Добірка наукової літератури з теми "Хмарні обчислювальні сервіси"

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

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

Розглянуто сучасні підходи, які використовуються при впровадженні автоматизованих системобробки вхідних запитів хмарних сервісів мережі «Інтернету речей» відповідно до концепції граничних обчислень. Узагальнено найбільш актуальні задачі, що виникають при побудові та впровадженні алгоритмів обробки вхідних даних за умов обмежень на обчислювальний ресурс апаратно-програмної платформи та перепускність мережевих каналів системи. Запропоновано математичну модель впровадження та масштабування програмних додатків для обробки потокових даних. що надходять змножини інформаційних вузлів глобальної мережі хмарного сервісу, а також систему оцінки і оптимізації роботи алгоритмів відповідно показника зменшення часу затримки, що виникає при обробці вхідних даних центральним вузлом інформаційної мережі. При цьому математичний апарат базується на формалізації процесу розгортання програмного додатку відповідно до типової задачі планування завдань потокової обробки даних. Результати моделювання вказують на ефективність запропонованих методів, а також наможливість побудови на їх основі цілісної методології оцінки ефективності процесів впровадження та масштабування програмних додатків у середовищі хмарного сервісу глобальної інформаційної мережі «Інтернету речей».

Постановка проблеми. Завдяки мережним зв’язкам мимоволі формуються нові соціальні об’єднання – віртуальні спільноти. Вони не можуть бути спеціально спроектовані, організовані або створені в наказовому порядку. Участь у віртуальних предметних спільнотах дозволяє вчителям, які живуть у різних куточках країни і за кордоном, спілкуватися один з одним, вирішувати професійні питання та підвищувати свій професійний рівень. Такий підхід вимагає від суспільства розбудовувати різноманітні платформи, наприклад, за хмарними технологіями.Формування мережного суспільства – суспільства ХХІ століття, вимагає від учителів постійного вдосконалення своєї педагогічної майстерності і використання інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) під час навчання школярів.Отже, постає проблема дієвої підтримки вчителів у використанні і впровадженні новітніх технологій у навчально-виховному процесі з метою підвищення якості природничо-математичної освіти. Створення віртуальних предметних спільнот дає вчителю широкі можливості для спілкування, обміну даними, отримання дієвої допомоги і підтримки у впровадженні інновацій. Ми спостерігаємо за глобальними змінами у розвитку Інтернет-технологій, а саме за використанням у повсякденній практиці віртуальних предметних спільнот вчителями зарубіжних країн, що спонукає робити перші кроки до нових технологій вітчизняних педагогів [2, 202].Аналіз останніх досліджень і публікацій. У дослідженнях зарубіжних і вітчизняних вчених спостерігається інтерес до віртуальних предметних спільнот, що обумовлено їх зростаючою кількістю, постійними змінами і впровадженням новітніх технологій для підтримки їх діяльності.Сьогодні наукові пошуки орієнтовані на педагогічні підходи до вивчення віртуальних спільнот, що відображено у працях В. Ю. Бикова, М. І. Жалдака, Н. Т. Задорожної, В. М. Кухаренка, І. Д. Малицької, Н. В. Морзе, Є. Д. Патаракіна та ін. Однак питання використання віртуальних спільнот для професійного росту вчителя досліджено недостатньо.Метою статті є аналіз особливостей нової мережі «Партнерство в навчанні» та діяльності вчителів-предметників у віртуальних предметних спільнотах.Виклад основного матеріалу. У 2003 році компанією «Майкрософт Україна» у співпраці з Академією педагогічних наук України було започатковано мережу «Партнерство в навчанні», яка дала новий поштовх до застосування наукових підходів у використанні ІКТ під час навчально-виховного процесу.У мережі вчителями-предметниками створювалися професійні віртуальні спільноти, вони спільно працювали над розробкою уроків, навчальними і методичними матеріалами, обмінювалися досвідом та ідеями.На виконання Державної цільової соціальної програми підвищення якості шкільної природничо-математичної освіти на період до 2015 року у мережі «Партнерство в навчанні» координувалася діяльність віртуальних предметних спільнот з навчання: фізики, хімії, біології, фізики, математики, географії [1, 40].За час існування віртуальних предметних спільнот (з січня по жовтень 2012 року) спільнотами було розроблено: методичного забезпечення – 1353 од., розробок уроків – 366 од., презентацій – 2221 од., відеоуроків – 2998 од., фото матеріалів – 554 од., оголошеннь – 422 од., дискусій – 219 од., подій – 210 од., посилань – 713 од. Всього до спільнот приєдналося – 2325 осіб.