхем) компьютерам

Слайд 67

Alternatives to silicone computers: Molecular Computing (DNA computing) DNA computing, the

Alternatives to silicone computers:

Molecular Computing (DNA computing)

DNA computing, the performing of computations

using biological molecules, rather than traditional silicon chips.
The idea that individual molecules (or even atoms) could be used for computation dates to 1959, when American physicist Richard Feynman presented his ideas on nanotechnology.
However, DNA computing was not physically realized until 1994, when American computer scientist Leonard Adleman showed how molecules could be used to solve a computational problem.
Encyclopædia Britannica

DNA: deoxyribonucleic acid

Возможные альтернативы кремниевым (на основе микросхем) компьютерам

Слайд 68

Optical Computing U.S. Patent 5,093,802, entitled “Optical Computing Method Using Interference

Optical Computing

U.S. Patent 5,093,802, entitled “Optical Computing Method Using Interference Fringe

Component Regions,” was issued to John Hait at Rocky Mountain Research Center (Montana) in 1992 (patent application filed in 1989).
The patent outlines a method for building optical logical components. Over two decades has passed and we have seen no optical computer materialize.
Inage source: U.S. Patent 5,093,802

Alternatives to silicone computers:

Возможные альтернативы кремниевым (на основе микросхем) компьютерам

Слайд 69

Наступление века Сети - история Сети: и еще раньше... Wikipedia: "Я

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

Wikipedia: "Я знаю

всё!"
Google: "Я найду всё!"
В Контакте: "Я знаю всех!"
InterNet: "Без меня вы ничто!"
Электричество: "Молчать, смертные!"

Электронные информационные сети начались с телефонной или телеграфной системы. Истоки известны довольно хорошо - первая линия была построена в 1844 году из Вашингтона в Балтимор. К 1858 был проложен трансатлантический кабель , а к 1861 - всего через семнадцать лет после первого подключения - телеграфные провода покрыли США. 
1863 , Жюль Верн: «фото-телеграф позволит любой текст, подпись или иллюстрацию отправить очень далеко – в каждый дом, куда проложены провода»
1974, Андрей Сахаров: «В перспективе, быть может, поздней, чем через 50 лет, я предполагаю создание всемирной информационной системы (ВИС), которая сделает доступным для каждого в любую минуту содержание любой книги, когда-либо и где-либо опубликованной, содержание любой статьи, получение любой справки. ВИС должна включать индивидуальные миниатюрные запросные приёмники-передатчики, диспетчерские пункты, управляющие потоками информации, каналы связи, включающие тысячи искусственных спутников связи, кабельные и лазерные линии. »

Эпиграф:

Однако:
In 1832 Baron Pavel Schilling (image) set up an operational telegraph in his apartment in St Petersburg, Russia.
The first commercial telegraph system was in use by the Great Western Railway in England in 1839. Wiki (eng)

Слайд 70

~1900 Наступление века Сети - история Сети: и еще раньше...

~1900

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

Слайд 71

Optical Fibers Jun-ichi Nishizawa at Tohoku University first proposed the use

Optical Fibers

Jun-ichi Nishizawa at Tohoku University first proposed the use of

optical fibers for communications in 1963.
High attenuation was a major obstacle to practical applications. The problem was gradually solved and in 1981 General Electric produced fused quartz ingots that could be drawn into fiber optic strands 40 km long.
In 2000 the first high-power photonic crystal fibers became commercially available. PCFs—e.g. the holey fibers shown in the top picture—can carry higher powers than conventional optical fibers.
Image source: Wikipedia

The key invention :

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

Слайд 72

Сети передачи данных Подводный кабель в разрезе: 1. полиэтилен; 2. «майларовая»

Сети передачи данных

Подводный кабель в разрезе:
1. полиэтилен; 2. «майларовая» лента; 3.скрученная стальная проволока; 4. алюминиевая водоизолирующая перегородка; 5. поликарбонат; 6. медная или алюминиевая

труба; 7. гидрофобный заполнитель; 8. оптические волокна.

2008 год - достигнута скорость 10,72 Тбит/с[8], 2012 — 20 Тбит/с[9]. Последний рекорд скорости (2015) - 2.15 Пбит/с.
В 2015 г. Sumitomo Electric Industries, Ltd. (Sumitomo Electric) совместно с RAM Photonics установили новый мировой рекорд скорости передачи в волокне – 2.15 Пбит/с. Система связи протяженностью 31 км содержала 22-сердцевинное одномодовое волокно и набор множества высокопроизводительных оптических источников, способных одновременно генерировать несколько сигналов с длинами волн, охватывающих полностью С и L диапазоны от 1510 до 1620 нм с шагом 25 ГГц.

Слайд 73

Submarine fiber-optic cables growth in the world at last years Currently,

Submarine fiber-optic cables growth in the world at last years

Currently, there

are 277 submarine fiber-optic cables in the world. These cables deliver 99% of all telecommunication traffic, and their length is 986 543 km (in 2014).
2019: There were approximately 378 submarine cables in service as of early 2019, traversing roughly 1.2 million kilometers, connecting virtually all countries with a coastline.

