مدل های رایانش ابری و کاربردهای پرطرفدار آن‌ها

مقدمه

هر کسب‌وکار براساس استراتژی ابری موردنیاز خود یکی از مدل های رایانش ابری (Cloud computing) را انتخاب می‌کند. چرا که رایانش ابری دارای ابعاد متنوعی از جمله ذخیره‌سازی ابری، سرورها و بسترهای توسعه می باشد. این فناوری ظرفیت چشم‌گیری را در اختیار کاربران شخصی و سازمانی قرار می‌دهد. همچنین منابع محاسباتی قدرتمندی را به‌شکل مقیاس‌پذیر و عمدتاً بر پایه مدل اشتراکی فراهم می‌نماید. کاربران می‌توانند طرح متناسب با نیاز خود را برگزینند و از سوی دیگر به‌سادگی آن را ارتقاء دهند.

ایده‌ اصلی در رایانش ابری، فراهم ساختن انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و کاهش هزینه‌ است؛ به‌گونه‌ای که کاربران تنها برای منابع مصرفی خود پرداخت انجام می‌دهند و از سرمایه‌گذاری و نگهداری زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری مستقل بی نیاز می شوند. این مدل، نگرش سازمان‌ها و افراد به زیرساخت‌ها و خدمات فناوری اطلاعات را متحول کرده است.

رایانش ابری چیست؟

رایانش ابری به معنای ارائه خدمات محاسباتی مانند سرور، ذخیره‌سازی، پایگاه داده، شبکه و نرم‌افزار از طریق اینترنت است. کاربران تنها به اندازه استفاده خود هزینه پرداخت می‌کنند و از راه دور و در هر زمان به منابع دسترسی دارند.

تصویر(۱)

انواع مدل های رایانش ابری

رایانش ابری یک راه‌حل یکسان برای همه نیست. این فناوری چندین مدل خدمات را ارائه می‌دهد که دارای سطوح کنترلی و تخصصی متفاوتی هستند. درک این مدل‌ها برای انتخاب استراتژی مناسب ابری برای هر کسب‌وکار ضروری است. در ادامه مدل‌های ترند در رایانش ابری معرفی می‌گردد.

زیرساخت به‌عنوان خدمت (IaaS – Infrastructure as a Service)

مدل IaaS (زیرساخت به‌عنوان سرویس) بلوک‌های سازنده اصلی برای فناوری اطلاعات ابری را فراهم می‌کند. در این مدل های رایانش ابری، منابعی نظیر سرورها، فضای ذخیره‌سازی و شبکه ای به‌صورت مجازی و با مدل پرداختی در اختیار کاربران قرار می‌گیرد. از همین رو مسئولیت مدیریت سیستم‌عامل، نرم‌افزارها و داده‌ها بر عهده کاربران است، در حالی که ارائه‌دهنده سرویس وظیفه نگهداری سخت‌افزار و لایه مجازی‌سازی را بر عهده دارد.

نمونه‌هایی از این مدل شامل Amazon Web Services (AWS EC2)، مجموعه داده‌های سازمانی و Google Compute Engine هستند. این مدل برای مدیران سیستم، واحدهای فناوری اطلاعات و توسعه‌دهندگانی مناسب است که نیاز به کنترل کامل بر زیرساخت دارند، بدون که درگیر مسائل مربوط به سخت‌افزار فیزیکی شوند.

تصویر(۲)

بستر به‌عنوان خدمت (PaaS – Platform as a Service)

PaaS یکی دیگر از مدل های رایانش ابری است که محیطی برای توسعه و استقرار در فضای ابری فراهم می‌سازد. این مدل، مدیریت زیرساخت را از دید توسعه‌دهنده پنهان می‌کند و به وی اجازه می‌دهد صرفاً بر نوشتن و اجرای کد تمرکز کند. PaaS شامل سیستم‌ عامل‌ها، ابزارهای توسعه، مدیریت پایگاه داده و سرورهای وب می‌شود. Google App Engine، Microsoft Azure App Services نمونه هایی از این مدل هستند. مدل فوق برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند بدون درگیری با زیرساخت‌های زیربنایی، اپلیکیشن تولید کنند، بسیار مناسب است.

تصویر(۳)

نرم‌افزار به‌عنوان خدمت (SaaS – Software as a Service)

SaaS جزو مدل‌های ترند در رایانش ابری است. SaaS نرم‌افزارهایی کاملاً کاربردی و آماده استفاده را در فضای ابری و از طریق مرورگرهای وب ارائه می‌دهد. کاربران کنترل یا مدیریتی بر زیرساخت یا کد نرم‌افزار ندارند. تمام امور مربوط به نگهداری، بروزرسانی و امنیت توسط ارائه‌دهنده انجام می‌شود.