Проте з 3 жовтня 2012 року платформа, яка була розроблена на Windows SharePoint, припинила своє існування, і всім вчителям-предметникам мережі «Партнерство в навчанні» потрібно було створити нові профілі на новітній платформі, розробленій на Windows Azure.Windows Azure – назва платформи «хмарних сервісів» від Microsoft, за допомогою якої можна розміщувати в «хмарних» датацентрах Microsoft і «віртуально»-необмежено масштабувати веб-додатки.Існує велика кількість варіантів визначення, що таке «хмарні обчислення» або «хмарна платформа». Це пов’язано з тим, що різні постачальники хмарних сервісів намагаються підкреслити унікальність своєї пропозиції на ринку і вибирають різні назви, часто не зовсім вірно відображають реальну суть пропонованих сервісів. Зазвичай, говорячи про хмарну платформу, використовують такі терміни, як «інфраструктура як сервіс», «платформа як сервіс», «застосування як сервіс» або навіть «інформаційні технології як сервіс».Windows Azure забезпечує автоматичне управління сервісами, гарантує високу доступність екземплярів Windows Server і їх автоматичне оновлення. Фізично платформа Windows Azure розміщується на комп’ютерах в центрах обробки даних, що створені і розвиваються. Працездатність платформи Windows Azure забезпечують 8 глобальних дата центрів Microsoft.Основні особливості даної моделі:– оплата тільки спожитих ресурсів;– загальна, багатопотокова структура обчислень;– абстракція від інфраструктури.Windows Azure в повній мірі реалізує дві хмарні моделі:– платформи як сервіс (Platform as a Service, PaaS), коли платформа надається клієнтові як сервіс і надає можливість розробки і виконання застосунків і зберігання даних на серверах, розташованих в розподілених дата центрах;– інфраструктури як сервісу (Infrastructure as Service, IaaS).Оплата хмарної платформи розраховується, виходячи з обсягу використаних обчислювальних ресурсів, таких як: – мережний трафік, час роботи додатка, обсяг даних, кількість операцій з даними (транзакцій).Для найкращого задоволення потреб освітян та керівників навчальних закладів компанія Майкрософт створила нову професійну платформу www.pil-network.com. Нова мережа створена як місце для освітян, де вони можуть спілкуватися з іншими однодумцями, підвищувати власний професійний рівень та досвід навчання своїх учнів у класі та поза ним. Це не просто вебзастосунки для співпраці – це скринька з ресурсами, планами уроків, особисто розроблені навчальні матеріали освітян з усього світу.Розглянемо особливості діяльності вчителів-предметників у віртуальних предметних спільнотах на новій мережі «Партнерство в навчанні».Реєстрація на будь-якому онлайн-ресурсі – це процедура, яка вимагає багато часу та терпіння, тому для її полегшення нові користувачі можуть вибрати декілька способів авторізації:– використати Windows Live ID, тобто логін і пароль для доступу в мережу «Партнерство в навчанні»;– авторизуватитя за допомогою облікових записів Facebook, Yahoo або Gmail.Користувач мережі несете повну відповідальність за збереження конфіденційності щодо паролю, профілю та за всі дії, що виконуються під його обліковим записом.У мережі пошук документів здійснюється за такими напрямами: навчальне відео та навчальні матеріали. Можна здійснити і розширений пошук за такими критеріями: країна, мова, вік учнів, тема (навчальна дисципліна), навички ХХІ століття, навчальні підходи, технології, обладнання, рівень.Навички ХХІ століття включають: співпрацю, спілкування, громадянську грамотність, ІКТ для навчання, створення бази знань, розвитку критичного мислення, вирішення проблем та інновації, сомооцінювання.До навчальних підходів віднесено: безпосереднє викладання, незалежні дослідження, індивідуальне навчання, проектна методика.Пошук матеріалів можна здійснити, вказуючи назву обладнання: мультимедійну дошку, персональний комп’ютер, планшет, телефон, Xbox, Kinect.Вчителі, які працюють у мережі, отримують відповідний рівень: бронзовий, срібний чи золотий.Для перегляду документів можна скористатися сортуванням: за популярністю і за номерами, що їх отримали навчальні матеріали у момент розміщення в мережі.За допомогою використання автоматичного перекладача Microsoft Translator, нова мережа доступна на 36 мовах. Це означає, що користувачі мережі можуть не тільки спілкуватися один з одним своєю рідною мовою, а й перекладати зміст навчальних матеріалів на будь-яку мову, що дозволило запропонувати освітянам України справжню світову глобальну мережу.Користувачі професійних спільнот, таких як освітня мережа Microsoft «Партнерство в навчанні», найбільше цікавляться безкоштовними ресурсами, демонстраційними відео про використання різних програм, навчальними програмами та матеріалами, які відразу можна застосувати під час проведення уроків.Оптимізований пошук ресурсів дозволив зібрати майже 40 освітніх програм в одному порталі. Користувачі можуть не тільки завантажувати безкоштовні програми, а й отримувати тисячі навчальних матеріалів, розроблених інноваційними педагогами по всьому світу, вивчити досвід зарубіжних колег у використанні інноваційних технологій та безпосередню застосувати для навчання своїх учнів.