Academic literature on the topic 'Хмарний ресурс'

Існуючі в хмарних обчислювальних середовищах підходи до початкового виділення і подальшого розподілу ресурсів можна розділити на 3 типи: ручне призначення ресурсів, планування ресурсів диспетчером хмарного обчислювального середовища і планування ресурсів середовищем віртуалізації. Хмарні обчислювальні середовища мають особливості, які створюють специфіку розподілу ресурсів в такому середовищі. Деякі елементи цієї проблематики є спільними з проблемами систем віртуалізації, а деякі мають особливості, характерні для хмарних обчислювальних середовищ. У середовищах віртуалізації проблема планування та оптимізації використання ресурсів вирішується двома способами: перерозподіл ресурсів адміністратором середовища віртуалізації вручну; автоматичне планування ресурсів з використанням методів розподіленого виділення ресурсів DRS (Distributed Resource Scheduling) і розподіленого управління енергоспоживанням DPM (Distributed Power Management). У різних середовищах віртуалізації DRS і DPM працюють по-різному, однак початкова логіка роботи зберігається. Предметом статті є дослідження проблематики розподілення ресурсів у середовищах віртуалізації та у хмарних обчислювальних середовищах. Метою є оцінка існуючих методів розподілення ресурсів у віртуальних середовищах, виявлення їх відповідності до обов’язкових характеристик хмарних обчислень. Завдання: проаналізувати існуючі методи розподілення ресурсів у середовищах віртуалізації та хмарних обчислювальних середовищах, визначити їх переваги і недоліки. За результатами порівняльного аналізу можна зробити висновок, що методи, які найчастіше застосовуються в хмарних обчислювальних середовищах, дуже примітивні, і завдання розподілу ресурсів в хмарному середовищі може бути більш ефективно вирішено тими ж методами, що використовуються в середовищах віртуалізації. Висновки. Недоліком кожного з проаналізованих методів є те, що потреби застосунків, які працюють всередині екземплярів, враховуються тільки в контексті необхідних обсягів процесорного ресурсу, оперативної пам'яті і наявності вільного дискового простору. При цьому не враховується специфіка роботи застосунків, а також те, як з цим застосунком будуть розділяти ресурси вже розгорнуті на тих же хостах екземпляри. Таким чином, не завжди має місце вибір оптимального хоста / ресурсу зберігання для розміщення екземпляру, що призводить до істотного зниження продуктивності застосунків і ефективності використання «хмарного» ресурсу.