نمونه‌ها: Google Workspace، Salesforce، Microsoft 365
این مورد از مدل های رایانش ابری، برای کاربران نهایی که به ابزارهای نرم‌افزاری نیاز دارند بدون آن‌که درگیر نصب یا نگهداری آن‌ها شوند، بسیار کارآمد است.

رشد SaaS و بهبود اینترنت

این موضوع نباید برای کسی شگفت‌آور باشد زیرا در روزگار فعلی نیز از برنامه‌های ابری مانند MS Office 365 یا Google Docs استفاده می‌ شود. کسب‌وکارها به‌لطف پیشرفت اینترنت، اعتماد بیشتری به این نوع خدمات پیدا کرده‌اند. با استفاده از فیبر نوری، شبکه‌های ۴G و نسل جدید ۵G، اینترنت بسیار سریع‌تر و پایدارتر شده است. سال‌ها از اینترنت دیال‌آپ بسیار کند گذشته است. امروزه، اتصال اینترنتی با کیفیت، به‌آسانی در دسترس می باشد.

استراتژی چندابری (Multi-Cloud): پذیرش تنوع برای افزایش تاب‌آوری

یکی از روندهای مهم در رایانش ابری، پذیرش استراتژی‌های چند ابری است. به‌جای اتکا به یک ارائه‌دهنده ابر، سازمان‌ها از توانایی‌های چند ارائه‌دهنده برای ایجاد زیرساختی انعطاف‌پذیرتر و مقاوم استفاده می‌کنند. این رویکرد ریسک اختلال در اثر از کار افتادن یک ارائه‌دهنده را کاهش داده و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد از خدمات تخصصی مختلف بهره‌مند شوند. در یک استراتژی چندابری، شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌ها، عملکرد و افزونگی داده‌ها را بهینه‌سازی کرده و تجربه ابری بهتری داشته باشند.

نگرانی‌های فزاینده درباره نقض‌های امنیتی

در حال حاضر، هیچ‌کس به‌طور کامل از حملات ddos در امان نیست. برندهای بزرگی نظیر BBC، Blizzard، Netflix و Amazon اغلب با حملات سایبری مواجه می‌شوند. این شرکت‌ها ممکن است برای ساعت‌ها از دسترس خارج شوند تا زمانی‌که ترافیک غیرعادی و مخرب کاهش یابد یا متوقف گردد.

نگرانی‌های دیگر امنیتی شامل آسیب پذیری های Meltdown و Spectre است. این دو آسیب‌پذیری در پردازنده‌ها می‌توانند کنترل رایانه را ربوده و درخواست باج کنند. تصور نمایید تمام رایانه‌های یک شرکت قفل شوند و نتوان به داده‌ها دسترسی داشت. سازندگان تراشه‌ها در تلاش‌ هستند نسل کنونی پردازنده‌ها را اصلاح کرده و نسخه‌های جدید با امنیت بالاتری تولید کنند، اما هکرها نیز در حال پیشرفت هستند. احتمال زیادی وجود دارد که به‌زودی گونه‌های جدیدی از این نوع حملات به وجود آیند.

تصویر(۴)

سرمایه‌گذاری فزاینده در امنیت رایانش ابری

با توجه به اینکه رایانش ابری به بخش حیاتی عملیات تجاری تبدیل شده است، اهمیت امنیت و مقاومت در برابر آنان نیز به‌طرز چشم‌گیری افزایش یافته است. سازمان‌ها اکنون بیش از هر زمان دیگری در تلاش‌ هستند تا محیط‌های ابری خود را در برابر تهدیدهای سایبری، نشت اطلاعات و اختلالات احتمالی ایمن‌سازی کنند.

در دنیای به‌هم‌پیوسته امروز، نمی‌توان از اهمیت امنیت در فضای ابری چشم‌پوشی کرد. موضوع تنها حفاظت از داده‌ها نیست؛ بلکه حفاظت از شریان‌های حیاتی کسب‌وکارها مطرح است. برخی از تدابیر امنیتی رایج شامل اجرای مکانیزم‌های پیشرفته برای شناسایی و پیشگیری از تهدیدها، بهره‌گیری از رمزنگاری برای داده‌های ذخیره‌شده و در حال انتقال و طراحی برنامه‌های قدرتمند بازیابی پس از بحران است. تمرکز بر ارتقای امنیت ابری با هدف حفاظت از اطلاعات حساس، تضمین تداوم عملیات و افزایش اعتماد مشتریان و شرکا انجام می‌گیرد.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

هوش مصنوعی در حال حاضر بسیار محبوب شده است. آن را می‌توان در تلفن‌های همراه، خودروها و سرورها مشاهده کرد. هوش مصنوعی از یادگیری ماشین بهره می‌برد و با استفاده از پردازنده‌ها و کارت‌های گرافیکی ویژه، سرعت محاسبات را چند برابر می‌کند. سرورهایی که از هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند، ابتدا باید آموزش داده شوند و سپس می‌توانند نتایج بسیار دقیقی ارائه دهند.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به اجزای بنیادی رایانش ابری تبدیل شده‌اند. بسترهای ابری منابع مورد نیاز برای آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند. این مدل‌ها روی مجموعه‌های داده عظیمی آموزش داده می‌شوند که می‌توانند شامل داده‌های مشتری، الگوهای رفتاری، فعالیت‌های وب و مجموعه‌ داده‌های سازمانی باشند. علاوه بر آن، این ادغام به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده انجام دهند، فرآیندها را خودکارسازی کرده و تجربه مشتری را بهبود بخشند.