Існує велика кількість сайтів у соціальних мережах, і багато педагогів вже мають профілі і прихильників своїх сайтів, співпрацюють у інших соціальних мережах. Тому для популяризації профілю та іміджу школи користувачі освітньої мережі Microsoft «Партнерство в навчанні» можуть рекламувати свої досягнення в соціальних мережах. Достатньо додати на власну веб-сторінку адресу персонального блогу та Twitter, Linked-In, Skype або Facebook облікових записів.Нова мережа «Партнерство в навчанні» підтримує (мотивує) педагогів та керівників шкіл, котрі активно використовують ресурси мережі, і надає спеціальні електронні значки. Значки можна отримати за проходження індивідуально визначеного шляху професійного розвитку, підтримку тематичних дискусій, додавання матеріалів, змістових коментарів, покращення перекладу, а також за участь у подіях програми Microsoft «Партнерство в навчанні» надають певні знання та навички у використанні ІКТ та професійному зростанні особистості вчителя.Користувач має право змінювати, копіювати, розповсюджувати, передавати, відтворювати, публікувати, створювати похідні роботи, передавати будь-яку інформацію, програмне забезпечення, продукти або послуги, дотримуючись авторських прав. Так акредитовані навчальні заклади, університети, коледжі можуть завантажувати і відтворювати усі документи для роботи в класі. Розповсюдження документів за межами класу вимагає письмового дозволу від автора навчальних матеріалів.До особливих вимог нової мережі можна віднести те, що компанія Microsoft залишає за собою право на оновлення мережі у будь-який час без попереднього повідомлення вчителя-предметника, включаючи будь-які оновлення та вбудовування додаткових можливостей і нових функцій; переглядати матеріали, розміщені у службах зв’язку і видаляти будь-які матеріали на свій розсуд і припиняти доступ до будь-якого або всіх послуг зв’язку в будь-який час без повідомлення.ВисновкиВіртуальні предметні спільноти будуть дійсно ефективними тільки тоді, коли вони будуть підтримувати, збагачувати, підсилювати творчу роботу, безперервне навчання та забезпечувати активність всередині спільноти.Подальше вирішення даної проблеми пов’язане з аналізом навчальних ресурсів, що вміщають сховища мережі.

Актуальність теми дослідження. Сьогоднішній вплив Internet of Things (IoT) на людське життя є таким же значущим, як і мережа Інтернет в останні десятиліття, тому IoT можна вважати «Інтернет-next». IoT – це мережа фізичних об’єктів, які містять вбудовані технології для спілкування, визначення або взаємодії з їхнім внутрішнім станом або зовнішнім середовищем і злиттям ефективних бездротових протоколів, поліпшених датчиків, більш дешевих процесорів і зарекомендованих компаній, що розробляють необхідне програмне забезпечення для управління й додатки основного напряму дії IoT. Інтелектуальні середовища і Smart Platforms утворюють інтелектуальну мережу, в якій підтримуються користувачі в професійній, домашній або суспільній сфері життя. Тому розгляд переваг хмарних технологій при використанні у Internet of Things (IoT) є актуальним питанням. Постановка проблеми. Оскільки є безліч платформ Internet of Things (IoT), необхідно виявити переваги хмарних технологій при використанні у Internet of Things (IoT). Аналіз останніх досліджень і публікацій. У результаті проведеного аналізу встановлено, що початком сучасного етапу розвитку хмарних технологій є запуск у 2006 році компанією Amazon.com сервісу хмарних обчислень Elastic Compute Cloud (EC2) і онлайнового сховища файлів Simple Storage Service (S3) та проаналізовані існуючі платформи IoT. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Розгляд хмарних технологій вівся і до теперішнього часу, але переваги застосування хмарних технологій при використанні у Internet of Things (IoT) не були дослідженні. Постановка завдання. У роботі на основі аналізу хмарних технологій необхідно встановити їхні переваги при використанні у Internet of Things (IoT). Виклад основного матеріалу. Встановлено, що основними перевагами при застосуванні хмарних технологій при використанні у Internet of Things, що включають багатофункціональність і зручність використання, є: можливість необмеженого доступу, мобільність, економічність, висока технологічність, гнучкість, достатньо-високий рівень безпеки даних. Висновки відповідно до статті. У роботі на основі аналізу хмарних технологій встановлено їхні переваги при використанні у Internet of Things (IoT). Визначено, що хмарні технології дають змогу використовувати об’єднані ресурси зберігання й обчислювальні ресурси та забезпечувати високу надійність служб хмарних сховищ і ефективних послуг хмарних обчислень в IoT. Інтеграція хмарних обчислень і IoT свідчить про наступний великий стрибок у світі Інтернету. Нові додатки, створені на основі цієї комбінації, відомі як IoT Cloud, відкривають нові можливості для бізнесу та досліджень. Така комбінація представляє нову парадигму майбутнього мультимережевої взаємодії і відкритої сервісної платформи для всіх користувачів.