Будь-яка, навіть найефективніша, логічно обґрунтована і корисна інновація (чи то теорія геліоцентризму Коперника або «походження видів» Дарвіна), якщо вона суперечить існуючій на даний момент догмі, приречена на ірраціональний скепсис, тривале і навмисне замовчування, обумовлене специфікою суспільних процесів і включеність людської психіки в ці процеси.Томас Семюел Кун Існуюча система освіти перестала влаштовувати практично всі держави світу і піддається активному реформуванню в наші дні. Перспективним напрямом використання в навчальному процесі є нова інформаційна технологія, яка дістала назву хмарні обчислення (Cloud computing). Концепція хмарних обчислень стала результатом еволюційного розвитку інформаційних технологій за останні десятиліття.Без сумніву, результати досліджень російських вчених: А. П. Єршова, В. П. Зінченка, М. М. Моісєєва, В. М. Монахова, В. С. Лєдньова, М. П. Лапчика та ін.; українських вчених В. Ю. Бикова, В. М. Глушкова, М. І. Жалдака, В. С. Михалевича, Ю. І. Машбиця та ін.; учених Білорусії Ю. О. Бикадорова, А. Т. Кузнєцова, І. О. Новик, А. І. Павловського та ін.; учених інших країн суттєво вплинули на становлення та розвиток сучасних інформаційних технологій навчання [1], [2], але в організації освітнього процесу виникають нові парадигми, наприклад, хмарні обчислення. За оцінками аналітиків Гартнер груп (Gartner Group) хмарні обчислення вважаються найбільш перспективною стратегічною технологією майбутнього, прогнозується міграція більшої частини інформаційних технологій в хмари на протязі найближчих 5–7 років [17].Згідно з офіційним визначенням Національного інституту стандартів і технологій США (NIST), хмарні обчислення – це система надання користувачеві повсюдного і зручного мережевого доступу до загального пулу інформаційних ресурсів (мереж, серверів, систем зберігання даних, додатків і сервісів), які можуть бути швидко надані та гнучко налаштовані на його потреби з мінімальними управлінськими зусиллями і необхідністю взаємодії з провайдером послуг (сервіс-провайдером) [18].У США в університетах функціонують віртуальні обчислювальні лабораторії (VCL, virtual computing lab), які створюються в хмарах для обслуговування навчального та дослідницьких процесів. В Південній Кореї запущена програма заміни паперових підручників для середньої школи на електронні, які зберігаються в хмарі і доступні з будь-якого пристрою, який може бути під’єднаний до Інтернету. В Росії з 2008 року при Російській академії наук функціонує програма «Університетський кластер», в якій задіяно 70 університетів та дослідних інститутів [3], в якій передбачається використання хмарних технологій та створення web-орієнтованих лабораторій (хабів) в конкретних предметних галузях для надання принципово нових можливостей передавання різноманітних інформаційних матеріалів: лекцій, семінарів, лабораторних робіт і т. п. Є досвід певних російських вузів з використання цих технологій, зокрема в Московському економіко-статистичному інституті вся інфраструктура переводиться на хмарні технології, а в навчальних програмах включені дисципліни з навчання технологій.На сьогодні в Україні теж почалося створення національної освітньої інформаційної мережі на основі концепції хмарних обчислень в рамках національного проекту «Відкритий світ», який планується здійснити протягом 2010-2014 рр. Відповідно до наказу Міністерства освіти та науки України від 23.02.2010 р. №139 «Про дистанційне моніторингове дослідження рівня сформованості у випускників загальноосвітніх навчальних закладів навичок використання інформаційно-комунікаційних технологій у практичній діяльності» у 2010 році було вперше проведено дистанційне моніторингове дослідження з метою отримання об’єктивних відомостей про стан інформатичної освіти та розроблення стратегії її подальшого розвитку. Для цих цілей було обрано портал (приклад гібридної хмари), створений на основі платформи Microsoft Azure [4].Як показує зарубіжний досвід [8], [11], [12], [14], [15], вирішити названі проблеми можна шляхом впровадження в навчальний процес хмарних обчислень. У вищих навчальних закладах України розроблена «Програма інформатизації і комп’ютеризації навчального процесу» [1, 166]. Але, проаналізувавши стан впровадження у ВНЗ хмарних технологій, можна зробити однозначний висновок про недостатню висвітленість цього питання в літературних та Інтернет-джерелах [1], [7].Переважна більшість навчальних закладів лише починає впроваджувати хмарні технології в навчальний процес та включати відповідні дисципліни для їх вивчення. Аналіз педагогічних праць виявив недостатнє дослідження питання використання хмарних обчислень у навчальному процесі. Цілком очевидно, що інтеграція хмарних сервісів в освіту сьогодні є актуальним предметом для досліджень.Для навчальних закладів все більшого значення набуває інформаційне наповнення та функціональність систем управління віртуальним навчальним середовищем (VLE, virtual learning environment). Не існує чіткого визначення VLE-систем, та й в самих системах в міру їх заглиблення в Інтернет постійно удосконалюються наявні і з’являються нові інструменти (блоги, wiki-ресурси). VLE-системи критикують в основному за слабкі можливості генерації та зберігання створюваного користувачами контенту і низький рівень інтеграції з соціальними мережами.Існує кілька полярних підходів до способів надання освіти за допомогою сучасних інформаційно-комунікаційних технологій та інформаційних ресурсів. З одного боку – навчальні заклади з віртуальним навчальним середовищем VLE, а з іншого – персональне навчальне середовище, створене з Web 2.0 сайтів та кероване учнями. Але варто звернути увагу на нову модель, що може зруйнувати обидва наявні підходи. Сервіси «Google Apps для навчальних закладів» та «Microsoft Live@edu» включають в себе широкий набір інструментів, які можна налаштувати згідно потреб користувача. Описувані системи розміщуються в так званій «обчислювальній хмарі» або просто «хмарі».Хмара – це не просто новий модний термін, що застосовується для опису Інтернет-технологій віддаленого зберігання даних. Обчислювальна хмара – це мережа, що складається з численної кількості серверів, розподілених в дата-центрах усього світу, де зберігаються безліч копій. За допомогою такої масштабної розподіленої системи здійснюється швидке опрацювання пошукових запитів, а система є надзвичайно відмовостійка. Система побудована так, що після закінчення тривалого періоду при потребі можна провести заміну окремих серверів без зниження загальної продуктивності системи. Google, Microsoft, Amazon, IBM, HP і NEC та інші, мають високошвидкісні розподілені комп’ютерні мережі та забезпечують загальнодоступність інформаційних ресурсів.Хмара може означати як програмне забезпечення, так і інфраструктуру. Незалежно від того, є сервіс програмним чи апаратним, необхідно мати критерій, для допомоги визначення, чи є даний сервіс хмарним. Його можна сформулювати так: «Якщо для доступу до інформаційних матеріалів за допомогою даного сервісу можна зайти в будь-яку бібліотеку чи Інтернет-клуб, скористатися будь-яким комп’ютером, при цьому не ставлячи ніяких особливих вимог до операційної системи та браузера, тоді даний сервіс є хмарним».Виділимо три умови, за якими визначатимемо, чи є сервіс хмарним.Сервіс доступний через Web-браузер або за допомогою спеціального інтерфейсу прикладної програми для доступу до Web-сервісів;Для користування сервісом не потрібно жодних матеріальних затрат;В разі використання додаткового програмного забезпечення оплачується тільки той час, протягом якого використовувалось програмне забезпечення.Отже, хмара – це великий пул легко використовуваних і доступних віртуалізованих інформаційних ресурсів (обладнання, платформи розробки та/або сервіси). Ці ресурси можуть бути динамічно реконфігуровані для обслуговування мінливого навантаження (масштабованості), що дозволяє також оптимізувати використання ресурсів. Такий пул експлуатується на основі принципу «плати лише за те, чим користуєшся». При цьому гарантії надаються постачальником послуг і визначаються в кожному конкретному випадку угодами про рівень обслуговування.