Свежее видео развития сети морских кабелей https://youtu.be/6dkiqJ_IZGw

Сети передачи данных

Слайд 74

Every day it is transferred to the amount of data equivalent

Every day it is transferred to the amount of data equivalent

to several hundred US Library of Congress. Only Google, which owns 12 data centers around the world, processes over 20 billion. queries per day. And requests every day more and more.

Сети передачи данных

Слайд 75

Наступление века Сети История Сети: InterNet шагает по планете... Первая попытка

Наступление века Сети История Сети: InterNet шагает по планете...

Первая попытка связи

между 2-мя узлами сети состоялась 29 октября 1969 г.
1971 – возникновение электронной почты
1973 – трансантлантическое соединение, Сеть становится Всемирной
1 января 1983 года – переход на единый протокол передачи данных между сетями TCP IP. Этот день принято считать официальной датой рождения Интернета.
1984 – разработана система доменных имён (Domain Name System, DNS).
1988 – разработан протокол Internet Relay Chat (IRC), благодаря чему в Интернете стало возможно общение в реальном времени (чат).
1989 – в стенах Европейского совета по ядерным исследованиям (ЦЕРН) родилась концепция Всемирной паутины (World Wide Web). Её предложил знаменитый британский учёный Тим Бернерс-Ли, он же в течение двух лет разработал протокол HTTP, язык HTML и идентификаторы URI.
1990 – сеть ARPANET прекратила своё существование, проиграв конкуренцию NSFNet.
1991 – Всемирная паутина стала общедоступна в Интернете
1993 – появился знаменитый веб-браузер NCSA Mosaic (Марк Андриссен) .
Он предоставил функционально совершенный пользовательский интерфейс, что создало условия для наблюдаемого взрыва интереса к Веб. За первые 24 месяца, истекшие после появления браузера Моsaic, Web прошел стадию от полной неизвестности (за пределами считанного числа людей внутри узкой группы ученых и специалистов лишь одного мало кому известного профиля деятельности) до абсолютной известности в мире.
1995: NSFNet вернулась к роли исследовательской сети, трафик Интернета маршрутизируют отныне сетевые провайдеры, а не суперкомпьютеры Национального научного фонда.
С 1996 года Всемирная паутина почти полностью подменяет собой понятие «Интернет».
Слайд 76

К 1997 году в Интернете насчитывалось уже около 10 млн компьютеров,

К 1997 году в Интернете насчитывалось уже около 10 млн компьютеров, было зарегистрировано более

1 млн доменных имён. Интернет стал очень популярным средством для обмена информацией.
В течение пяти лет Интернет достиг аудитории свыше 50 миллионов пользователей. Другим средствам коммуникации требовалось гораздо больше времени для достижения такой популярности:

Наступление века Сети История Сети: InterNet шагает по планете...

Слайд 77

WORLD INTERNET USAGE AND POPULATION STATISTICS JUNE 30, 2017: http://www.internetworldstats.com/stats.htm :

WORLD INTERNET USAGE AND POPULATION STATISTICS JUNE 30, 2017:

http://www.internetworldstats.com/stats.htm :

Наступление века

Сети История Сети: InterNet шагает по планете...
Слайд 78

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

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

Слайд 79

Source: 2011 IDC Digital Universe Study In this decade, DIGITAL UNIVERSE

Source: 2011 IDC Digital Universe Study

In this decade, DIGITAL UNIVERSE
GROW 50

times from 0.9 to 44 Zettabyte

Zettabyte ~109 Typical Local Storage (1000 Gigabytes)
Zettabyte = 1000 Exabytes (1021 bytes)
Exabyte = 1000 Petabytes
Petabyte = 1000 Terabyte
Terabyte = 1000 Gigabytes
Gigabyte = 1000 Megabytes

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

Объем данных, которые человечество накопит к 2025 , трудно себе представить. 1 зеттабайт равен 1021 байтов. То есть общий объем информации составит 163*1021 байтов. По данным аналитиков IDC, в ближайшие годы основной объем данных будут производить не пользователи, а компании. На промышленность и другие сферы экономики придется до 60% всех данных мира. Пятая часть всех данных к 2025 году будет считаться критически важной, сообщают исследователи. То есть это те сведения, от которых будет зависеть жизнь и безопасность людей, международная обстановка и мир на планете.

Для сравнения, весь мировой объем интернет-трафика в 2016 году едва превысил 1 зеттабайт (то есть передается пока лишь несколько % данных).

Слайд 80

Figure 5-1: Cloud computing economies of scale. Judith Hurwitz , Robin

Figure 5-1:
Cloud computing economies of scale.
Judith Hurwitz , Robin

Bloor, Marcia Kaufman, Fern Halper - Cloud Computing For Dummies // Wiley Pub, 2010, 339 pp

Облака: хорошо масштабируются, только они смогут справиться с большими нагрузками в Интернете

Слайд 81

Три этапа развития инфраструктуры Этапы развития ИТ-отрасли IDC представляет в виде

Три этапа развития инфраструктуры

Этапы развития ИТ-отрасли IDC представляет в виде трех

платформ. Первая платформа была построена на базе мейнфреймов и терминалов, на которых работали тысячи приложений и пользователей. В основе Второй платформы лежат традиционные персональные компьютеры, Интернет, клиент-серверная архитектура и сотни тысяч приложений. Третья платформа характеризуется стремительно растущим количеством постоянно подключенных к Интернету мобильных устройств в сочетании с широким использованием социальных сетей и развитой облачной инфраструктуры, применяемой для решения комплексных аналитических задач.