З врахуванням величезного зростання мобільного трафіку даних, з одного боку, та помірного середнього доходу на кожного користувача, з іншого боку, оператори мобільного зв'язку вивчають технології мережевої віртуалізації та технології хмарних обчислень для побудови економічно ефективних та еластичних мобільних мереж та їх пропонування як хмарних сервісів. Предметом вивчення в статті є процеси конфігурування телекомунікаційної мережі для вирішення завдань обробки службового навантаження. Метою є підвищення ефективності роботи мережі шляхом здійснення реконфігурації топології. Завдання: розробити математичну модель та відповідну процедуру еконфігурації ресурсів телекомунікаційної мережі при перевантаженнях або відмовах. Використовуваними методами є: графовий підхід та математичні моделі оптимізації для задачі перерозташування мережевих функцій, імітаційне моделювання для дослідження роботи запропонованого методу реконфігурації ресурсів в мережах з віртуалізацією. Отримані такі результати. У статті представлено метод локальної реконфігурації обчислювальних ресурсів віртуальної мережі у випадку відмови або перевантаження. Висновки. Отриманий метод враховує динамічну зміну топології мережі обслуговування та на відміну від існуючих дозволяє гнучко визначати конфігурацію обчислювальних ресурсів обслуговування, розміщати мережеві функції з мінімальними витратами та децентралізовано контролювати показники якості. Метод використовує евристичну модель для визначення оптимального місця міграції віртуалізованих мережевих функцій з фізичного вузла з відмовою або перевантаженням, а результати моделювання у системі Mathcad показують підвищення ефективності використання ресурсів. Проведені дослідження показали доцільність використання запропонованих рішень при вдосконаленні існуючих телекомунікаційних мереж та при побудові нових перспективних гнучких добре масштабованих мереж оператора зв’язку із повним або частковим застосуванням принципу віртуалізації мережевих функцій.

Здійснено порівняння ефективності різних методів коригування промахів у біометричних системах ідентифікації. Основна ідея – виявити сегменти ЕКГ-сигналу із промахами, і замість їх вилучення з процесу ідентифікації, застосувати процедуру їх коригування. Це дасть змогу отримати більший обсяг даних і кращу статистичну базу для навчання та калібрування системи. У роботі порівнювали три різні методи усунення промахів. Перший метод базується на оцінюванні статистичного відхилення вибірок від певного номінального значення на деякий поріг. При цьому аналізується не весь сигнал одразу, а тільки його частина в межах ковзного вікна. В основі двох інших методів знаходиться ідея застосування штучних нейронних мереж, зокрема одного із їх різновидів – автоенкодерів. Відмінність між методами із використанням автоенкодерів полягає у такому: в одному випадку теж використовується ковзне вікно, що дає змогу безпосередньо задавати критерії, за якими відбувається коригування, водночас як за іншим методом виконується коригування за критеріями, які система підбирає автоматично на етапі навчання. Окрім цього, в роботі описано структуру системи біометричної ідентифікації на підставі сигналу електрокардіограми. До ключових структурних компонентів системи належать: аналоговий вимірювальний блок, АЦП та низка цифрових функціональних блоків для перетворення та аналізу сигналів. Ці блоки можуть бути імплементовані на різних обчислювальних платформах, таких як мікроконтролери, ПК, хмарні сервіси). Ці цифрові блоки виконують такі перетворення, як: низькочастотна та високочастотна фільтрація, виявлення R–піків у сигналі електрокардіограми, сегментація серцевих циклів, нормалізація за амплітудою, усунення аномалій, зменшення розмірності та класифікація. Експерименти проводили на самостійно зібраному наборі даних LBDS (Lviv Biometric Dataset). Ця база даних на момент написання статті містила понад 1400 записів для 95 різних осіб. Базова похибка ідентифікації без коригування промахів становить близько 14 %. Після застосування процедури коригування промахів похибка ідентифікації зменшилась до 2,0 % для алгоритмів на підставі автоенкодерів та до 2,9 % для алгоритмів на підставі статистичних методів. При цьому найкращі результати було досягнуто за використання LDA класифікатора у поєднанні з PCA–компресією (1,7 %), а також для KNN класифікатора без PCA–компресії (2,3 %). Проте додавання процедури коригування промахів у процес біометричної ідентифікації призводить до певного збільшення часу на опрацювання сигналу (до 20 %), що однак не критично для більшості прикладних застосувань.