Існує три основних категорії сервісів хмарних обчислень [10]:1. Комп’ютерні ресурси на зразок Amazon Elastic Compute Cloud, використання яких надає організаціям можливість запускати власні Linux-сервери на віртуальних комп’ютерах і масштабувати навантаження гранично швидко.2. Створені розробниками програми для пропрієтарних архітектур. Прикладом таких засобів розробки є мова програмування Python для Google Apps Engine. Він безкоштовний для використання, однак існують обмеження за обсягом даних, що зберігаються.3. Сервіси хмарних обчислень – це різноманітні прикладні програмні засоби, розміщені в хмарі і доступні через Web-браузер. Зберігання в хмарі не тільки даних, але і програм, змінює обчислювальну парадигму в бік традиційної клієнт-серверної моделі, адже на стороні користувача зберігається мінімальна функціональність. Таким чином, оновлення програмного забезпечення, перевірка на віруси та інше обслуговування покладається на провайдера хмарного сервісу. А загальний доступ, управління версіями, спільне редагування стають набагато простішими, ніж у разі розміщення програм і даних на комп’ютерах користувачів. Це дозволяє розробникам постачати програмні засоби на зручних для них платформах, хоча необхідно переконатися, що програмні засоби придатні до використання при роботі з різними браузерами.З точки зору досконалості технології, програмне забезпечення в хмарах розвинуте значно краще, ніж апаратна складова.Особливу увагу звернемо на програмне забезпечення як послугу (SaaS, Software as a Servise), що позначає програмну складову у хмарі. Більшість систем SaaS є хмарними системами. Для користувачів системи SaaS не важливо, де встановлене програмне забезпечення, яка операційна система при цьому використовується та якою мовою воно описане. Головне – відсутня необхідність встановлювати додаткове програмне забезпечення.Наприклад, Gmail представляє собою програму електронної пошти, яка доступна через браузер. Її використання забезпечує ті ж функціональні можливості, що Outlook, Apple Mail, але для користування нею необхідно «thick client» («товстий клієнт»), або «rich client» («багатий клієнт»). В архітектурі «клієнт – сервер» це програми з розширеними функціональними характеристиками, незалежно від центрального сервера. При такому підході сервер використовується як сховище даних, а вся робота з опрацювання і подання даних переноситься на клієнтський комп’ютер.Системи SaaS наділені деякими визначальними характеристиками:– Доступність через Web-браузер. Програмне забезпечення типу SaaS не потребує встановлення жодних додаткових програм на комп’ютер користувача. Доступ до систем SaaS здійснюється через Web-браузер з використанням відкритих стандартів або універсальний плагін браузера. Хмарні обчислення та програмне забезпечення, яке є власністю певної компанії, не поєднуються між собою.– Доступність за вимогою. За наявності облікового запису можна отримувати доступ до програмного забезпечення в будь-який момент та з будь-якої географічної точки земної кулі.– Мінімальні вимоги до інфраструктури ІТ. Для конфігурування систем SaaS потрібен мінімальний рівень технічних знань (наприклад, для управління DNS в Google Apps), що не виходить за рамки, характерні для звичайного користувача. Висококваліфікований IT-адміністратор для цього не потрібний.Переваги хмарної інфраструктури. Наявність апаратних засобів у власності потребує їх обслуговування. Планування необхідної потужності та забезпечення ресурсами завжди актуальні. Хмарні обчислення спрощують вирішення двох проблем: необхідність оцінювання характеристик обладнання та відсутність коштів для придбання нового потужного обладнання. При використанні хмарної інфраструктури необхідні потужності додаються за лічені хвилини.Зазвичай на кожному сервері передбачено резерв, що забезпечує вирішення типових апаратних проблем. Наприклад, резервний жорсткий диск, призначений для заміни диска, що вийшов з ладу, в складі масиву RAID. Необхідно скористатися послугами для встановлення нового диску на сервер. Для цього потрібен час та висока кваліфікація спеціаліста, щоб роботу виконати швидко з метою уникнення повного виходу сервера з ладу. Якщо сервер остаточно вийшов з ладу, використовується якісна, актуальна резервна копія та досконалий план аварійного відновлення. Тільки тоді є можливість провести відновлення системи в короткий термін, причому завжди в ручному режимі.При використанні хмар немає потреби перейматись проблемами стосовно апаратних засобів, що використовуються. Користувач може і не дізнатися про те, що фізичний сервер вийшов з ладу. Якщо правильно дібрано інструментарій, можливе автоматично відновлення даних після надскладної аварійної ситуації. При використанні хмарної інфраструктури у такому випадку можна відмовитись від віртуального сервера і отримати інший. Немає потреби думати про утилізацію та перейматися про нанесену шкоду навколишньому середовищу.Хмарне сховище. Абстрагування від апаратних засобів в хмарі здійснюється не тільки завдяки заміні фізичних серверів віртуальними. Віртуалізації підлягають і системи фізичного зберігання даних.При використанні хмарного сховища можна переносити дані в хмару, не переймаючись, яким чином вони зберігаються та не турбуючись про їх резервне копіювання. Як тільки дані, переміщені в хмару, будуть потрібні, достатньо буде просто звернутись в хмару і отримати їх. Існує кілька підходів до хмарного сховища. Йдеться про поділ даних на невеликі порції та зберігання їх на багатьох серверах. Порції даних наділяються індивідуально обчисленими контрольними сумами, щоб дані можна було швидко відновити в критичних ситуаціях.Часто користувачі працюють з хмарним сховищем так, ніби мають справу з мережевим накопичувачем. Щодо принципу функціонування хмарне сховище принципово відрізняється від традиційних накопичувачів, оскільки у нього принципово інше призначення. Обмін даними при використанні хмарного сховища повільніший, воно більш структуроване, внаслідок чого його використання як оперативного сховища даних непрактичне. Зазначимо, що використання хмарного сховища недоцільне для транзакцій в хмарних прикладних програмах. Хмарне сховище сприймається, як аналог резервної копії на стрічковому носієві, хоча на відміну від системи резервного копіювання зі стрічковим приводом в хмарі не потрібні ні привід, ні стрічки.Grid Computing (англ. grid – решітка, грати) – узгоджене, відкрите та стандартизоване комп’ютерне середовище, що забезпечує гнучкий, безпечний, скоординований розподіл обчислювальних ресурсів і ресурсів збереження інформації, які є частиною даного середовища, в рамках однієї віртуальної організації [http://gridclub.ru/news/news_item.2010-08-31.0036731305]. Концепція Grid Computing представляє собою архітектуру множини прикладних програмних засобів – найпростіший метод переходу до хмарної архітектури. Програмні засоби, де використовуються grid-технології, є програмним забезпеченням, при функціонуванні якого інтенсивно використовуються ресурси процесора. В grid-програмах розподіляються операції опрацювання даних на невеликі набори елементарних операцій, що виконуються ізольовано.Використання хмарної інфраструктури суттєво спрощує та здешевлює створення grid-програм. Якщо потрібно опрацювати якісь дані, використовують сервер для опрацювання даних. Після завершення опрацювання даних сервер можна призупинити, або задати для опрацювання новий набір даних.На рисунку 1 подано схему функціонування grid-програми. На сервер, або кластер серверів, поступає набір даних, які потрібно опрацювати. На першому етапі дані передаються в чергу повідомлень (1). На інших вузлах аналізується чергою повідомлень (2) про нові набори даних. Коли набір даних з’являється в черзі повідомлень, він аналізується на першому комп’ютері, де його виявлено, а результати надсилаються назад в чергу повідомлень (3), звідки вони зчитуються сервером або кластером серверів (4). Обидва компоненти можуть функціонувати незалежно один від одного, а кожен з них може функціонувати навіть в тому випадку, якщо другий компонент не задіяний на жодному комп’ютері. Рис. 1. Архітектура grid-програм У такій ситуації використовуються хмарні обчислення, оскільки при цьому не потрібні власні сервери, а за відсутності даних для опрацювання не потрібні сервери взагалі. Таким чином можна масштабувати потужності, що використовуються. Інакше кажучи, щоб комп’ютер не використовувався «вхолосту», важливо опрацьовувати дані за мірою їх надходження. Сервери включаються, коли потік даних інтенсивний, а виключаються в міру ослаблення інтенсивності потоку. Grid-програми мають дещо обмежену область застосування (опрацювання великих об’ємів наукових і фінансових даних). В переважній частині таких програм використовуються транзакційні обчислення.Транзакційна система – це система, де один і більше вхідних наборів даних опрацьовуються одночасно в рамках однієї транзакції та в