https://habrahabr.ru/company/moex/blog/250463/

Слайд 82

Дата-центр (от англ. data center), или центр (хранения и) обработки данных

Дата-центр (от англ. data center), или центр (хранения и) обработки данных (ЦОД/ЦХОД) — это

территория и сооружение для размещения (хостинга) серверного и коммуникационного оборудования и подключения абонентов к каналам сети Интернет. Дата-центр исполняет функции обработки, хранения и распространения информации, как правило, в интересах корпоративных клиентов — он ориентирован на решение бизнес-задач путём предоставления информационных услуг.

Консолидация вычислительных ресурсов и средств хранения данных в ЦОД позволяет сократить совокупную стоимость владения IT-инфраструктурой за счёт возможности эффективного использования технических средств, например, перераспределения нагрузок, а также за счёт сокращения расходов на администрирование.
ЦОД - это сложный инженерно-технический комплекс, состоящий из множества различных систем и устройств, работающих вместе и обеспечивающих хранение, обработку и передачу информации. Также в этом комплексе размещается множество инженерных систем и технических средств, необходимых для обеспечения правильной работы всего ЦОД.

Эволюционный подход: по ветви мэйнфрэймов до Дата-Центров

Слайд 83

Центры обработки данных и облачные вычисления

Центры обработки данных и облачные вычисления

Слайд 84

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

http://ru.linkmaster.kz

Центры обработки данных и облачные вычисления

Слайд 85

Сетевой уровень структурированные кабельные системы сети и системы передачи данных линии

Сетевой уровень

структурированные кабельные системы
сети и системы передачи данных
линии и

каналы связи связи с глобальными операторами связи и сетями
безопасность передачи данных и предоставления сервиса
сетевые сервисы, необходимые для интернет: NTP, DNS етс.

Сетевой протокол — набор правил и действий (очерёдности действий), позволяющий осуществлять соединение и обмен данными между двумя и более включёнными в сеть устройствами.

ПРОТОКОЛОВ – много, существует целые семейства протоколов…

Слайд 86

Под сетью можно понимать способность двух или более объектов обмениваться данными

Под сетью можно понимать способность двух или более объектов обмениваться данными

через определенную среду.
Этот принцип установления связи применяется для организации любой сети. Обычно объекты в сети, которые отвечают за передачу и прием связи, называются конечными станциями, а средство, с помощью которого обеспечивается связь, называются средой передачи (или носителем). В корпоративной сети среда передачи может принимать различные формы от физического кабеля до радиоволн.
Слайд 87

Классификация сетей территориальная (PAN, LAN, MAN, WAN) по типу передачи данных

Классификация сетей
территориальная (PAN, LAN, MAN, WAN)
по типу передачи данных (витая пара,

оптика, беспроводная сеть)
по скорости передачи информации (10 Мбит/c, 1000 Мбит/с)
по топологии
по функциональному назначению (СХД, СУ)

© 2011 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.

Москва

Екатеринбург

Интернет

Слайд 88

Частичная карта Интернета, основанная на данных от 15 января 2005 года

Частичная карта Интернета, основанная на данных от 15 января 2005 года

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

История Сети: InterNet шагает по планете...

Слайд 89

Эталонная модель TCP/IP рассматривается как стандартная модель, основанная на наборе протоколов

Эталонная модель TCP/IP рассматривается как стандартная модель, основанная на наборе протоколов

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

Эталонная модель взаимодействия открытых систем (Open Systems Interconnection Reference Model). Называется модель ISO OSI, или просто модель OSI.

Слайд 90

Поскольку для передачи по сети из конечной системы определяются данные верхнего

Поскольку для передачи по сети из конечной системы определяются данные верхнего

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

КАДР (IEEE 802.3, Ethernet II)

Пакет (IP)

Сегмент (TCP)

Слайд 91

Сетевое взаимодействие по модели OSI

Сетевое взаимодействие по модели OSI

Слайд 92

Однако: Во-первых, в большинстве случаев объем пересылаемой информации превышает 1500 символов.

Однако:
Во-первых, в большинстве случаев объем пересылаемой информации превышает 1500 символов.


Во-вторых, может произойти ошибка.
В-третьих, последовательность доставки пакетов может быть нарушена.

Проблемой пересылки больших объемов информации занимается другой протокол TCP ( Transmission Control Protocol ).

Transmission Control Protocol - это протокол, тесно связанный с IP, который используется в аналогичных целях, но на более высоком
уровне – транспортном уровне. Часто эти протоколы, по причине их
тесной связи, именуют вместе, как TCP/IP.

Термин ``TCP/IP'' обычно означает все, что связано с протоколами TCP и IP.

TCP делит информацию, которую надо переслать, на несколько частей. Нумерует каждую часть, чтобы позже восстановить порядок. Чтобы пересылать эту нумерацию вместе с данными, он обкладывает каждый кусочек информации своей обложкой - конвертом, который содержит соответствующую информацию. Это и есть TCP-конверт. Получившийся TCP-пакет помещается в отдельный IP-конверт и получается IP-пакет, с которым сеть уже умеет обращаться.