В умовах реформування сучасної освіти, модернізації освітніх стандартів постає проблема підготовки кваліфікованих наукових та виробничих кадрів, що є основною рушійною силою розвитку економіки та соціальних відносин, каталізатором суспільних процесів у науковій, освітній та виробничій сферах. Особливо складним та важливим завданням є виховання здатної до продуктивної діяльності особистості, формування фахових та освітніх компетентностей, що забезпечували б їй можливість вирішувати особисті та професійні задачі в умовах інформаційного суспільства, що характеризується інтенсивним розвитком високих технологій.Сучасні електронні засоби освітнього призначення, мультимедійні та дистанційні технології постають невід’ємною складовою навчання більшості предметів шкільного циклу, багатьох сфер вищої освіти. Використання засобів ІКТ збагачує та розширює можливості навчання, що призводить до поняття електронного навчання [4; 5]. Трактування цього поняття має різні тлумачення, крім того, із розвитком технологій суттєво трансформується його об’єм і зміст. Наприклад, згідно електронної енциклопедії освіти (Education encyclopedia), це поняття «охоплює всі форми навчання та викладання, що відбуваються за електронної підтримки, є процедурними по своїй суті і спрямовані на формування знань із врахуванням індивідуального досвіду, практики і знань того, хто вчиться. Інформаційні і комунікаційні системи, мережеві чи ні, постають як специфічні засоби для забезпечення процесу навчання» [5].Сучасна тенденція полягає у значному розмаїтті і складності систем електронного навчання. Це дає більше можливостей для інтеграції, концентрації і вибору ресурсів та систем. Використання новітніх засобів та сервісів сприяє досягненню якісно нового рівня якості освітніх послуг, створюючи потенціал для індивідуалізації процесу навчання, формування індивідуальної траєкторії розвитку тим, хто вчиться, добору і використання підходящих технологічних засобів. Необхідною умовою в цьому відношенні є відповідність засобів ІКТ низці вимог до підтримки та управління ресурсами, проектування інтерфейсу, ергономіки та інших.Як визначити, які засоби та технології найбільш продуктивні для підтримки навчальної діяльності, для досягнення необхідного рівня якості освіти та формування компетентностей учнів? Відповідь на це питання залежить від змісту електронного навчання, від того, які застосовуються методи і способи оцінки систем електронного навчання, а також від вибору та використання технологій їх реалізації.Метою статті є визначення тенденцій розвитку систем е-навчання в сучасній освіті та виявлення вимог до перспективних шляхів використання інформаційно-технологічних платформ їх реалізації.Загалом, визначальною рисою електронного навчання є використання інформаційно-комунікаційних ресурсів та технологій як засобів навчання [4; 5]. Сучасний стан розвитку інформаційно освітнього середовища характеризується підвищенням якості інформаційних ресурсів наукового та навчального призначення, впровадженням інтегральних платформ доступу до цих ресурсів як для освітніх установ, так і для індивідуальних користувачів. Це потребує забезпечення умов для створення та поширення якісного програмного забезпечення – електронних книг, бібліотек, освітніх порталів, ресурсів інформаційно-комунікаційних мереж, дистанційних освітніх сервісів.Засоби інформаційно-комунікаційних технологій постають інструментами реалізації систем відкритого та дистанційного навчання. В цьому контексті виникають нові потреби і виклики, нові професійні та навчальні цілі, пов’язані з сучасним станом розвитку інформаційного суспільства. Інноваційні освітні технології мають задовольняти певним системним педагогічним та інформаційно-технологічним вимогам, що продиктовані рівнем науково-технічного прогресу та максимально відповідати принципам відкритої освіти серед основних з яких мобільність учнів і вчителів, рівний доступ до освітніх систем, формування структури та реалізації освітніх послуг [1].Серед основних цілей, що постають перед освітою із розвитком інформаційного суспільства, зазначають формування в учнів системи компетентностей ХХІ сторіччя. На думку Т. Бітмана, який узагальнив деякі дослідження, більшість авторів виокремлюють серед них такі компоненти, як технологічні навички, серед яких: інформаційна грамотність; знайомство з інформаційно-комунікаційними носіями; знайомство з засобами інфомаційно-комунікаційних технологій; соціальні навички, такі як: загальнокультурна грамотність; гнучкість та адаптивність; навички мислення та набування знання високого рівня; комунікативність та здатність до співпраці [2]. Цей автор відмічає такі тенденції у розвитку сучасного суспільства, як все більш високий рівень взаємозв’язку та швидкості перебігу суспільних процесів та різке зростання обсягів доступної інформації, до якої можуть залучатися широкі верстви суспільстваРозвиток нових технологій характеризується низкою показників, що стосуються різних аспектів реалізації систем електронного навчання. Ці показники тісно пов’язані із потребою формування в учнів освітніх компетентностей в контексті сучасних вимог відкритості, мобільності, гнучкості навчання та розвитку пізнавальних та особистісних якостей учня.