Метою дослідження є аналіз наявних у мережі Internet ресурсів інформативно-навчального характеру, пов’язаних з теорією нечіткої логіки, реалізацією її механізмів та застосуванням до розв’язання практичних задач, завдання дослідження – вивчення можливості використання хмарних ресурсів у процесі викладання відповідних дисциплін у ВНЗ, об’єкт дослідження – засоби хмарних ресурсів для підтримки математичних досліджень, предмет – хмарні ресурси з теорії і методів нечітких множин і нечіткої логіки, метод дослідження – теоретичне дослідження. У ході дослідження було знайдено та об’єднано в єдиний методичний блок теоретичні матеріали і демонстраційні Web-сервіси із заданої тематики. У результаті було сформовано комплекс навчальних ресурсів, котрі можуть мати позитивний ефект при використанні, зокрема, у процесі дистанційного навчання.

Розглянуто питання подальшого розвитку засад створення адаптивних інфраструктур хмарних обчислень, здатних динамічно адаптуватися до вимог користувачів та діючих особливостей і змін умов функціонування. Розроблено методи та аналітичні умови адаптації надання ресурсів користувачам хмарних обчислень. Ці умови надають можливість розробляти технологію (механізми та алгоритми) використання адаптивної дисципліни (порядку) надання обчислювальних ресурсів користувачам. У свою чергу, це дозволяє забезпечувати часові вимоги різних користувачів на отримання своєчасних результатів обчислень чи найбільш ефективно використовувати наявні ресурси хмарних обчислень. Це є актуальним для систем реального масштабу часу і, в першу чергу, для спеціальних інформаційних систем, що побудовані із використанням приватних хмар, і може бути критичним при обмежених обчислювальних ресурсах хмарних обчислень.