Межсетевой протокол (IP) ( Internet Protocol )

Информация, посылаемая по сетям, разбивается на порции, называемые пакетами. В одном пакете обычно посылается от одного до 1500 (или ≥1536 для более новых версий протоколов) символов информации

Слайд 93

Заголовок IP-пакета используется для поддержки двух ключевых операций — маршрутизации и

Заголовок IP-пакета используется для поддержки двух ключевых операций — маршрутизации и

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

ПАКЕТ

Слайд 94

Формат IP дейтаграммы Время жизни TTL уменьшается на единицу на каждом

Формат IP дейтаграммы

Время жизни TTL уменьшается на единицу на каждом транзитном узле (хопе),

через который проходит датаграмма

= 4.2х 109

= 3.4х 1038

Слайд 95

Каждый адрес IPv4 представляет собой 32-разрядное значение, которое часто представляется в

Каждый адрес IPv4 представляет собой 32-разрядное значение, которое часто представляется в

десятичном формате с точкой, но для детального понимания принципа представляется также в двоичном формате (Base 2). IP-адреса выступают в качестве идентификаторов, используемых конечными системами, а также других устройств в сети, в качестве средства обеспечения доступности таких устройств как локально, так и из удаленных источников, расположенных за пределами текущей сети.
IP-адрес состоит из двух полей, информация которых используется для четкого определения сети, к которой принадлежит IP-адрес, а также идентификатора хоста, входящего в сетевой диапазон. Как правило, IP-адрес уникален в данной сети.
Слайд 96

План лекции План лекции 1: Краткая история вычислений: от древности до

План лекции

План лекции 1:
Краткая история вычислений: от древности до наших дней.
Базовые

понятия облачных вычислений: история вопроса, определения и классификация.
Слайд 97

В 1995 году Gartner ввела в употребление понятие «цикл зрелости технологий»

В 1995 году Gartner ввела в употребление понятие «цикл зрелости технологий»

(англ. Hype cycle, также упоминается на русском языке как цикл ажиотажа, цикл шумихи, цикл общественного интереса к технологиям, цикл ожиданий от технологии, цикл признания технологии).
Понятие широко используется как самой компанией, так и другими комментаторами рынка для прогнозирования и объяснения тех или иных тенденций, связанных с появлением какой-либо новой технологии. Суть понятия такова: каждая технологическая инновация в процессе достижения зрелости проходит несколько этапов, каждый из которых характеризуется различной степенью интереса со стороны общества и специалистов:

технологический триггер (англ. technology trigger) — появление инновации, первые публикации о новой технологии;
пик чрезмерных ожиданий (англ. Peak of Inflated Expectation) — от новой технологии ожидают революционных свойств, технология, благодаря новизне, становится популярной и предметом широкого обсуждения в сообществе;
избавление от иллюзий (англ. Trough of Disillusionment) — выявляются недостатки технологии, а утеря новизны не способствует восторженным публикациям, в сообществе отмечается разочарование новой технологией;
преодоление недостатков (англ. Slope of Enlightenment) — устраняются основные недостатки, интерес к технологии медленно возвращается, технология начинает внедряться в коммерческих проектах;
плато продуктивности (англ. Plateau of Productivity) — наступление зрелости технологии, сообщество воспринимает технологию как данность, осознавая её достоинства и ограничения.

Циклы зрелости технологий от Gartner

Слайд 98

Этапы развития рынка облачных вычислений по Gartner График Hype Cycle, согласно

Этапы развития рынка облачных вычислений по Gartner

График Hype Cycle, согласно Gartner,

включает три стандартных этапа развития любой новой технологии: Overenthusiasm (сверхэнтузиазм), Disillusionment (избавление от иллюзий) и Realism (реализм). На первом этапе вокруг технологии создается много шума, к ней проявляется гипертрофированный интерес; на втором этапе технология лишается прежнего внимания, публика к ней остывает, и на третьем этапе начинается стабильное развитие этой новой технологии, нового рынка, который она открыла.

Циклы зрелости технологий от Gartner

Слайд 99

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

http://public.brighttalk.com/resource/core/19507/august_21_hype_cycle_fenn_lehong_29685.pdf

Облака: один из IT-трендов последних лет

Слайд 100

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

Emerging Technologies Hype Cycle, 2014

http://www.gartner.com/newsroom/id/2819918

Облака: один из IT-трендов последних лет

Слайд 101

Forecast on Cloud Computing Trends 2015 from Gartner Identifies the Top

Forecast on Cloud Computing Trends 2015 from Gartner Identifies the Top

10 Strategic Technology Trends for 2015 http://www.gartner.com/newsroom/id/2867917

Облака: один из IT-трендов последних лет

Слайд 102

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

Облачные вычисления в той или иной форме есть на трендах и

сейчас:

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2018/

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/

Слайд 103

Hype Cycle for Emerging Technologies - 2014 Source: Gartner’s 2014 Emerging

Hype Cycle for Emerging Technologies - 2014

Source: Gartner’s 2014 Emerging Technology

Hype Cycle

Cloud Computing

Technology Trigger

TIME

VISIBILITY

Peak of Inflated Expectations

Slope of Enlightenment

Trough of Disillusionment

Plateau of Productivity

Облака: один из IT-трендов последних лет

Слайд 104

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

Облака: один из IT-трендов последних лет

«Большие данные» и «Облака» - их

нет!??
Слайд 105

Облака: один из IT-трендов последних лет Подобные циклы зрелости составляются и по отдельным отраслям:

Облака: один из IT-трендов последних лет

Подобные циклы зрелости составляются и по

отдельным отраслям:
Слайд 106

Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти

Концепция «облачных вычислений» зародилась еще в 1961 г., когда Джон Маккарти

(John McCarthy) высказал предположение, что когда-нибудь компьютерные вычисления будут производиться с помощью «общенародных утилит».

