литература. УП_РИКТОП_Меркулова. Учебное пособие для студентов направления подготовки
 Скачать 2.12 Mb.
|
|
ГЛАВА 5. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ (ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ, БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ) 5.1 Облачные вычисления и хранилища данных. 5.2. Роль больших данных в принятии решений в экономике и финансах. 5.3. Интернет вещей. Консалтинговым агентством PricewaterhouseCoopers выделены восемь ключевых технологий цифровой экономики: интернет вещей и искусственный интеллект – фундамент для нового поколения цифровых ресурсов; робототехника, дроны и 3D-принтеры – аппараты, которые способствуют переносу компьютерных возможностей в материальный мир; дополненная и виртуальная реальность – технологии, которые объединяют физический и цифровой миры; блокчейн и облачные вычисления – новый подход к базовым операциям ведения учета коммерческих сделок. 5.1. 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 «облако» 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 Маккарти сформулировал идею о предоставлении пользователям вычислительных мощностей как услуги (сервиса). В 1993 г. термин «облако» был впервые использован в коммерческих целях для описания крупных сетей, в которых используется технология одновременной высокоскоростной передачи трафика всех типов в сетях с коммутируемыми каналами. Между отправителем и получателем 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, 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 69 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 распространенную 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 предусматривается не на персональных компьютерах клиентов, а на мощных компьютерах-серверах. Стремительное развитие и распространение облачных технологий обусловлено рядом преимуществ (рис. 5.1). 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 Рис. 5.1. Преимущества облачных технологий Пре им ущ ес тва о блач ных т ехн ологи й 70 Вопреки очевидным преимуществам, концепции облачных технологий также подвергают критике (рис. 5.2). Различают облака сообществ, публичные, частные и гибридные. Сервисы публичных облаков (public cloud) предназначены для свободного использования широкой публикой. Из-за вопросов безопасности многие покупатели избегают публичных облачных сред или только выборочно переходят к ним. Рис. 3.2. Недостатки облачных технологий Рис. 5.2. Недостатки облачных технологий Совершенствование технологии виртуализации и растущие возможности предварительно скомпонованных облачных инфраструктур позволяют покупателям внедрять услуги облачного типа в комфортных и безопасных условиях частных облаков (private cloud). Организации охотно пользуются облачными 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 вычислительную сеть не на базе облака, но при этом полностью передавать некоторые функции, такие как резервное копирование и хранение данных, поставщику публичных облачных сред. С ростом интереса к переносу части задач на внешние вычислительные мощности перед компаниями-провайдерами встала задача, в каком виде можно продавать решения, базирующиеся на использовании облачных технологий. Со временем 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. 5.1). 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 Не дос та тк и облач ных т ехн ологи й 71 Таблица 5.1 Модели облачных услуг Модель облачной услуги Краткое описание модели Предназначение модели, существующие реализации IaaS Эластичная среда разнородных ресурсов: серверных, сетевых, ресурсов хранения Модель позволяет гибко и на ходу переконфигурировать платформы. Реализованный пример – облачный сервис компании Amazon PaaS Интерфейс управления IaaS из приложений Модель позволяет управлять облако из прикладных систем. Реализованный пример – сервис Google drive SaaS Модель продажи ПО как услуги из внешнего IaaS- облака Модель позволяет сократить расходы на внедрение 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 2017г. До конца 2019 г. более 30 % предлагаемых технологическими провайдерами инвестиций в программное обеспечение перейдут с модели «преимущественно облачных» на «исключительно облачные» вычисления. В перспективе это отражает стабильный тренд на дальнейшее снижение популярности потребления ПО на основе лицензионных отчислений в пользу модели SaaS и облачных вычислений по подписке. Главным фактором, сдерживающим развитие облачной инфраструктуры, 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. 5.2. Роль больших данных в принятии решений в экономике и финансах По результатам масштабного исследования рынка облачных 72 технологий в России выявлено, что две трети опрошенных основными барьерами для использования облаков считают вопросы конфиденциальности данных. 41 % опрошенных отметили не готовность руководителей предприятий к использованию облачных сервисов. 