Реыерат. Учебнометодический комплекс для студентов, обучающихся по специальности 125 01 03 Мировая экономика
 Скачать 3.86 Mb.
|
|
Тема 3. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ (ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ, БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ) Цель: изучить сущность и практическое применение революционных цифровых технологий – облачных вычислений, больших данных и интернета вещей. Основные понятия: цифровые технологии, облачные вычисления, большие дан- ные, интернет вещей. План 3.1. Облачные вычисления и хранилища данных. 3.2. Роль больших данных в принятии решений в экономике и финансах. 3.3. Интернет вещей. Консалтинговым агентством PricewaterhouseCoopers выделены восемь ключевых технологий цифровой экономики: интернет вещей и искусственный интеллект – фундамент для нового поколения цифровых ресурсов; робототех- ника, дроны и 3D-принтеры – аппараты, которые способствуют переносу ком- пьютерных возможностей в материальный мир; дополненная и виртуальная реальность – технологии, которые объединяют физический и цифровой миры; блокчейн и облачные вычисления – новый подход к базовым операциям веде- ния учета коммерческих сделок. 3.1. Облачные вычисления и хранилища данных Появившийся относительно недавно термин «облачные вычисления» был использован в ходе объяснения факта размещения и обработки информации, располагающейся на множестве серверов интернета. Появление термина «об- лако» принято считать метафорой для изображения сети Интернет, с помощью которой разработчики пытались помочь инвесторам и пользователям понять, что вычисления и хранение данных происходит не у них дома на компьютере, а где-то далеко в чужом центре обработки данных, в «облаке». Концепция облачных вычислений была впервые озвучена Ликлайдером в 1970 г. и заключалась в том, что каждый человек сможет подключиться к сети, из которой будет получать не только данные, но и программы. Позднее Мак- карти сформулировал идею о предоставлении пользователям вычислительных мощностей как услуги (сервиса). В 1993 г. термин «облако» был впервые ис- пользован в коммерческих целях для описания крупных сетей, в которых ис- пользуется технология одновременной высокоскоростной передачи трафика всех типов в сетях с коммутируемыми каналами. Между отправителем и по- лучателем в этих сетях возникало промежуточное виртуальное соединение, значительно упрощающее процесс передачи информации. Датой отсчета современной истории облачных вычислений стал 2006 г., когда компания Amazon презентовала свою инфраструктуру веб-сервисов, 28 способную обеспечить пользователю не только хостинг, но и предоставлять клиенту отдаленные вычислительные мощности. Новинку восприняли и одоб- рили такие гиганты, как Google, Apple и IBM, а в 2008 г. о своем интересе в этой сфере заявила корпорация Microsoft, представив целую группу облачных технологий и программного обеспечения. Пользовательский интерес к облаку существенно возрос после анонсирования Google операционной системы Chrome, которая целиком основывается именно на технологии облака. Несмотря на широкое распространение и частое употребление, у этого термина до настоящего времени нет четкого и однозначного определения, так как в процессе развития облачных технологий формулировка подвергается все новым и новым изменениям и дополнениям. Приведем его наиболее распро- страненную версию: «Облачные вычисления – это процессы распределенной обработки данных, в которых компьютерные ресурсы и сетевые мощности предоставляются пользователю как интернет-сервис». Важнейшим является тот факт, что выполнение облачной обработки данных или вычислений преду- сматривается не на персональных компьютерах клиентов, а на мощных ком- пьютерах-серверах. Стремительное развитие и распространение облачных технологий обу- словлено рядом преимуществ (рис. 3.1). Рис. 3.1. Преимущества облачных технологий Пре им уще ств а об ла чн ых те хн ологи й доступность: обеспечение повсеместного доступа к данным, располагающихся в облачной инфраструктуре, посредством любых устройств, подключенных к интернету мобильность: пользователь свободен от привязанности к месту доступа данных при наличии подключения к сети Интернет экономичность: пользователь не несет затрат, связанных с покупкой дорогостоящего вычислительного оборудования, программного обеспечения и обслуживания системы в целом высокая технологичность: пользователю предоставляются большие вычислительные мощности по хранению, анализу и обработке данных гибкость: облачные вычисления легко масштабируемы, что позволяет предоставлять пользователям ресурсы и сервисы по мере их необходимости безопасность: безопасность и целостность данных обеспечивается за счет использования криптографических средств и защищенных протоколов, по