Краткая история основных типов высокопроизводительных вычислений

Эпоха мэйнфреймов

ПК и сети

IoT

2020

Ренессанс параллельного программирования

Слайд 107

FIGURE 1.6 The evolution of distributed computing technologies, 1950s2010s. (Mastering Cloud

FIGURE 1.6
The evolution of distributed computing technologies, 1950s2010s.
(Mastering Cloud Computing Foundations

and Applications Programming
Rajkumar Buyya , Christian Vecchiola , S. Thamarai Selvi , 2014)

Облачные вычисления: разновидность распределенных Эволюция распределенных вычислений

Слайд 108

Cloud and Grid Computing Lizhe Wang , Rajiv Ranjan , Jinjun

Cloud and Grid Computing
Lizhe Wang , Rajiv Ranjan , Jinjun

Chen , Boualem Benatallah - Cloud computing : Methodology, Systems, and Applications. // CRS Press, 2012, 750 pp

Облачные вычисления: разновидность распределенных вычислений Сравнение с другими параллельными моделями

Слайд 109

На начало 2000-х можно было выделить три типа распределенных систем :

На начало 2000-х можно было выделить три типа распределенных систем :

Кластер

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

Параллельные и распределенные вычисления Базовые понятия.

Слайд 110

Появление термина «облачные вычисления»: Cloud computing: (англ. Cloud – облако, метафоричное

Появление термина «облачные вычисления»:

Cloud computing:
(англ. Cloud – облако, метафоричное название

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

Интернет

Слайд 111

Сравнение разных видов распределенных вычислений Облачные вычисления Сравнение с другими параллельными моделями

Сравнение разных видов распределенных вычислений

Облачные вычисления Сравнение с другими параллельными моделями

Слайд 112

Пример-сравнение: Grid vs. Cloud Computing

Пример-сравнение: Grid vs. Cloud Computing

Слайд 113

Почему именно cloud или облако? Графический прообраз термина обязан своим появлением

Почему именно cloud или облако? Графический прообраз термина обязан своим появлением

диаграммам и другим иллюстрациям в виде облачков, с помощью которых принято изображать сеть Интернет.

Cloud Computing – вычисления посредством Интернета

Сам англоязычный термин сloud сomputing был впервые использован еще в 1993 г. Эриком Шмидтом (на тот моментом главным технологом и членом правления Sun Microsystems) для обозначения сервисов, дистанционно поддерживающих различные данные и приложения, размещенные на удаленных серверах.

Облачные вычисления: базовые понятия.

Слайд 114

Современная концепция «вычислительного облака», согласно которой программы запускаются и выдают результаты

Современная концепция

«вычислительного облака», согласно которой программы запускаются и выдают результаты работы

в окно стандартного веб- браузера (или другой клиент-программы) на локальном ПК, при этом все приложения и их данные, необходимые для работы, находятся на удаленном сервере (или серверах) в Интернете.

Высшая школа экономики, Москва, 2015

Облачные вычисления: базовые понятия.

Слайд 115

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

«Облачные вычисления» - родом из 90-х и даже ранее…

Современная картинка

Старая картинка

из 1990-х:
Слайд 116

История «заселения облаков» компаниями-гигантами (ныне) IT: 1991 : появление Интернета («облака»).

История «заселения облаков» компаниями-гигантами (ныне) IT:

1991 : появление Интернета («облака»).
1994: Hotmail

(первая публичная всемирная почта)
1999: Salesforce.com
2003: MySpace
2004: Gmail, Facebook (десятки миллионов пользователей)
2005: YouTube
2006: Amazon S3/EC2, Приложения Google – официальное появление концепции «облачных вычислений»

Краткая история облачных вычислений
с точки зрения бизнеса

Слайд 117

Mainframe Client Server Minicomputer Web Disruptor: Virtualization Эволюция технологий: от мэйнфреймов до…

Mainframe

Client Server

Minicomputer

Web

Disruptor: Virtualization

Эволюция технологий: от мэйнфреймов до…

Слайд 118

Source: Microsoft report “The Economics of Cloud Computing (2010)” Облачные вычисления

Source: Microsoft report “The Economics of Cloud Computing (2010)”

Облачные вычисления сочетают

в себе лучшие экономические свойства мэйнфреймов и клиент-серверных вычислений. По сравнению с эпохой мэйнфреймов значительная экономия за счет масштаба в связи с высокими затратами у мэйнфреймов и необходимости нанимать персонал для управления системами. Вычислительная мощность - измеряется в MIPS (миллион команд в секунду) - увеличилась, стоимость резко сократилась.

