Buluttan önce

  • 16 dakika

Bulut bilişimin ne olduğunu tanımladığımıza göre, bulut bilişim ortaya çıkmadan önce bilgi işlemin iş bilişimi, bilimsel bilgi işlem ve kişisel bilgi işlem gibi farklı etki alanlarında nasıl kullanıldığına ilişkin örneklere göz atalım.

Etki alanları ve uygulama örnekleri

İş bilişimi: Geleneksel yönetim bilgi sistemlerine örnek olarak lojistik ve operasyonlar, kurumsal kaynak planlaması (ERP), müşteri ilişkileri yönetimi (CRM), ofis üretkenliği ve iş zekası (BI) verilebilir. Bu tür araçlar, çeşitli kuruluşlarda üretkenliğin artırılmasına ve maliyetin azaltılmasına neden olan daha kolay süreçlere olanak sağladı.

Örneğin, CRM yazılımı şirketlerin geçmiş, güncel ve gelecekteki potansiyel müşterilerle ilgili çeşitli verileri toplamasına, depolamasına, yönetmesine ve yorumlamasına olanak tanır. CRM yazılımı, müşterilerle tüm kurumsal etkileşimlerin tümleşik bir görünümünü (gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı) sunar. Örneğin, bir üretim şirketi için CRM yazılımı satış ekibi tarafından müşterilerle toplantılar, görevler ve takipler zamanlamak için kullanılabilir. Pazarlama ekibi, belirli desenleri temel alan kampanyalarla müşterileri hedef alabilir. Faturalama ekipleri teklifleri ve faturaları izleyebilir. Bu nedenle, bu bilgileri depolamak için merkezi bir depodur. Bu işlevi etkinleştirmek için, çeşitli veritabanı ve analiz sistemleri kullanılarak depolanması ve analiz edilmesi gereken verileri toplamak için kuruluş ve satış ekipleri tarafından çeşitli donanım ve yazılım teknolojileri kullanılır.

Bilimsel bilgi işlem: Bilimsel bilgi işlem, bilimsel sorunları çözmeye çalışmak için bilgisayarlarda uygulanan matematiksel modelleri ve analiz tekniklerini kullanır. Popüler bir örnek, fiziksel olayların bilgisayar benzetimidir. Bu alan, bilim insanlarının ve mühendislerin bilinen olayları yeniden oluşturmalarına veya farklı koşullar altında farklı sistemlerin simülasyonunu ve çalışmasını sağlayacak programlar geliştirerek gelecekteki durumları tahmin etmelerini sağlayarak geleneksel teorik ve laboratuvar deneysel yöntemlerini kesintiye uğratmıştır. Bu tür simülasyonlar genellikle pahalı süper bilgisayarlarda veya dağıtılmış bilgi işlem platformlarında çalıştırılan çok sayıda hesaplama gerektirir.

Kişisel bilgi işlem: Kişisel bilgi işlemde, kullanıcı genel amaçlı bir bilgisayarda çeşitli uygulamalar çalıştırır. Bu tür uygulamalar, sözcük işleme ve elektronik tablolar gibi office üretkenliğine yönelik olabilir; e-posta istemcileri gibi iletişim; veya video oyunları veya multimedya dosyaları gibi eğlence. Kişisel bilgi işlem kullanıcısı genellikle bu tür görevleri gerçekleştirmek için kullanılan yazılım ve donanımın sahibidir, bunları yükler ve bakımını gerçekleştirir.

Adresleme ölçeği

Bilgi işlem ölçeğinin artırılması, CRM'de yakalanacak, izlenecek ve analiz edilebilen müşteri ve olayların sayısını artırma ya da bilimsel bilgi işlemdeki sayısal simülasyonların duyarlığını veya video oyunu uygulamalarında gerçekçiliği artırma konusunda devam eden bir süreçtir. Ayrıca, teknolojinin çeşitli etki alanları tarafından benimsenmesinin artması veya işletmelerin ve pazarların genişlemesinin yanı sıra kullanıcı sayısındaki ve ihtiyaçlarının sürekli artmasıyla daha büyük ölçekteki ihtiyaç yönlendirilmiştir. Kuruluşların, çözümlerinin dağıtımı için plan ve bütçeyi planladıkları için ölçek artışını hesaba katmaları gerekir.