فضای ذخیره‌سازی سریع‌تر و ظرفیت بیشتر

رقابت در صنعت Cloud computing بسیار فشرده و پویـا می باشد. هر یک از بازیگران این بازار در تلاش‌اند تا با ارائه پیشنهادهای جذاب، ظرفیت‌های گسترده‌تر و سرعت‌های بالاتر (که با بهره‌گیری از درایوهای SSD پیشرفته ممکن شده‌اند)، مشتریان بیشتری را جذب کنند. این رقابت تنگاتنگ، روند توسعه راه‌حل‌های سریع‌تر و کارآمدتر را به‌شدت تسریع کرده است.

پیشنهادهای موجود در بازار به‌قدری وسوسه‌انگیز شده‌اند که بسیاری از کسب‌وکارها پس از ورود به فضای ابری، دیگر تمایلی به بازگشت به روش‌های سنتی ندارند و همان‌جا باقی می‌مانند.

تصویر(۵)

خدمات ابری با کدنویسی کم (Low-code) و بدون کدنویسی (No-code)

یکی از روندهای تحول‌آفرین در حوزه Cloud computing، گسترش پلتفرم‌های low-code و no-code است. این پلتفرم‌ها به افراد با سطوح مختلف دانش فنی امکان می‌دهند تا بدون نیاز به تسلط کامل بر برنامه‌نویسی، برنامه‌ها و راه‌حل‌هایی ایجاد کرده و فرآیندها را به‌صورت خودکار درآورند.

پلتفرم‌های low-code با ارائه رابط‌های بصری و اجزای از پیش‌ساخته شده، فرآیند توسعه نرم‌افزار را ساده و سریع می‌سازند. در سوی دیگر، پلتفرم‌های no-code با ارائه رابط‌های کاربری مبتنی بر کشیدن و رها کردن (drag-and-drop) حتی پا را فراتر گذاشته‌ و به کاربران امکان می‌دهند بدون نوشتن هیچ‌گونه کدی، راه‌حل‌هایی کاربردی طراحی کنند. این دسته از خدمات، نه‌تنها سرعت توسعه را افزایش داده، بلکه شکاف میان تیم‌های فناوری اطلاعات و بخش‌های غیرتخصصی سازمان را نیز کاهش می‌دهند.

تصویر(۶)

رایانش مرزی (Edge Computing): نزدیک‌کردن ابر به کاربر

با تکامل رایانش ابری، رایانش مرزی به‌عنوان راهی برای افزایش عملکرد با نزدیک‌تر کردن پردازش داده به کاربر، مورد توجه قرار گرفته است. رایانش مرزی، نیاز به انتقال داده‌ها به فواصل طولانی تا سرورهای مرکزی ابری را کاهش داده و با این کار، تأخیر (Latency) را کمتر و سرعت پاسخ را افزایش می‌دهد.

این روند به‌ویژه برای صنایعی که به دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، وسایل نقلیه خودران و تحلیل‌های بلادرنگ متکی هستند، بسیار سودمند است. با پردازش داده‌ها به‌صورت محلی، رایانش مرزی تصمیم‌گیری را سریع‌تر، مصرف پهنای باند را کمتر و خدمات را قابل‌اعتمادتر می‌سازد که در نهایت به بهبود تجربه مشتری و کارایی عملیاتی منجر می‌گردد.

نتیجه‌گیری

در این مقاله انواع مدل های رایانش ابری معرفی شد. دنیای رایانش ابری هیجان‌انگیز است و همچنان در مراحل ابتدایی خود قرار دارد. هنوز تجربه یک محیط کاری مبتنی بر ابر وجود ندارد؛ جایی‌که تنها از دستگاه‌های سبک با توان پردازشی کم اما عمر باتری فوق‌العاده استفاده شود و تمامی پردازش‌ها به‌صورت دورکاری انجام گردد. این وضعیت شرکت‌هایی چابک‌تر را پدید می‌آورد که می‌توانند به‌سرعت رشد کنند و نگرانی از بابت بروزرسانی مکرر سخت‌افزار نداشته باشند. قطعا در آینده فناوری ابری ایمن‌تر و کاربر پسند تر خواهد شد و به نیروی پیشران اقتصاد تبدیل می‌شود.