Облачные вычисления: Экономика

Слайд 119

Нет капитальных инвестиций. Отсутствуют большие затраты на разовую закупку оборудования и

Нет капитальных инвестиций. Отсутствуют большие затраты на разовую закупку оборудования и

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

Самые важные преимущества облачных вычислений. Снижение затрат

Слайд 120

Используя облачные технологии, компании имеют возможность быстрее внедрять инновации, сосредоточив ИТ-ресурсы

Используя облачные технологии, компании имеют возможность быстрее внедрять инновации, сосредоточив ИТ-ресурсы

на разработке собственных приложений, а также уделять больше времени обслуживанию клиентов, а не управлению инфраструктурой и центрами обработки данных.
Переход на облачную инфраструктуру позволяет организации быстрее запускать проекты и использовать новые возможности, увеличивая выручку и оперативно реагируя на изменения рынка.
Возможность гибкого увеличения или уменьшения объёма используемых вычислительных ресурсов - благодаря масштабируемости облачных сервисов.

Самые важные преимущества облачных вычислений. Гибкость и эластичность.

Слайд 121

Безопасность Многие поставщики облачных служб предлагают широкий набор политик, технологий и

Безопасность
Многие поставщики облачных служб предлагают широкий набор политик, технологий и средств

контроля, которые в целом повышают уровень безопасности, помогая защитить данные, приложения и инфраструктуру от потенциальных угроз.
Надежность
Облачные вычисления делают резервное копирование данных, аварийное восстановление и непрерывность бизнес-процессов более легкими и менее затратными, так как данные можно хранить на нескольких дублирующих системах поставщика облачных служб.

Самые важные преимущества облачных вычислений. Безопасность и надежность

Слайд 122

Управление бизнес-процессами с использованием облачных информационных систем Разработка и тестирование новых

Управление бизнес-процессами с использованием облачных информационных систем
Разработка и тестирование новых

приложений и служб
Хранение, резервное копирование и восстановление данных

Как компании используют облачные вычисления

Слайд 123

Аналитика больших данных Удалённая и совместная работа над документами и проектами

Аналитика больших данных
Удалённая и совместная работа над документами и проектами

Обмен сообщениями, аудио- и видео-связь

Как компании используют облачные вычисления

Слайд 124

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

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

пор
Слайд 125

Показатели сегментов рынка публичных облачных сервисов, данные Gartner В 2018 году

Показатели сегментов рынка публичных облачных сервисов, данные Gartner

В 2018 году объем

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

Рынок облачных вычислений сейчас

Слайд 126

http://cloudtimes.org/top100/

http://cloudtimes.org/top100/

Слайд 127

Провайдеры облаков: лидеры 2009 года Кто в лидерах?

Провайдеры облаков: лидеры 2009 года

Кто в лидерах?

Слайд 128

Данные Synergy Research Group / http://www.tadviser.ru Сегменты облачного рынка и лидирующие в них компании

Данные Synergy Research Group / http://www.tadviser.ru

Сегменты облачного рынка и лидирующие в

них компании
Слайд 129

Облачные вычисления в России:

Облачные вычисления в России:

Слайд 130

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

http://www.tadviser.ru

Российские компании – переход к облачным технологиям

Слайд 131

42,3% респондентов заявили, что их компании уже пользуются облачными услугами в

42,3% респондентов заявили, что их компании уже пользуются облачными услугами в

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

Данные Xelent / https://servernews.ru/

Российские компании – переход к облачным технологиям

Слайд 132

Существует несколько уже сложившихся условных категорий Cloud Computing, предлагаемых уже сейчас.

Существует несколько уже сложившихся условных категорий Cloud Computing, предлагаемых уже сейчас.


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

Типы облаков с точки зрения сервиса

Слайд 133

Типы облаков с точки зрения сервиса

Типы облаков с точки зрения сервиса

Слайд 134

Программное обеспечение как сервис (Software as a Service, SaaS). Вычислительные ресурсы,

Программное обеспечение как сервис (Software as a Service, SaaS). Вычислительные ресурсы, предоставляемые

потребителям, используют приложения провайдеров, которые запущены в облачной инфраструктуре. Приложения доступны с различных устройств клиентов через тонкий и толстый интерфейс пользователя такой, как веб-браузер (например электронная почта) или программный интерфейс. Потребители не могут управлять и контролировать лежащую в основе облака инфраструктуру, включая сеть, серверы, операционные системы, хранилища данных или  возможности конкретного приложения с ограничением специфических установок конфигурации приложения.  

Типы облаков с точки зрения сервиса

Слайд 135

Платформа как сервис (Platform as a Service, PaaS). Вычислительные ресурсы, предоставляемые

Платформа как сервис (Platform as a Service, PaaS). Вычислительные ресурсы, предоставляемые потребителям,

базируются на облачной инфраструктуре, созданной потребителем, или полученных приложениях, созданных с использованием языков программирования, библиотек, инструментов, поддерживаемых провайдером. Потребители не управляют и/или не контролируют лежащую в основе облака инфраструктуру, включая сеть, сервера, операционные системы или хранилища данных, но они контролируют другие разворачиваемые приложения и возможные настройки конфигурации для среды размещённых приложений.