которым осуществляется передача данных 29 Вопреки очевидным преимуществам, концепции облачных технологий также подвергают критике (рис. 3.2). Различают облака сообществ, публичные, частные и гибридные. Сер- висы публичных облаков (public cloud) предназначены для свободного ис- пользования широкой публикой. Из-за вопросов безопасности многие по- купатели избегают публичных облачных сред или только выборочно пере- ходят к ним. Рис. 3.2. Недостатки облачных технологий Совершенствование технологии виртуализации и растущие возможности предварительно скомпонованных облачных инфраструктур позволяют поку- пателям внедрять услуги облачного типа в комфортных и безопасных усло- виях частных облаков (private cloud). Организации охотно пользуются облач- ными вычислениями не только в полностью публичных/частных проектах, но также в сочетании данных моделей, получившем название гибридных облаков (hybrid cloud). В данном случае покупатель может сохранять внутреннюю вы- числительную сеть не на базе облака, но при этом полностью передавать не- которые функции, такие как резервное копирование и хранение данных, по- ставщику публичных облачных сред. С ростом интереса к переносу части задач на внешние вычислительные мощ- ности перед компаниями-провайдерами встала задача, в каком виде можно прода- вать решения, базирующиеся на использовании облачных технологий. Со време- нем сформировались основные модели обслуживания, которые дополняют друг друга и занимают разные ниши рынка: инфраструктура как услуга (Infrastructure as a Service, IaaS), платформа как услуга (Platform as a Service, PaaS), программное обеспечение как услуга (Software as a Service, SaaS) (табл. 3.1). Не до ст атк и об ла чн ых те хн ологи й облачную услугу предоставляет всегда определенная компания, значит, сохранение данных пользователя зависит от этой компании появление «облачных» монополистов необходимость всегда находиться в сети для работы опасность хакерских атак на сервер возможная дальнейшая монетизация ресурса 30 Таблица 3.1 Модели облачных услуг Модель облачной услуги Краткое описание модели Предназначение модели, существующие реализации IaaS Эластичная среда разно- родных ресурсов: сервер- ных, сетевых, ресурсов хранения Модель позволяет гибко и на ходу переконфи- гурировать платформы. Реализованный при- мер – облачный сервис компании Amazon PaaS Интерфейс управления IaaS из приложений Модель позволяет управлять облако из при- кладных систем. Реализованный пример – сер- вис Google drive SaaS Модель продажи ПО как услуги из внешнего IaaS- облака Модель позволяет сократить расходы на вне- дрение и сопровождение ПО. Реализованный пример – сервис Google docs С развитием и популяризацией облачных технологий в последние годы на рынке появились новые модели: аппаратное обеспечение как услуга (Hardwareas a Service, HaaS), рабочее место как услуга (Workplace as a Service, WaaS), данные как услуга (Data as a Service, DaaS), безопасность как услуга (Security as a Service, SaaS), все как услуга (Everything as a Service, EaaS). В 2018 г. объем мирового рынка публичных облачных сервисов составил около 182 млрд, что на 27 % больше, чем годом ранее. Рассматриваемый рынок растет более чем в 4,5 раза быстрее, чем вся ИТ-отрасль. Объем мирового рынка сервисов для облачной инфраструктуры в 2018 г. превысил 80 млрд долл., увеличившись на 46 % относительно 2017 г. До конца 2019 г. более 30 % предлагаемых технологическими провайде- рами инвестиций в программное обеспечение перейдут с модели «преимуще- ственно облачных» на «исключительно облачные» вычисления. В перспективе это отражает стабильный тренд на дальнейшее снижение популярности по- требления ПО на основе лицензионных отчислений в пользу модели SaaS и облачных вычислений по подписке. Главным фактором, сдерживающим развитие облачной инфраструк- туры, является ограниченная пропускная способность каналов связи. В то время как скорость прокладки новых кабелей в мире составляет 1300 метров в секунду, пропускной способности каналов все равно не хватает из-за еще более высоких темпов роста трафика и объема обрабатываемых и хранимых данных. По результатам масштабного исследования рынка облачных технологий в России выявлено, что две трети опрошенных основными барьерами для ис- пользования облаков считают вопросы конфиденциальности данных. 41 % опрошенных отметили не готовность руководителей предприятий к использо- ванию облачных сервисов. 