Мета дослідження полягає у визначенні актуальності використання хмарних технологій для роботи з молодшими школярами. Завдання дослідження: розглянути хмарні сервіси та окреслити перспективи використання хмарних технологій у навчально-виховному процесі. Об’єкт дослідження: використання хмарних технологій у професійній діяльності вчителів початкових класів. Предмет дослідження: можливості використання хмарних технологій у роботі вчителів початкових класів. Методи дослідження: описовий (аналіз джерельної бази, вивчення урядових документів). Основні висновки і рекомендації: на сьогоднішній день, використання хмарних технологій в сфері освіти сприяє вдосконаленню процесу підготовки учнів. Наявність електронних посібників та інших навчальних матеріалів у поєднанні з хмарними технологіями дає можливість школярам поповнювати знання в будь-який час, маючи доступ до віддалених освітніх ресурсів. Зокрема, відкриваються додаткові можливості одержання освіти дітям з особливими потребами. Використання хмарних технологій надає можливість створювати віртуальні навчальні класи та проводити online заходи: позакласні уроки, лабораторні роботи, тематичні вечори, виховні заходи тощо.

У статті розкрито принципи захисту від несанкціонованого доступу до ресурсів системи хмарних обчислень. Наголошено, що продуктивність є важливим фактором для розгляду системи хмарних обчислень. Доступ до загальнодоступних хмар здійснюється через Інтернет і стикається з обмеженнями смуги пропускання, наданими їх відповідними постачальниками інтернет-послуг. Підкреслено, що масштабування до більшої пропускної здатності Інтернету може значно збільшити загальну вартість володіння хмарними рішеннями. Розглянута архітектура модулю контролю доступу, щодо забезпечення захисту від несанкціонованого доступу до ресурсів системи хмарних обчислень, а також запропонована концептуальна схема реалізації процесів автентифікації та авторизації за допомогою модулю контролю доступу, яка відрізняється від існуючих комплексним підходом до класифікації облікових даних користувача і засобів, методів захисту, і може бути застосована до всіх інформаційних систем. Визначено основні архітектурні рішення побудови архітектури модулю контролю доступу, виявлено її переваги та недоліки з точки зору інформаційної безпеки, визначено основні моделі обслуговування хмарних обчислень, описана еталонна архітектура хмарних обчислень з точки зору захисту даних і моделі безпеки. Підкреслено, що архітектура контролю доступу має три основні частини, які працюють разом для обробки запитів доступу: модуль контролю доступу, який приймає/відхиляє/перенаправляє запити на доступ, віртуальна розподілена мережа, яка розгортає та контролює ресурси та послуги, а також централізована глобальна система управління ресурсами, яка обробляє переміщення запитів до інших хмар для віддаленого використання послуг/ресурсів. Наголошено, що глобальна система управління ресурсами діє як бар'єр між різними хмарними службами на одному рівні або різних шарах, а використання однієї централізованої глобальної системи управління ресурсами у запропонованій архітектурі ґрунтується на тому, щоб уникнути використання угоди про рівень послуг для кожного рівня обслуговування.