Kuruluşlar genellikle BT altyapılarını kapasite planlaması olarak adlandırılan bir süreçte planlar. Kapasite planlama sürecinde, çeşitli BT hizmetlerinin kullanımındaki büyüme ölçeklendirilir ve gelecekteki genişleme için bir kıyaslama olarak kullanılır. Kuruluşların daha yeni ve daha iyi sunucular, depolama ve ağ ekipmanı temin etmek, kurmak ve bakımını yapmak için önceden planlamaları gerekir. Bazen kuruluşlar yazılımla sınırlıdır, çünkü yalnızca sınırlı bir lisans kümesi temin etmiş olabilirler ve altyapıyı daha büyük bir kullanıcı kümesini kapsayacak şekilde genişletmek için daha fazlasını gerektirebilirler.

Ölçeklendirmenin en temel biçimi, eski sistemlerin hizmet düzeyine gerekli yükseltmeleri sağlayabilen daha yeni, daha iyi performans gösteren sistemlerle değiştirildiği dikey ölçeklendirme olarak bilinir. Çoğu durumda dikey ölçeklendirme, sunucuların ve depolama sistemlerinin daha yeni, daha hızlı sunucularla veya daha yüksek kapasiteye sahip depolama dizileriyle yükseltilmesinden veya değiştirilmesinden oluşur. Bu işlemin planlanması ve yürütülmesi aylar alabilir ve bu süre zarfında hizmette bazı kesintiler yaşanabilir.

Belirli sistem türlerinde ölçeklendirme, sisteme ayrılmış kaynak miktarı artırılarak yatay olarak da gerçekleştirilir. Bunun bir örneği, sistemin performansını geliştirmek için ek sunucuların ve depolamanın eklenebildiği, böylece saniyede gerçekleştirilebilecek hesaplama sayısının daha yüksek olmasına veya sistemin depolama kapasitesinde bir artışa yol açan yüksek performanslı bilgi işlemdir. Dikey ölçeklendirmede olduğu gibi, bu işlemin planlanması ve yürütülmesi aylar sürebilir ve kapalı kalma süreleri de mümkündür.

Şirketler BT ekipmanlarına sahip olduğundan ve bakımlarını yaptıkları için, ölçeklendirmeyi ele alma maliyeti artmaya devam ettikçe, şirketler maliyeti azaltmak için başka yöntemler tanımladı. Büyük şirketler farklı departmanların bilgi işlem ihtiyaçlarını tek bir büyük veri merkezinde bir araya getirerek, maliyeti azaltmak için gayrimenkul, güç, soğutma ve ağı birleştirdiler. Öte yandan küçük ve orta ölçekli şirketler, BT ekipmanlarını paylaşılan bir veri merkezine yerleştirerek gayrimenkul, ağ, güç, soğutma ve fiziksel güvenlik kiralaması yapabilir. Bu genellikle şirket içinde kendi veri merkezlerini oluşturmak istemeyen küçük ve orta ölçekli şirketler tarafından benimsenen ortak konum hizmeti olarak adlandırılır. Ortak konum hizmetleri, operasyonel giderleri azaltmak için uygun maliyetli bir yaklaşım olarak çeşitli etki alanlarında benimsenmeye devam etmektedir.