31 3.2. Роль больших данных в принятии решений в экономике и финансах Словосочетание «большие данные» (Big Data) появилось в конце 1990-х гг. среди ученых, которые не могли позволить себе сохранить или проанализировать огромные и возрастающие данные, произведенные все более и более сложными цифровыми технологическими средствами, применяемыми при решении задач физики элементарных частиц, экономики, климатологии, астрофизики и др. В общих чертах под большими данными понимаются данные, которые сложно обработать пользователям из-за их большого объема и для работы с которыми требуются специальный инструментарий. Большой объем информации не является единственной характеристикой больших данных. Исследователи в области больших данных, как правило, вы- деляют следующие признаки: объем – оперирование объемами информации, которые измеряются те- рабайтами, петабайтами и более; скорость – высокая скорость как появления и накопления новой инфор- мации, так и обработки огромных объемов разнообразной информации, вплоть до работы в режиме реального времени; многообразие – собирается, обрабатывается и хранится как структури- рованная, так и неструктурированная информации, которая поступает из раз- личных типов источников; достоверность – обеспечение достоверности собираемых данных с точки зрения их принадлежности конкретному объекту мониторинга. Для работы с большими массивами цифровых данных используют раз- личные технологии (рис. 3.3). Рис. 3.3. Технологии работы с большими данными Big Data Искусственный интеллект Облачные вычисления Квантовые технологии Суперкомпьютеры и суперкомпьютерные технологии Технологии идентификации Математическое моделирование Сквозные технологии Нейронные сети Технологии блокчейна 32 Повышение интереса к технологиям больших данных в последние несколько лет связано с двумя основными факторами. Во-первых, это быстрое расширение использования компьютеров и различных цифровых устройств не только в дело- вой, но и в повседневной жизни большого количества людей. На транспорте, в промышленности, в торговле и здравоохранении используется все больше датчи- ков и сенсорных устройств, которые отвечают за сбор и передачу данных о дви- жении товаров, транспортной ситуации, состоянии пациента. В результате форми- руется новое пространство, в котором объекты реального и виртуального мира связываются друг с другом при помощи проводных и беспроводных каналов связи (так называемый интернет вещей). Во-вторых, популярность больших данных свя- зана с увеличением потоков информации в интернете, к которым относятся твиты, посты в социальных сетях, запросы в поисковые системы, данные от сенсоров и контроллеров миллионов умных устройств. Первыми скрытую ценность больших объемов информации осознали компа- нии Google, Amazon, Yahoo, Facebook, где были разработаны инструменты для сбора, анализа и хранения больших объемов данных. Развитие облачных решений привело к увеличению числа центров обработки данных и снижению стоимости их услуг, что в свою очередь существенно уменьшило расходы компаний на хра- нение информации. Опрос показал, что самое широкое применение технологии больших данных нашли в телекоммуникационной сфере, а также в инжиниринге, в страховании и финансах (рис. 3.4). Рис. 3.4. Результаты опроса Tech Pro Research о применении больших данных Отраслями-лидерами использования больших данных являются рознич- ная торговля, финансовая сфера, здравоохранение, телекоммуникации. В настоящее время большие данные стали рассматриваться как эффективный инструмент принятия государственных решений. Одним из способов оперировать большими данными для регулирования социально-экономических и политиче- ских процессов является составление и анализ официальной статистики исключи- тельно на их основе и в комбинации с традиционными источниками: реестрами, опросами, обследованиями и т. д. 13 15 18 21 33 33 36 38 45 58 75 67 64 57 67 50 59 62 55 21 12 18 18 21 17 5 21 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Здравоохранение Образование Бизнес-сервис/Консалтинг FMCG Логистика и транспорт Финансы и страхование ИТ Государственные предприятия Инжиниринг и конструкторские бюро Телекоммуникационные предприятия Да Нет Затрудняюсь ответить 33 3.3. Интернет вещей По расчетам консалтингового подразделения Cisco IBSG в промежутке между 2008 и 2009 гг. количество подключенных к интернету предметов превы- сило количество людей, таким образом, произошел эволюционный переход от ин- тернета людей к интернету вещей. Под интернетом вещей понимают межсетевое информационное взаимодей- ствие, включающее взаимодействие физических устройств, транспортных средств, зданий и других предметов, встроенных в электронику, программное обеспечение, датчики, исполнительные механизмы и сеть, которые позволяют этим объектам собирать и обмениваться данными. В отличие от классического интернета, обеспечивающего коммуникатив- ные связи между людьми, интернет вещей обеспечивает межмашинные ком- муникации между неодушевленными вещами, а также между неодушевлен- ным и одушевленным мирами, между вещами и человеком, информируя по- следнего о происходящем в