Однією з проблем у сфері реалізації електронного навчання є забезпечення його доступності. Цей показник стосується наявності та організації доступу до необхідних систем навчання, розширення участі, що на наш час розглядаються в двох аспектах. Поняття «доступу до е-навчання» трактується, по-перше, як зміст і обсяг послуг, наявних у певний час. По-друге, як комплекс майнових, соціальних, класових, статевих, вікових, етнічних чинників, фізичних чи розумових здібностей та інших чинників, що впливають на реалізацію е-навчання і мають бути враховані при його проектуванні [4].Поряд з цим, серед суттєвих причин, які перешкоджають ширшому впровадженню і використанню систем електронного навчання, є такі, як наявність достатньої кількості комп’ютерів, програмного забезпечення і необхідних сервісів, доступу до Інтернет, включаючи широкосмуговий доступ, швидкість з’єднання тощо. Розгляд цих питань суттєво залежить від вибору платформи реалізації електронного навчання, на базі якої організується добір і використання різноманітних типів ресурсів, їх систематизація та оптимізація використання.Варто також звернути увагу на доступність важливої інформації, чи є зручні можливості пошуку і вибору необхідного навчального матеріалу. Цей чинник також є критичним при залученні у процес навчання необхідних ресурсів на електронних носіях.Існує ще один вимір доступу до е-навчання, що стосується обмежень у часі і просторі. Це протиріччя вирішується певною мірою за рахунок використання мобільних технологій і розподіленого навчання, які є перспективним напрямом розвитку систем відкритої освіти.Наступний показник стосується якості освітніх послуг, що надаються за допомогою систем е-навчання. Якість електронного навчання і її оцінювання мають багато рівнів таких, як: зміст освіти, рівень підготовки методичних та навчальних матеріалів; персонал і кваліфікація викладачів; стан матеріально-технічного забезпечення; управління навчальним процесом; рівень знань та компетентностей учнів та інших.Предметом численних досліджень є питання оцінки результатів навчання за допомогою комп’ютера. Технологія оцінювання стосується багатьох аспектів середовища навчання. Серед труднощів, які виникають при реалізації електронного оцінювання є такі, як ризик відмови обладнання, висока вартість потужних серверів з великою кількістю клієнтів, необхідність опанування технології оцінювання студентами та викладачами та інші [4].Якість навчальних матеріалів потребує врахування також вимог до обслуговування, управління, проектування інтерфейсу, ергономіки, гігієни та інших. Ці питання не втрачають актуальності у зв’язку з швидким оновленням комп’ютерної техніки. Розробка та впровадження навчальних матеріалів та ресурсів на електронних носіях суттєво взаємообумовлена використанням ефективних методів оцінки їх якості.Окремий комплекс проблем пов’язаний з розробкою вимог і стандартів для освітнього програмного забезпечення. Зокрема, це стосується визначення психолого-педагогічних, дидактичних параметрів оцінки якості освітніх ресурсів. Багато авторів (С. Санс-Сантамарія, Дж. А. Ва­діле, Дж. Гутьєррес Серрано, Н. Фрізен та інші [6]) погоджуються на думці, що хоча стандарти у галузі електронного навчання були розроблені з метою визначення шляхів і способів використання у педагогічній діяльності навчальних об’єктів, реалізованих засобами ІКТ, це скоріше сприяло подальшому пошуку в цьому напрямку, ніж було остаточним рішенням. Існуючі педагогічні характеристики об’єктів орієнтовані здебільшого на можливість спільного використання різних одиниць контенту окремими системи управління е-навчанням. Це не відображає в достатній мірі педагогічні підходи, що стоять за навчальними об’єктами.Загалом із розвитком електронного навчання зростають вимоги до якості освітніх послуг, яка, як свідчать дослідження, суттєво залежить від технологій оцінювання електронних ресурсів та матеріалів та від технологій їх створення та надання користувачеві. В той же час, застосування інтегральних підходів до організації використання та постачання ресурсів та сервісів сприяє удосконаленню і уніфікації підсистем їх розробки та апробації, пошуку та відбору кращих зразків програмного забезпечення, що також може бути передумовою підвищення якості освітніх послуг.