Ölçek, iş bilişiminin tüm yönlerini etkilemiştir. Örneğin ölçek, istemcilerin artması veya istemciler hakkında depolanan ve analiz edilen bilgi miktarı aracılığıyla CRM sistemlerini etkilemiştir. İş bilişimi, dikey ve yatay ölçeklendirmenin yanı sıra BT kaynaklarının veri merkezlerine ve ortak konuma birleştirilmesi yoluyla ölçeklendirmeyi ele almıştır. Bilimsel bilgi işlemde, sorunların boyutunu ve sayısal simülasyonlarının duyarlığı artırabilmek için paralel ve dağıtılmış sistemler benimsenmiştir. Paralel işlemenin tanımından biri, büyük ölçekli veya yüksek duyarlıklı hesaplamalar çalıştırmak için tek bir büyük bilgisayar olarak görev yapan ve durumu paylaşan birden çok homojen bilgisayarın kullanılmasıdır. Dağıtılmış bilgi işlem , büyük bir sorunu eşzamanlı olarak çalıştırılan alt görevlere bölmek ve ağ üzerinden iletiler aracılığıyla iletişim kurmak için bir ağ tarafından bağlanan birden çok otonom bilgi işlem sisteminin kullanılmasıdır. Bilimsel topluluk, ölçeği ele almak için bu etki alanlarında yenilik yapmaya devam etti. Kişisel bilgi işlemde ölçek, daha zengin içerik ve çeşitli uygulamaların getirdiği artan kullanıcı talepleri sayesinde bunu etkilemiştir. Bu nedenle kullanıcılar, bu taleplere ayak uydurmak için sahip oldukları kişisel bilgi işlem cihazlarının ölçeğini artırmış olur.

İnternet hizmetlerinin yükselişi

90'ların sonlarında bu bilgi işlem uygulamalarının ve platformlarının etki alanları genelinde benimsenmesinde sürekli bir artış oldu. Kısa süre içinde, yazılımın yalnızca işlevsel değil, aynı zamanda iş ve kişisel gereksinimler için değer ve içgörü üretebilecek durumda olması bekleniyordu. Bu uygulamaların kullanımı işbirliğine dayalı hale geldi; uygulamalar karıştırıldı ve bilgileri birbirine beslemek için eşleştirildi. BT artık yalnızca bir şirketin maliyet merkezi değil, yenilik ve verimlilik kaynağıydı.

Geleneksel ve internet ölçeğinde bilgisayar sistemlerini karşılaştırın.

Şekil 2: Geleneksel ve internet ölçeğinde bilgi işlem karşılaştırması

21. yüzyıl, kablosuz iletişim, World Wide Web ve internet hacmi ve kapasitesinde bir patlamayla işaretlenmiştir. Bu değişiklikler, dijitalleştirilmiş bilgileri üretmenin, yaymanın ve bunlara erişmenin basitleştirildiği, ağ odaklı ve veri odaklı bir topluma yol açmıştı. İnternetin, 1994'te 25 milyondan fazla olan milyarlarca kullanıcıdan oluşan küresel bir market oluşturduğu tahmin ediliyor. 1 Verilerdeki ve bağlantılardaki bu artış işletmeler için değerlidir. Veriler, denemeyi etkinleştirme, popülasyonları segmentlere ayırma ve otomasyon ile karar almayı destekleme gibi çeşitli yollarla değer oluşturur. 2 Dijital teknolojileri benimseyerek, dünyanın en iyi 10 ekonomisinin 2020'ye kadar çıktılarını bir trilyon doların üzerinde artırması beklenmektedir.

İnternet tarafından etkinleştirilen bağlantı sayısının artması da değerini artırmıştır. Araştırmacılar, bir ağın değerinin, kullanıcı sayısının bir işlevi olarak süper doğrusal olarak değiştiğini varsayar. Bu nedenle internet ölçeğinde müşteri kazanmak ve elde tutmak bir önceliktir. Bu, güvenilir ve duyarlı hizmetler oluşturarak ve gözlemlenen veri desenlerine göre değişiklik yaparak yapılır.

Yılda artan İnternet kullanıcısı sayısı.

Şekil 3: Yılda İnternet kullanıcısı sayısını artırma

Yılda depolanan veri miktarını artırma.