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, выделяют следующие признаки: 5.1.1. объем – оперирование объемами информации, которые измеряются терабайтами, петабайтами и более; 5.1.2. скорость – высокая скорость как появления и накопления новой информации, так и обработки огромных объемов разнообразной информации, вплоть до работы в режиме реального времени; 5.1.3. многообразие – собирается, обрабатывается и хранится как структурированная, так и неструктурированная информации, которая поступает из различных типов источников; 5.1.4. 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. 5.3). 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 деловой, но и в повседневной жизни большого количества людей. На транспорте, в промышленности, в торговле и здравоохранении используется все больше датчиков и сенсорных устройств, которые отвечают за сбор и передачу данных о движении 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 связана 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. 73 Суперкомпьютеры и суперкомпьютерные технологии Технологии идентификации Математическое моделирование Квантовые технологии Сквозные технологии Облачные вычисления Нейронные сети Искусственный интеллект Big Data Технологии блокчейна Рис. 5.3.Технологии работы с большими данными Первыми скрытую ценность больших объемов информации осознали компании 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 хранение информации. Опрос показал, что самое широкое применение технологии больших данных нашли в телекоммуникационной сфере, а также в инжиниринге, в страховании и финансах. Отраслями-лидерами использования больших данных являются розничная 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 политических процессов является составление и анализ официальной статистики исключительно на их основе и в комбинации с традиционными источниками: реестрами, опросами, обследованиями и т. д. 5.3. Интернет вещей По расчетам консалтингового подразделения Cisco IBSG в промежутке между 2008 и 2009 гг. количество подключенных к интернету предметов превысило количество людей, таким образом, произошел эволюционный переход от интернета людей к интернету вещей. Под интернетом вещей понимают межсетевое информационное взаимодействие, включающее взаимодействие физических устройств, транспортных средств, зданий и других предметов, встроенных в 74 электронику, программное обеспечение, датчики, исполнительные механизмы и сеть, которые позволяют этим объектам собирать и обмениваться данными. В отличие от классического интернета, обеспечивающего коммуникативные связи между людьми, интернет вещей обеспечивает межмашинные коммуникации между неодушевленными вещами, а также между неодушевленным и одушевленным мирами, между вещами и человеком, информируя последнего о происходящем в помещении, квартире, доме, на заводе, складе, открытой 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. 5.4). Рис. 5.4.Технологическая экосистема интернета вещей Список предметов, которые могут использовать эту возможность, неограничен: это может быть автотранспорт, бытовая техника, коммуникационные приборы. Датчики, встроенные в предметы, в режиме реального времени отслеживают происходящие процессы, встроенные модули связи осуществляют коммуникацию с другими предметами по Сети. По подсчетам, к концу 2018 г. количество подключенных к интернету вещей 75 устройств во всем мире достигло 22 млрд. штук. Прогнозируется, что к 2025 г. к интернету будет подключено 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 самостоятельном планировании человеком оздоровительных мероприятий, для автоматизации быта, а также как средство поддержки личностного развития и мониторинга окружающей среды. Дальнейшее применение технологий интернета вещей изменит облик многих индустрий и областей жизнедеятельности. В ряде областей человеческие трудозатраты и ошибки будут сведены к минимуму. Так, интернет вещей в электроэнергетике кардинально изменит технологии, обеспечит экономию средств и создаст новые продукты во всех звеньях энергосистемы. В сельском хозяйстве интернет вещей позволит внедрить точное земледелие и значительно усовершенствовать управление сельхозтранспортом. Решения интернета вещей в логистике помогут сократить затраты, повысить прозрачность цепочки доставки товаров и сократить использование человеческого труда. Технологии умного города позволят создать более привлекательную городскую среду с эффективно работающей транспортной системой, 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 государственном 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 PricewaterhouseCoopers 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 затраты на 14 %. При этом интернет вещей позволяет промышленным компаниям 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 оборудование, сенсоры, датчики, роботизированные системы, платформы, ПО и услуги) к 2023 г. составит 700 млрд. долл. По прогнозам агентства Machina 76 Research к 2025 г. мировой рынок IIoT достигнет 484 млрд. евро. ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ 1. Сущность информационно-коммуникационных технологий. 2. Новые феномены в постиндустриальной экономике. 3. Понятие цифровой экономики. Ее институциональная структура. 5. Цифровая экономика и экономический рост. 6. Технологические уклады и промышленные революции. 7. Периодизация цифровой экономики. 8. Цифровая экономика как новая стадия глобализации. |