Ще один показник, пов’язаний з реалізацією систем е-навчання, характеризує ступінь адаптивності. Цей чинник передбачає застосування досить спеціалізованих та диференційованих систем навчального призначення, що ґрунтуються на моделюванні індивідуальних траєкторій учня чи студента, його рівня знань [3]. У зв’язку з цим, поширення набувають адаптивні технології е-навчання, що враховують особливості індивідуального прогресу учня. Адаптивність передбачає налаштування, координацію процесу навчання відповідно до рівня підготовки, підбір темпу навчання, діагностику досягнутого рівня засвоєння матеріалу, розширення спектру можливостей навчання, придатність для більшого контингенту користувачів.Побудова адаптивної моделі студента, що враховувала б особистісні характеристики, такі як рівень знань, індивідуальні дані, поточні результати навчання, і розробка технологій відстеження його навчальної траєкторії є досить складною математичною і методичною проблемою [3; 4]. Побудова комп’ютерної програми в даному випадку передбачає деякі форми формалізованого подання сукупності знань в предметній області, що вивчається. Розвиток даного типу систем, здебільшого з елементами штучного інтелекту, є досить трудомістким. Зростання ступеню адаптивності є однією з тенденцій розвитку систем електронного навчання, що відбувається за рахунок удосконалення технологій подання, зберігання і добору необхідних засобів. Різноманітні навчальні матеріали, ресурси і сервіси можуть бути надані за потребою користувача, та дають можливість динамічної адаптації до досягнутого рівня знань, компетентності та освітніх уподобань того, хто вчиться.Наступний показник стосується інтеграції та цілісності систем електронного навчання, і тісно пов’язаний із стандартизацією технологій і ресурсів в управлінні системами е-навчання. Ці проблеми виникають у зв’язку з формуванням відкритого середовища навчання, що забезпечує гнучкий доступ до освітніх ресурсів, вибір та зміну темпу навчання, його змісту, часових та просторових меж в залежності від потреб користувачів [1]. Існує тенденція до координації та уніфікації стандартів навчальних матеріалів, розроблених різними організаціями зі стандартизації, такими як IEEE, IMS, ISO / IEC JTC1 SC36 й інші, а також гармонізації національних стандартів з міжнародними. У зв’язку з цим, наукові основи оцінювання інформаційних технологій та способів їх добору і застосування потребують подальшого розвитку.Наступний показник пов’язаний з повномасштабною інтерактивністю засобів ІКТ навчального призначення. Справді, сучасні технології спрямовані на підтримування різних типів діяльності вчителя у віртуальному комп’ютерному класі. Це стосується таких форм навчання, як формування груп, спільнот, що навчаються і взаємодіють віртуально в режимі он-лайн. Щоб організовувати навчальну діяльність в таких спільнотах, використовуються функції, що забезпечують колективний доступ до навчального контенту для групи користувачів, можливість для вчителя проглядати всі комп’ютери у групі, концентрувати увагу учнів за рахунок пауз і повідомлень, підключати або відключати учасників навчального процесу, поширювати файли або посилання серед цільової групи учнів, надсилати повідомлення конкретним учням. Учні також можуть звертатися до учителя за рахунок надання запитань, коментарів, виступів тощо [7]. Організація навчання у віртуальному класі потребує застосування апаратно-програмних засобів доставки навчального контенту, що також суттєво залежить від добору відповідних технологій.Наступний показник стосується безпеки освітнього середовища і передбачає аналіз ризиків та переваг використання комп’ютерних технологій у навчанні. При створенні систем електронного навчання мають враховуватись чинники збереження здоров’я, розвитку інтелектуального потенціалу учня.З огляду на визначені тенденції розвитку та використання систем е-навчання у сучасному освітньому процесі виникає потреба у певній інформаційно-технологічній платформі, яка могла б підтримувати нові форми навчання у відповідності сучасним вимогам доступності, гнучкості, мобільності, індивідуалізації та відкритості освіти [1].Продуктивним видається підхід, за якого проблеми розвитку е-навчання вирішувалися б через призму нових технологій, що надали б підходящу основу для дослідження цих систем, їх розробки і використання. Зокрема, перспективним є використання технології хмарних обчислень, за якої електронні ресурси і об’єкти стають доступні користувачеві в якості веб-сервісу [7].