Сучасні інноваційні тенденції в освіті передбачають активне залучення ресурсів Інтернету до процесу навчання технічним спеціальностям. При виконанні складних креслень, розрахунків, спільної роботи над проектами пропонується використовувати комплексний хмарний сервіс. Програмне забезпечення САПР Autodesk надає можливість по новому організувати навчання студентів інженерній графіці в межах однієї платформи. В статті обґрунтовано необхідність проведення змін в організації навчання з дисципліни «Нарисна геометрія та інженерна графіка» при підготовці спеціалістів водного транспорту з урахуванням вимог модернізації освітнього процесу. На основі можливостей AutoCAD-17 щодо трьохвимірного моделювання розглядаються алгоритми формування просторових моделей геометричних об’єктів з різних поверхонь видавлюванням і за допомогою логічних операцій: об’єднання, віднімання і перетину. Обговорюються можливості створення і організації роботи зі спільним кресленням, особливості параметричного проектування, використання хмарних технологій в процесі створення, зберігання і модифікації креслень. Ключові слова: модернізація освіти, інженерна графіка, ІТ - компетентність, САПР AutoCAD, хмарні технології, професійно-орієнтована підготовка.

Сучасні інноваційні тенденції в освіті передбачають активне залучення ресурсів Інтернету до процесу навчання технічним спеціальностям. При виконанні складних креслень, розрахунків, спільної роботи над проектами пропонується використовувати комплексний хмарний сервіс. Програмне забезпечення САПР Autodesk надає можливість по новому організувати навчання студентів інженерній графіці в межах однієї платформи. В статті обґрунтовано необхідність проведення змін в організації навчання з дисципліни «Нарисна геометрія та інженерна графіка» при підготовці спеціалістів водного транспорту з урахуванням вимог модернізації освітнього процесу. На основі можливостей AutoCAD-17 щодо трьохвимірного моделювання розглядаються алгоритми формування просторових моделей геометричних об’єктів з різних поверхонь видавлюванням і за допомогою логічних операцій: об’єднання, віднімання і перетину. Обговорюються можливості створення і організації роботи зі спільним кресленням, особливості параметричного проектування, використання хмарних технологій в процесі створення, зберігання і модифікації креслень. Ключові слова: модернізація освіти, інженерна графіка, ІТ - компетентність, САПР AutoCAD, хмарні технології, професійно-орієнтована підготовка.

Предметом дослідження в статті є моделі та методи розмежування навантаження і ресурсів в системах хмарних обчислень, зокрема, які базуються на моделі надання послуг інфраструктури як сервісу. Метою роботи є оптимізація первинного виділення ресурсів в системах хмарних обчислень шляхом адаптації методу аналізу ієрархій для впровадження в хмарні обчислення. Це дозволить запускати нові віртуальні машини з мінімальним зниженням продуктивності вже функціонуючих екземплярів. У статті вирішуються наступні завдання: дослідження доцільності використання моделі аналізу ієрархій в хмарних обчисленнях; адаптація методу аналізу ієрархій для впровадження в системи хмарних обчислень; оцінка ефективності впровадженого методу. Для вирішення поставлених завдань були використані підходи і методи теоретичних досліджень, які засновані на наукових положеннях статичного, функціонального і системного аналізів. Отримані наступні результати: запропоновано використання методу аналізу ієрархії для розподілу ресурсів у системах хмарних обчислень. Наведено переваги та недоліки цього методу для використання у хмарних обчисленнях. Метод аналізу ієрархій був адаптовано для систем хмарних обчислень. Наведено алгоритм його використання. Проведена оцінка ефективності розробленого метода, який показав доцільність його використання при розподілу ресурсів у системах хмарних обчислень. Висновки. Вдосконалення методу первинного розмежування ресурсів в системах хмарних обчислень дозволило підвищити здатність цих систем запускати нові віртуальні машини з мінімальним зниженням продуктивності вже функціонуючих екземплярів

Мета дослідження полягає у відображенні досвіду США щодо використання приватної хмари Citrix у процесі навчання учнів, які мають особливі освітні потреби: учні, які в силу соціальних обставин опинилися під загрозою покинути навчання (змушені працювати, доглядати за дитиною, мають проблеми соціалізації тощо) та учні з різного роду відхиленнями: аутизмом, емоційними розладами, затримкою в розвитку. Завдання дослідження: виокремлення процесу навчання дітей з особливими потребами як педагогічної проблеми; окреслення перспектив, що відкривають ІКТ для навчання дітей з особливими потребами; висвітлення досвіду США щодо використання приватної хмари Citrix у процесі навчання учнів з особливими потребами. Об’єкт дослідження: процес навчання учнів з особливими потребами з використанням хмарних технологій. Предмет дослідження: досвід США у використанні хмарних рішень Citrix у процесі навчання учнів з особливими потребами. Методи дослідження: описовий (аналіз джерельної бази, вивчення урядових документів). Результати дослідження. У США закон зобов’язує державні школи надавати спеціальні освітні послуги дітям з особливими потребами. Оскільки не всі школи мають достатньо розвинену для цього інфраструктуру, поширеною практикою стало залучення приватних осередків до вирішення цієї проблеми. Визнаним лідером даного напряму є компанія «Освітні послуги Америки» (Educational Services of America), яка використовує приватну хмару Citrix. Завдяки хмарним рішенням, діти з особливими потребами отримують доступ до дидактичних матеріалів у прийнятному форматі, що дозволяє їм долати бар’єри на шляху до навчання, демонструвати навчальні досягнення, бути успішними. Висновки. Останні роки ознаменувались суттєвими змінами в сфері освіти: зросла кількість електронних ресурсів, процес навчання стає більш незалежним від фізичного розташування його суб’єктів та часових меж, відкриваються додаткові можливості одержання освіти дітьми з особливими потребами.

