Wiele firm rozważa migrację swojej infrastruktury do chmury lub korzystanie z hybrydowych rozwiązań chmurowych. Ten artykuł skupia się na opisie głównych cech cloud computingu oraz korzyści wynikających z przeniesienia systemów biznesowych do chmury.
Czym jest cloud computing?
Cloud computing to grupa usług, które koncentrują się na dostarczaniu firmom gotowej do użycia, natychmiast wdrażalnej i konfigurowalnej infrastruktury IT, która może być wykorzystywana do przechowywania danych, przetwarzania danych, analizy danych, uczenia maszynowego oraz do utrzymywania działających systemów, które firma potrzebuje do funkcjonowania (np. dane magazynowe lub działające, internetowe API scoringowe). Jest to stale rosnący biznes, który zastępuje lub replikuje infrastrukturę on-premise.
Utrzymanie infrastruktury w usługach cloud computing
Najważniejsze jest to, że dostawca chmury (np. Google Cloud Platform lub Microsoft Azure) jest odpowiedzialny za całe utrzymanie infrastruktury – firma nie musi się martwić o kupowanie maszyn, serwerów, utrzymywanie sieci itp. – wszystko po stronie infrastruktury jest utrzymywane przez dostawcę chmury. Dostawca przestrzeni dyskowej w chmurze zapewnia również klientowi gwarancję, że dane będą bezpiecznie przechowywane (ochrona przed utratą danych) oraz że procesy będą działać prawidłowo. Rolą klienta jest zdefiniowanie swoich potrzeb i wymagań biznesowych, a podczas współpracy z dostawcą chmury odpowiednia konfiguracja jest ustawiana w celu spełnienia potrzeb klienta.
Zarządzanie kosztami i cennik w cloud computing
Zarządzanie kosztami i efektywność kosztowa to kolejny ważny punkt cloud computingu – klient ma natychmiastowe i precyzyjne informacje na temat kosztów uruchomienia i utrzymania infrastruktury cloud computing i może monitorować swoje koszty niemal w czasie rzeczywistym. Płaci tylko za wykorzystywaną infrastrukturę i nie ponosi kosztów zakupu serwerów i maszyn. Koszty można następnie podzielić między projekty, aby zobaczyć, który projekt lub dział zużywa najwięcej infrastruktury. Raportowanie kosztów w takim przypadku jest znacznie łatwiejsze i bardziej zarządzalne.
Elastyczność zasobów w cloud computing
Rozważmy prosty scenariusz: chcesz przeprowadzić analizę danych, która wymaga dużej ilości CPU i RAM, a wszystkie twoje serwery on-premise nie mają obecnie takiej możliwości (czy to z powodu bieżącego wykorzystania, czy ogólnie dostępnej mocy obliczeniowej). W takim przypadku jesteś zmuszony polegać na swojej "twardej" infrastrukturze i czekać na swoją kolej na zasoby lub kupić mocniejszą maszynę, której moc obliczeniowa będzie wykorzystywana tylko przez krótki czas. Kiedy maszyna jest bezczynna, jest to dosłownie marnowanie pieniędzy.
Gdy twoja infrastruktura jest oparta na chmurze, nie ma takiego dylematu: w ciągu 5 minut jesteś w stanie zwiększyć swoją moc obliczeniową, na przykład zwiększyć pamięć RAM swojej maszyny wirtualnej z 8 do 128 GB, a na tej samej skali, zwiększyć dostępną moc CPU (np. zwiększyć całkowitą liczbę rdzeni). Ważne jest również to, że możesz to zrobić na już wdrożonej maszynie – nie stracisz swojego systemu operacyjnego i wszystkich zainstalowanych frameworków i pakietów.
Twoja analiza będzie wtedy możliwa do wykonania i będzie przebiegać znacznie szybciej. Ważne jest również to, że ta zmiana może być tymczasowa, to znaczy, możesz zwiększyć swoją moc obliczeniową tylko na czas obliczeń, a następnie zmniejszyć ją, aby obniżyć koszty. Zapewnia to zarówno efektywność kosztową, jak i efektywność czasową – zamiast czekać na wyniki lub tracić czas na naprawianie błędów i wielokrotne uruchamianie tych samych obliczeń, możesz skrócić czas obliczeń do minimum i skupić się bardziej na sprawdzaniu wyników lub rozwijaniu procesu.
Uczenie maszynowe w chmurze
Kolejnym ważnym tematem jest konfigurowanie środowisk uczenia maszynowego do analiz. Zazwyczaj w konfiguracjach on-premise zajmuje to dużo czasu, aby skonfigurować system, który zawiera wszystkie niezbędne oprogramowanie, pakiety, frameworki, które umożliwiają wykonywanie uczenia maszynowego.
Dostawcy cloud computingu zapewniają nam gotowe do użycia obrazy maszyn, które można dostosować lub zmodyfikować. Pomija to cały proces konfiguracji, ponieważ w chmurze konfiguracja zajmuje zwykle tylko kilkanaście minut, a maszyna jest gotowa do użycia przez analityka lub data scientist.
Jeśli jakiekolwiek dostosowania zostaną wprowadzone do środowiska (np. niestandardowe pakiety), można je łatwo replikować, na przykład, jeśli dołączy nowy pracownik. Pomaga to Twojej firmie ponownie skupić się na procesie analizy i wynikach, zamiast na konfigurowaniu infrastruktury i walce z problemami technicznymi.
Zmniejsza to również koszty maszyn on-premise. Ponieważ przechowywanie danych, przetwarzanie danych i obliczenia są wykonywane w chmurze, nie ma potrzeby kupowania wysokowydajnego laptopa dla analityka – możesz skupić się na środowisku pracy, ponieważ moc obliczeniowa jest w chmurze, dostępna, kiedy jej potrzebujesz.
Doradztwo w zakresie chmury
Wiele firm, konfigurując swoją infrastrukturę, nie ma wiedzy specjalistycznej i polega na zewnętrznych firmach, które świadczą im usługi infrastrukturalne. W rozwiązaniach on-premise zazwyczaj rozwiązanie jest dostosowane do firmy. Może to być zaletą, ale takie rozwiązanie jest mało elastyczne. I zwykle każda nowa modyfikacja zajmuje czas i kosztuje.
W przypadku cloud computingu doświadczenie dostawców cloud computingu zapewnia nam wiele gotowych rozwiązań oraz wsparcie ich konsultantów, którzy mogą pomóc Twojej firmie wybrać najlepsze produkty dla Twojego przypadku użycia i pomóc Ci podczas procesu wdrażania i rozwoju.
Wiedza specjalistyczna DS Stream w zakresie doradztwa w chmurze
DS Stream to firma, która łączy wiedzę specjalistyczną w zakresie infrastruktury cloud computing i zaplecze analityczne. Nasz zespół składa się ze specjalistów w zakresie wyboru, konfiguracji i utrzymywania rozwiązań chmurowych dla potrzeb Twojej firmy oraz dostosowywania ich do Twoich wymagań.
Pomożemy Ci w wyborze odpowiedniego dostawcy, który zapewni Ci usługi cloud computing, których potrzebujesz, a następnie pomożemy Ci w przeniesieniu Twoich systemów biznesowych do chmury. Zapewnimy Ci również wiedzę specjalistyczną w zakresie rozwoju uczenia maszynowego, nasi data scientists i data engineers pomogą Ci w tworzeniu odpowiednich przepływów danych i tworzeniu złożonych procesów uczenia maszynowego.
Microsoft azure a google cloud platform