За визначенням Національного Інституту Стандартів і Технологій США (NIST), під хмарними обчисленнями (Cloud Computing) розуміють модель зручного мережного доступу до загального фонду обчислювальних ресурсів (наприклад, мереж, серверів, файлів даних, програмного забезпечення та послуг), які можуть бути швидко надані при умові мінімальних управлінських зусиль та взаємодії з постачальником.Переваги хмарних обчислень у сфері освіти можна охарактеризувати наступними чинниками:- спрощення процесів встановлення, підтримки та ліцензійного обслуговування програмного забезпечення, яке може бути замовлено як Інтернет-сервіс;- гнучкість у використанні різних типів програмного забезпечення, що може порівнюватись, обиратись, досліджуватись, завдяки тому, що його не потрібно кожний раз купляти і встановлювати;- можливість багатоканального поповнення колекцій навчальних ресурсів та організація множинного доступу;- універсалізація процесів розподіленого навчання, завдяки віртуалізації засобів розробки проектів, наприклад, командою програмістів, які всі мають доступ до певного середовища і програмного коду, приладів або лабораторій, інших засобів;- здешевлення обладнання завдяки можливості динамічного нарощування ресурсів апаратного забезпечення, таких як обсяг пам’яті, швидкодія, пропускна здатність тощо;- спрощення організації процесів громіздких обрахунків та підтримування великих масивів даних завдяки тому, що для цього можуть бути використані спеціальні хмарні додатки;- мобільність навчання завдяки використанню хмарних сервісів комунікації, таких як електронна пошта, IP-телефонія, чат, а також надання дискового простору для обміну та зберігання файлів, що уможливлює спілкування та організацію спільної діяльності.Таким чином, впровадження технології хмарних обчислень є перспективним напрямом розвитку систем електронного навчання, що сприятиме реалізації таких засобів і систем, які задовольнятимуть сучасним вимогам до рівня доступності, якості, адаптивності, інтеграції та повномасштабної інтерактивності.

Магістерська дисертація: 92 с., 28 рис., 21 табл., 1 дод., 30 джерел. Тема роботи — Методи та засоби прогнозування індексу акцій у реальному часі на базі хмарних обчислювальних сервісів. Об’єкт дослідження — методи прогнозування акцій на базі хмарних обчислювальних сервісів. Предмет досліджень — багатошарова нейронна мережа, згорткова нейронна мережа та мережа довгої короткочасної пам’яті, хмарні обчислювальні сервіси, Amazon Web Services. Мета роботи — підвищити ефективність прогнозування індексу акцій на базі хмарних обчислювальних сервісів та розробити модель реалізації системи на базі хмарних сервісів. Актуальність — використання апарату штучних нейронних мереж дає змогу робити більш точні передбачення ціни акцій порівнюючи з іншими технічними методами. Хмарні сервіси забезпечують швидке та гнучке розгортання інфраструктури, забезпечує їх повсякчасну доступність. В ході виконання роботи було реалізовано декілька ахітектур нейронних мереж та проведено аналіз результатів їх роботи. Також було cпроектовано систему прогнозування індексу акцій в реальному часі на базі хмарних сервісів. Для покращення результатів у майбутньому можна застосувати Keras Tuner, який автоматично підбирає гіперпараметри нейронної мережі. Також можна використовувати додаткову інформацію про компанію і додавати ці дані до моделей.
Master`s thesis contains: 92 p., 21 tables, 28 fig., 1 add. and 30 references. The theme: The mechanisms tools for real-time stock market index prediction based on Cloud Compute Services. The objects of this research are mechanisms for stock market index prediction based on Cloud Compute Services. The subjects of this research are neural network architectures: multilayer neural network, convolutional neural network, long short-term memory, cloud compute services, Amazon Web Services. The purpose of this work is to improve efficiency of stock market index prediction based on Cloud Compute Services and design model of system for stock market index forecasting based on Cloud Compute Services. The relevance of this topic is that using neural networks could drastically improve stock market values forecasting comparing to other technical methods. Cloud compute services provides fast and flexible deployment of infrastructure as well as constant availability. Also designed a model of system for real-time stock index forecasting based on cloud compute services. During research I built three architectures of neural networks and analyzed which of them work better with the given case. For further research, it is possible to use Keras Tuner which allows to automatically tune hyperparameters on our neural network and improve output result. Also, additional data about companies provided real-time can improve models.