Типы облаков с точки зрения сервиса

Слайд 136

SaaS - наиболее популярная облачная модель IaaS Хранение Вычисления Управление сервисами

SaaS - наиболее популярная облачная модель

IaaS

Хранение
Вычисления
Управление сервисами
Сеть, безопасность…

PaaS

Бизнес-аналитика
Интеграция
Разработка и тестирование
Базы данных

SaaS

Биллинг
Финансы
Продажи
CRM
Продуктивность

сотрудников
HRM
Управление контентом
Унифицированные коммуникации
Социальные сети
Резервные копии
Управление документами

Экономика «облаков», достоинства и недостатки.

Слайд 137

Инфраструктура как сервис (Infrastructure as a Service, IaaS). Вычислительные ресурсы, предоставляемые

Инфраструктура как сервис (Infrastructure as a Service, IaaS). Вычислительные ресурсы, предоставляемые потребителям,

- это время обработки, хранилища данных, сети и другие фундаментальные компьютерные ресурсы, с помощью которых потребители могут развёртывать и запускать произвольное программное обеспечение, которое может включать операционные системы и приложения. Потребители не могут управлять или контролировать лежащую в основе облака инфраструктуру, но имеют контроль над операционными системами, хранилищами данных и развёртываемыми приложениями. Также возможен ограниченный контроль выбранных сетевых компонентов (например, брэндмауэры хоста).

Типы облаков с точки зрения сервиса

Слайд 138

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

«Облака» - разделение ответственности

Типы облаков с точки зрения сервиса

Слайд 139

Everything-as-a-Service (XaaS): BaaS - Backup as a Service CaaS - Communizations

Everything-as-a-Service (XaaS):
BaaS - Backup as a Service
CaaS - Communizations as a

Service
DaaS - Desktop as a Service
DBaaS - Database as a Service
HaaS - Hardware as a Service
IdaaS - Identity as a Service
MaaS - Monitoring/Management as a Service
NaaS - Network as a Service
IaaS - Infrastructure as a Service
PaaS - Platform as a Service
SaaS - Software as a Service
StaaS - Storage as a Service
HuaaS - Humans as a Service (crowdsourcing)

В самом общем случае – «Все как сервис» - через Интернет

Слайд 140

Частное облако (private cloud) — инфраструктура, предназначенная для использования одной организацией,

Частное облако (private cloud) — инфраструктура, предназначенная для использования одной организацией,

включающей несколько потребителей (например, подразделений одной организации), возможно также клиентами и подрядчиками данной организации. Частное облако может находиться в собственности, управлении и эксплуатации как самой организации, так и третьей стороны (или какой-либо их комбинации), и оно может физически существовать как внутри, так и вне юрисдикции владельца

Cloud Computing - Модели развёртывания

Слайд 141

Публичное облако (public cloud) — инфраструктура, предназначенная для свободного использования широкой

Публичное облако (public cloud) — инфраструктура, предназначенная для свободного использования широкой

публикой. Публичное облако может находиться в собственности, управлении и эксплуатации коммерческих, научных и правительственных организаций (или какой-либо их комбинации). Публичное облако физически существует в юрисдикции владельца — поставщика услуг.

Cloud Computing - Модели развёртывания

Слайд 142

Общественное облако (community cloud) — вид инфраструктуры, предназначенный для использования конкретным

Общественное облако (community cloud) — вид инфраструктуры, предназначенный для использования конкретным

сообществом потребителей из организаций, имеющих общие задачи (например, миссии, требований безопасности, политики, и соответствия различным требованиям). Общественное облако может находиться в кооперативной (совместной) собственности, управлении и эксплуатации одной или более из организаций сообщества или третьей стороны (или какой-либо их комбинации), и оно может физически существовать как внутри, так и вне юрисдикции владельца.

Cloud Computing - Модели развёртывания

Слайд 143

Гибридное облако (hybrid cloud) — это комбинация из двух или более

Гибридное облако (hybrid cloud) — это комбинация из двух или более

различных облачных инфраструктур (частных, публичных или общественных), остающихся уникальными объектами, но связанных между собой стандартизованными или частными технологиями передачи данных и приложений (например, кратковременное использование ресурсов публичных облаков для балансировки нагрузки между облаками).

Cloud Computing - Модели развёртывания

Слайд 144

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

На самом деле модели развертывания интегрированы с моделями обслуживания

Облачные вычисления, Модели

развертывания и обслуживания
Слайд 145

Модель облачных вычислений определяется 5 существенными характеристиками, 3 моделями обслуживания и

Модель облачных вычислений определяется 5 существенными характеристиками, 3 моделями обслуживания и

4 моделями развертывания.

Очень короткое определение облачных вычислений от института стандартов и технологий (США):

Слайд 146

Модель облачных вычислений определяется 5 существенными характеристиками, 3 моделями обслуживания и

Модель облачных вычислений определяется 5 существенными характеристиками, 3 моделями обслуживания и

4 моделями развертывания.