Метою проведених досліджень є винаходження методу побудови повноцінної автоматизації перевірки завдань інфраструктурного рішення в хмарних технологіях на основі порівняння базисного та модифікованого стану хмарної інфраструктури після виконання студентом завдання по створенню певних ресурсів у хмарному середовищі.

Дана кваліфікаційна робота присвячена подальшій розробці методології проектування інфраструктури віртуальних полігонів, досліджені різні аспекти роботи системи і її підсистем: обчислювальної підсистеми (підсистема віртуалізації, гіпервізор), мережевої підсистеми, системи зберігання даних, системи автоматизації надання послуг і забезпечення універсального доступу

Використані джерела: Зубок В.Ю. Факторний аналіз ризиків на прикладі інциденту з програмним забезпеченням реєстру глобальної маршрутизації. - Реєстрація, зберігання і обробка даних. №1(22), 2020. – C.49-55.
В ІТ домінує тенденція децентралізації інформаційних ресурсів і перенесення в так звані хмари – розподілені гнучко конфігуровані обчислювальні ресурси, разом з програмним забезпеченням, що підтримує архітектуру хмари. Технічне адміністрування, або, як його називають, оркестрація розподілених систем обробки інформації, особливо в хмарах, стає складним завданням, в якому будь-яка найменша невизначеність (потенційно помилкова дія) може призвести до глобальних для системи наслідків за принципом «помаху крила метелика».