помещении, квартире, доме, на заводе, складе, от- крытой территории и принимая от человека соответствующие решения в форме сигналов для корректировки ситуации. Интернет вещей предполагает подключение к глобальной компьютерной сети бытовых предметов при помощи встроенных модулей связи, благодаря чему они получают возможность взаимодействовать друг с другом, внешней средой, обмениваться данными и совершать операции без участия человека (рис. 3.5). Рис. 3.5. Технологическая экосистема интернета вещей 34 Список предметов, которые могут использовать эту возможность, неогра- ничен: это может быть автотранспорт, бытовая техника, коммуникационные приборы. Датчики, встроенные в предметы, в режиме реального времени от- слеживают происходящие процессы, встроенные модули связи осуществляют коммуникацию с другими предметами по Сети. По подсчетам, к концу 2018 г. количество подключенных к интернету вещей устройств во всем мире до- стигло 22 млрд штук. Прогнозируется, что к 2025 г. к интернету будет под- ключено 38,6 млрд устройств, а к 2030 г. – 50 млрд. Интернет вещей применяется в широком диапазоне областей жизни: для удовлетворения общественных и личных нужд, в здравоохранении, при само- стоятельном планировании человеком оздоровительных мероприятий, для ав- томатизации быта, а также как средство поддержки личностного развития и мониторинга окружающей среды. Дальнейшее применение технологий интер- нета вещей изменит облик многих индустрий и областей жизнедеятельности. В ряде областей человеческие трудозатраты и ошибки будут сведены к мини- муму. Так, интернет вещей в электроэнергетике кардинально изменит техно- логии, обеспечит экономию средств и создаст новые продукты во всех звеньях энергосистемы. В сельском хозяйстве интернет вещей позволит внедрить точ- ное земледелие и значительно усовершенствовать управление сельхозтранс- портом. Решения интернета вещей в логистике помогут сократить затраты, по- высить прозрачность цепочки доставки товаров и сократить использование че- ловеческого труда. Технологии умного города позволят создать более привле- кательную городскую среду с эффективно работающей транспортной систе- мой, ЖКХ, удобной инфраструктурой и обеспечить безопасность населения. Среди компонентов умного дома наибольшей популярностью у потребителей пользуются устройства повышения безопасности, контроля потребления воды и энергии, умные бытовые приборы и термостаты. По оценке Глобального института McKinsey, интернет вещей до 2025 г. будет ежегодно приносить мировой экономике от 4 до 11 трлн долл. США. Проект интернета вещей принят в качестве приоритетного на государ- ственном уровне в ЕС и Китае, является ключевым для таких корпораций, как Cisco, IBM, Intel, Ericsson, Huawei, ZTE, NEC, HP и др. Интернет вещей, постепенно проникая во все сферы деятельности людей, вывел в число активно обсуждаемых технологических трендов такое понятие, как «промышленный интернет вещей» (IIoT). Технологии интернета вещей, применяемые в промышленности, позволяют существенно сократить затраты и повысить производительность. По результатам опроса PricewaterhouseCoop- ers крупнейших немецких компаний выявлено, что по ожиданиям компаний в течение 2019–2022 гг. инвестиции в промышленные интернет-технологии могут позволить повысить эффективность в среднем на 18 % и сократить за- траты на 14 %. При этом интернет вещей позволяет промышленным компа- 35 ниям трансформировать бизнес-модели и наращивать доходы от услуг (напри- мер, от послепродажного обслуживания): компании прогнозируют, что в сред- нем эти технологии обеспечат рост выручки на 2,9 % ежегодно. По прогнозам аналитиков из Market Research Engine, рынок IIoT будет расти со среднегодовым темпом более 8 % и к 2022 г. превысит 176 млрд долл. Zion Market Research утверждает, что сектор IIoT к 2023 г. достигнет 232 млрд долл. По данным Global Market Insights мировой рынок IIoT (включая обору- дование, сенсоры, датчики, роботизированные системы, платформы, ПО и услуги) к 2023 г. составит 700 млрд долл. По прогнозам агентства Machina Research к 2025 г. мировой рынок IIoT достигнет 484 млрд евро. Выводы по теме 3. Цифровизация – уже повсеместная реальность, а проникнове- ние интернета и цифровых технологий в традиционные отрасли стало одним из ос- новных трендов последних лет и происходит в общемировом масштабе, что позво- ляет говорить о цифровой трансформации всех отраслей экономики, жизни соци- ума и о формировании нового хозяйственного уклада – цифровой экономики. Прак- тическое использование технологий цифровой экономики является современным трендом в общественной и хозяйственной жизнедеятельности современного госу- дарства, активно влияет на потребительское поведение, проявляется в мобильности и стремлении компаний к постоянному совершенствованию. |