Классическое определение облачных вычислений от института стандартов и технологий (США):

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

Слайд 147

Самообслуживание по требованию (self serviceon demand), потребитель самостоятельно определяет и изменяет

Самообслуживание по требованию (self serviceon demand), потребитель
самостоятельно определяет и изменяет вычислительные

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

Высшая школа экономики, Москва, 2015

Классическое определение облачных вычислений от института стандартов и технологий (США):

Слайд 148

5 характеристик (А), 3 модели (Б), 4 способа реализации (В) облака

5 характеристик (А), 3 модели (Б), 4 способа реализации (В) облака

2

SaaS
Software

as a Service
«Аренда»

PaaS
Platform as a Service
«Разработка»

IaaS
Infrastructure as a Service
«Эксплуатация»

Измеримость ИТ- услуг

Мгновенная эластичность

Доступ через сеть с разных устройств

Самообслуживание / каталог ИТ-услуг

Многопользовательский (multitenant) общий пул ресурсов

Публичное

Гибридное

Коммунальное (общественное)

Частное

Источник: RCCPA/NIST

Облачные вычисления:

Слайд 149

Определение облака за 60 секунд 5 ХАРАКТЕРИСТИК Самообслуживание по требованию Широкополосный

Определение облака за 60 секунд

5 ХАРАКТЕРИСТИК
Самообслуживание по требованию
Широкополосный доступ
Объединение ресурсов
Быстрая эластичность
Измеряемость

сервиса

Пользовательское Облако a.k.a. SOFTWARE-AS-A-SERVICE

Облако для разработчиков a.k.a. PLATFORM-AS-A-SERVICE

Инфраструктурное Облако a.k.a. INFRASTRUCTURE-AS-A-SERVICE

«Just because Software Marketing Guys Think it’s the Internet»
«Только маркетологи уверены, что это всего лишь интернет»

Короткие определения

Модели развертывания облаков:
Частное
Публичное
Гибридное

Слайд 150

Облачные вычисления одной фразой: «Облако (user computers) сквозь Облако (InterNet) к

Облачные вычисления одной фразой:
«Облако (user computers) сквозь Облако (InterNet)
к

Облаку (computing data centers)»

Data centers

InterNet

Короткие определения

Слайд 151

Basic literature: Cloud computing: concepts, technology & architecture / T. Erl,

Basic literature:
Cloud computing: concepts, technology & architecture / T. Erl, Z.

Mahmood, R. Puttini. – Upper Saddle River [etc.]: Prentice Hall, 2015. – 489 с.
Cloud computing / N. B. Ruparelia. – Cambridge; London: The MIT Press, 2016. – 260 с. – (The MIT Press essential knowledge series)
Cloud computing for science and engineering / I. Foster, D. B. Gannon. – Cambridge; London: The MIT Press, 2017. – 372 с. – (Scientific and engineering computation) - ISBN 9780262037242.
Data analysis in the cloud: models, techniques and applications / D. Talia, P. Trunfio, F. Marozzo. – Amsterdam [etc.]: Elsevier, 2016. – 138 с. – (Computer science: reviews and trends) - ISBN 978-0-12-802881-0.
Developing and securing the cloud / B. Thuraisingham. – Boca Raton; London; New York: CRC Press, 2014. – 700 с.
Cloud computing: data-intensive computing and scheduling / F. Magoules, J. Pan, F. Teng. – Boca Raton [etc.]: CRC Press: Taylor & Francis Group, 2013. – 205 с. – (Chapman & Hall/CRC numerical analysis and scientific computing).
Rhoton, J.: Cloud computing explained / J. Rhoton. – [London]: Recursive Press, 2013. – 447 с.
Cloud enterprise architecture / P. Raj. – Boca Raton [etc.]: CRC Press: Taylor & Francis Group, 2013. – 489 с.
Cloud computing and services science / Ed. I. Ivanov, M. Sinderen van, B. Shishkov. – New York [etc.]: Springer, 2012. – 390 с. – (Service science: research and innovations in the service economy) .
Politics and the Internet in comparative context: views from the cloud / Ed. by P. G. Nixon, R. Rawal, D. Mercea. – London; New York: Routledge, 2013. – 255 с. – (Routledge research in political communication; 11) .
Business in the cloud: what every business needs to know about cloud computing / M. Hugos, D. Hulitzky. – Hoboken: John Wiley & Sons, 2011. – 205 с. – На англ. яз.
Cloud security and privacy / T. Mather, S. Kumaraswamy, S. Latif. – Beijing [etc.]: O'Reilly, 2009. – 312 с.

На русском языке:
Клементьев И.П., Устинов В. А.: Введение в Облачные вычисления.- УГУ, 2009, 233 стр.
Джордж Риз: Облачные вычисления.- BHV-СПб, 2011, 288 стр., ISBN: 978-5-9775-0630-4
Питер Фингар: «DOT. CLOUD. Облачные вычисления - бизнес-платформа XXI века», Аквамариновая Книга, 2011, 256 стр., ISBN:978-5-904136-21-5
А также – многочисленные статьи, и сайты облачных провайдеров

Cloud computing : основная литература

И: Google – в помощь!
Искать, например, на: www.twirpx.com – для студентов, аспирантов, преподавателей…
Gen.lib.rus.ec – поиск отсканированных книг (полулегально)
Gendocs.ru – поиск учебных материалов (их много, есть связи «подобное с подобным»)