Проведено аналіз існуючих проблем в управлінні ресурсами ІТ інфраструктури. Запропоновані способи застосування технологій штучного інтелекту для вирішення задачі розподілу ресурсів. Запропоновано модифікований варіант фітнес-функції, що дозволяє здійснювати оптимальний розподіл елементів інфраструктури, враховуючи їх поточне розміщення. Проведено порівняння розроблених алгоритмів з існуючими та підтвердженно високу якість отриманих результатів.
The analysis of existing problems in IT infrastructure resources management is carried out. Methods of application of artificial intelligence technologies for solving the problem of resource allocation are proposed. A modified fitness function is proposed, which performs optimal infrastructure resource destribution, taking into account their current locations. A comparison of the developed algorithms with existing ones was performed, which proved high quality of the obtained results.
Проведен анализ существующих проблем в управлении ресурсами ИТ инфраструктуры. Предложенные способы применения технологий искусственного интеллекта для решения задачи распределения ресурсов. Предложен модифицированный вариант фитнес-функции, который позволяет осуществлять оптимальное распределение элементов инфраструктуры, учитывая их текущее положение. Проведено сравнение разработанных алгоритмов с существующими и подтверждено высокое качество полученных результатов.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук (доктора філософії) за спеціальністю 05.13.05 – комп'ютерні системи та компоненти (123 – Комп'ютерна інженерія). – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Міністерство освіти і науки України, Харків, 2019. Дисертаційна робота присвячена вирішенню наукового завдання розробки методів і засобів розподілу ресурсів між композитними застосунками в розподіленому середовищі з метою підвищення якості виконання композитних застосунків. Метою роботи є підвищення ефективності використання ресурсів розподілених комп'ютерних систем на основі розроблення нових та удосконалення існуючих моделей і методів оброблення транзакцій композитних застосунків. У дисертаційній роботі вперше запропонована математична модель процесу розподілу ресурсів між композитними застосунками у розподіленому хмарному середовищі, яка на відміну від існуючих, враховує часові вікна за допомогою введення віртуального часу на протязі розглядаємого часового інтервалу обробки інформації, що дозволяє враховувати періодично виникаючі обмеження щодо доступності певних ресурсів. Вдосконалено критерій оцінки якості розподілу ресурсів розподіленого хмарного середовища, який на відміну від існуючих використовує показник утилізації ресурсів, що дозволило підвищити збалансованість навантаження при виконанні транзакцій композитних застосунків. Набув подальшого розвитку метод планування виконання транзакцій композитних застосунків за рахунок сумісного використання жадібного, кластеризаційного та мурашиного алгоритмів оптимізації, що дозволило зменшити час виконання оптимального плану транзакцій у порівнянні з існуючими методами у середньому до 8%.
Dissertation for the degree of candidate of technical sciences (doctor of philosophy) in specialty 05.13.05 – computer systems and components (123 – Computer engineering). – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Ministry of Education and Science of Ukraine, Kharkiv, 2019. The dissertation is devoted to solving the problem of resource allocation between composite applications in distributed cloud environments on the basis of mathematical model development (mathematical models and methods) of transaction processing of a composite application. The aim of the work is to increase the efficiency of the use of distributed computer systems resources, based on the development of new and improved existing models and methods of handling the transactions of composite applications. In the dissertation the mathematical model of the process of distribution of resources between composite applications in a distributed cloud environment was proposed for the first time, which, in contrast to the existing ones, takes into account time windows by introducing virtual time during the considered time interval of information processing, allowing to take into account periodically arising restrictions on availability of certain resources. The criterion for assessing the quality of distribution of distributed, cloud-based resources is improved, which, unlike existing ones, uses the utilization rate of resources, and allowed to increase the balance of load when executing transactions of composite applications. Has further developed the method of planning the implementation of transactions of composite applications due to the joint use of greedy, clustering and ant methods of optimization, which reduced the time to execute the optimal plan of transactions in comparison with existing methods up to 8%.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук (доктора філософії) за спеціальністю 05.13.05 – комп'ютерні системи та компоненти (123 – Комп'ютерна інженерія). – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Міністерство освіти і науки України, Харків, 2019. Дисертаційна робота присвячена вирішенню наукового завдання розробки методів і засобів розподілу ресурсів між композитними застосунками в розподіленому середовищі з метою підвищення якості виконання композитних застосунків. Метою роботи є підвищення ефективності використання ресурсів розподілених комп'ютерних систем на основі розроблення нових та удосконалення існуючих моделей і методів оброблення транзакцій композитних застосунків. У дисертаційній роботі вперше запропонована математична модель процесу розподілу ресурсів між композитними застосунками у розподіленому хмарному середовищі, яка на відміну від існуючих, враховує часові вікна за допомогою введення віртуального часу на протязі розглядаємого часового інтервалу обробки інформації, що дозволяє враховувати періодично виникаючі обмеження щодо доступності певних ресурсів. Вдосконалено критерій оцінки якості розподілу ресурсів розподіленого хмарного середовища, який на відміну від існуючих використовує показник утилізації ресурсів, що дозволило підвищити збалансованість навантаження при виконанні транзакцій композитних застосунків. Набув подальшого розвитку метод планування виконання транзакцій композитних застосунків за рахунок сумісного використання жадібного, кластеризаційного та мурашиного алгоритмів оптимізації, що дозволило зменшити час виконання оптимального плану транзакцій у порівнянні з існуючими методами у середньому до 8%.
Dissertation for the degree of candidate of technical sciences (doctor of philosophy) in specialty 05.13.05 – computer systems and components (123 – Computer engineering). – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Ministry of Education and Science of Ukraine, Kharkiv, 2019. The dissertation is devoted to solving the problem of resource allocation between composite applications in distributed cloud environments on the basis of mathematical model development (mathematical models and methods) of transaction processing of a composite application. The aim of the work is to increase the efficiency of the use of distributed computer systems resources, based on the development of new and improved existing models and methods of handling the transactions of composite applications. In the dissertation the mathematical model of the process of distribution of resources between composite applications in a distributed cloud environment was proposed for the first time, which, in contrast to the existing ones, takes into account time windows by introducing virtual time during the considered time interval of information processing, allowing to take into account periodically arising restrictions on availability of certain resources. The criterion for assessing the quality of distribution of distributed, cloud-based resources is improved, which, unlike existing ones, uses the utilization rate of resources, and allowed to increase the balance of load when executing transactions of composite applications. Has further developed the method of planning the implementation of transactions of composite applications due to the joint use of greedy, clustering and ant methods of optimization, which reduced the time to execute the optimal plan of transactions in comparison with existing methods up to 8%.

У методичному посібнику наведено теоретичні відомості з основ вико-ристання адаптивних хмаро орієнтованих систем у діяльності вчителя, що охоплюють поняттєвий апарат, критерії добору засобів і ресурсів, проекту-вання структури середовища. Обґрунтовано методичні засади використання сервісів науково-навчальної хмари закладу освіти на базі MS Office 365, сервісів адаптивного управління контентом на базі загальнодоступної хмари (AWS, IBM Box), підтримування процесів створення і використання електронних освітніх ресурсів (WPadV4), використання сервісів відкритої науки в адаптивних хмаро орієнтованих системах, використання хмарного сервісу CoCalc для організації спільної роботи над навчальними проектами та ін. Для педагогічних, наукових, науково-педагогічних працівників, студентів і аспірантів закладів педагогічної освіти.

GlowScript («Graphics Library on Web») – Web-середовище для комп’ютерного моделювання фізичних процесів мовою JavaScript, що використовує 3D-бібліотеку WebGL. Незважаючи на хмарну природу, дане середовище є досить вимогливим до апаратної частини на боці клієнта: мобільний код на WebGL виконується, як правило, за допомогою обчислювальних ресурсів відеокарти клієнта (GPU). Виконання GlowScript-програм відбувається теж на клієнтському боці (у якості інтерпретатора JavaScript виступає Web-браузер).