Şekil 4:5

İnternet ölçeğindeki sistemlere örnek olarak şunlar verilebilir:

  • Büyük (petabayt boyutuna kadar) veri kümelerinde gezinen, depolayan, dizinleyen ve arayan arama motorları. Örneğin Google, web trafiğini birkaç günde bir gezinen ve analiz eden ve bu dizinleri anahtar sözcüklerle eşleştiren dev bir web dizini olarak başladı. Artık dizinlerini neredeyse gerçek zamanlı olarak günceller ve internetteki bilgilere erişmenin en popüler yollarından biridir. Dizinin binlerce terabayt boyutunda trilyonlarca sayfası vardır. 4
  • Kullanıcıların kişisel ve profesyonel ilişkiler oluşturmasına ve benzer ilgi alanlarına dayalı topluluklar oluşturmasına olanak sağlayan Facebook ve LinkedIn gibi sosyal ağlar. Örneğin Facebook artık ayda bir milyardan fazla etkin kullanıcıyı destekliyor.
  • Amazon gibi 200 milyondan fazla müşteriye satılan milyonlarca ürünün küresel envanterini koruyan ve yıllık yaklaşık 90 milyar ABD doları net satış hacmine sahip çevrimiçi perakende hizmetleri.
  • İnsanların videoları ve diğer zengin içerik biçimlerini izlemesine ve paylaşmasına olanak sağlayan zengin, akışlı multimedya uygulamaları. YouTube gibi bir örnek, saniyede 300 dakikalık video yüklemelerini işler.
  • Skype gibi ayda 50 milyar dakikadan fazla arama yapan ses, video ve metin sohbeti için gerçek zamanlı iletişim sistemleri.
  • Birçok eşzamanlı kullanıcıya milyonlarca belge sunan üretkenlik ve işbirliği paketleri, gerçek zamanlı ve kalıcı güncelleştirmelere olanak sağlar. Örneğin Microsoft 365, aylık 50 milyon etkin ortak çalışanı desteklediğini iddia eder.
  • Yüz binden fazla kuruluşta dağıtılan Salesforce gibi sağlayıcılara göre CRM uygulamaları. Büyük CRM'ler artık durumu izlemek için sezgisel panolar, en çok iş üreten müşterileri bulmak için analiz ve gelecekteki büyümeyi tahmin etmek için gelir tahmini sağlar.
  • Verimsizlikleri ve para kazanma fırsatlarını bulmak için diğer hizmetlerin (yukarıdakiler gibi) kullanımını analiz eden veri madenciliği ve iş zekası uygulamaları.

Bu sistemlerin yüksek sayıda eşzamanlı kullanıcıyla baş etmesi beklenmektedir. Bunun için büyük miktarda ağ trafiğini işleme, veri oluşturma ve verileri güvenli bir şekilde depolama kapasitesine sahip bir altyapı gerekir ve bunların tümü fark edilebilir gecikmeler olmadan gerçekleştirilir. Bu hizmetler, sürekli ve güvenilir bir kalite standardı sağlayarak değerlerini türetir. Ayrıca mobil cihazlar ve web tarayıcıları için zengin kullanıcı arabirimleri sağlayarak kullanımı kolay ama oluşturulması ve bakımının daha zor olmasını sağlar.

İnternet ölçeğindeki sistemlerin gereksinimlerinin özeti aşağıdadır:

  • Yaygınlık: Her yerden ve çok sayıda cihazdan erişilebilir. Örneğin, bir satış temsilcisi, istemcilere daha kısa, daha hızlı ve daha etkili bir şekilde ziyaret etmek için CRM hizmetinin mobil cihazda zamanında güncelleştirmeler sağlamasını bekler. Hizmet, çeşitli ağ bağlantıları altında sorunsuz bir şekilde çalışmalıdır.
  • Yüksek kullanılabilirlik: Hizmet "her zaman çalışır" olmalıdır. Çalışma saatleri dokuz sayısı cinsinden ölçülür. Üç dokuz veya 99,9%, bir hizmetin yılda 9 saat boyunca kullanılamayacağını gösterir. Beş dokuz (yılda yaklaşık 6 dakika), yüksek kullanılabilirlik hizmeti için tipik bir eşiktir. Çevrimiçi perakende uygulamalarında birkaç dakikalık kapalı kalma süresi bile milyonlarca dolarlık satışları etkileyebilir.
  • Düşük gecikme süresi: Hızlı ve duyarlı erişim süreleri. Sayfa yükleme sürelerinin biraz daha yavaş olması, bu web sayfasının kullanımını önemli ölçüde azalttığı gösterilmiştir. Örneğin, arama gecikmesinin 100 ms'den 400 ms'ye yükseltilmesi, kullanıcı başına arama sayısını 0,8%'den 0,6%azaltır ve gecikme süresi özgün düzeylere düşürüldükten sonra bile değişiklik devam eder.
  • Ölçeklenebilirlik: Genellikle mevsimsellik ve viralite nedeniyle değişken bir yükle başa çıkabilme özelliği, uzun ve kısa süreler içinde trafikte zirvelere ve oluklara neden olur. "Kara Cuma" ve "Siber Pazartesi" gibi günlerde Amazon gibi perakendecilerin ağ trafiğini ortalamadan birkaç kat daha fazla işlemesi gerekir.
  • Maliyet verimliliği: İnternet ölçeğindeki bir hizmet, geleneksel bir uygulamadan çok daha fazla altyapı ve daha iyi yönetim gerektirir. Maliyetleri kolaylaştırma yollarından biri, hizmetlerin yönetilmesini kolaylaştırmak ve bir hizmeti işleyen yönetici sayısını azaltmaktır. Daha küçük hizmetler düşük hizmet-yönetici oranına sahip olabilir (örneğin, 2:1, tek bir yöneticinin iki hizmeti sürdürmesi gerektiği anlamına gelir). Kârlılığı korumak için, Microsoft Bing gibi hizmetlerin yüksek hizmet-yönetici oranına sahip olması gerekir (örneğin, 2500:1, yani tek bir yönetici 2.500 hizmet barındırıyor). 6
  • Birlikte çalışabilirlik: Bu hizmetlerin çoğu genellikle birlikte kullanılır ve bu nedenle yeniden kullanım için kolay bir arabirim sağlamalı ve verileri içeri ve dışarı aktarmaya yönelik standartlaştırılmış mekanizmaları desteklemelidir. Örneğin, diğer birçok hizmet (Uber gibi) kullanıcılara basitleştirilmiş konum ve gezinti bilgileri sağlamak için Google Haritalar'ı kendi ürünleriyle tümleştirebilir.

Şimdi yukarıdaki çeşitli sorunların ilk çözümlerinden bazılarını keşfedeceğiz. 7 Ele alınması gereken ilk zorluk, çoğunlukla ABD'de bulunan erken web hizmetleri için büyük gidiş dönüş süresiydi. Düşük gecikme süresi (uzak sunucular nedeniyle) ve sunucu hatası sorunlarıyla başa çıkmak için en eski mekanizmalar yalnızca yedekliliğe dayanırdı. Bunu başarmak için kullanılan tekniklerden biri, popüler web sayfalarının kopyalarının dünyanın farklı yerlerinde depolandığı içeriği "yansıtmak"tı. Bu, merkezi sunucudaki yük miktarını en aza indirmiş, son kullanıcılar tarafından algılanan gecikme süresini azaltmış ve hata durumunda trafiğin başka bir sunucuya geçmesine izin verilmektedir. Bunun dezavantajı, verilerin bir kopyasının bile değiştirilmesi durumunda tutarsızlıklarla başa çıkma karmaşıklığının artmasıydı. Bu nedenle, bu teknik görüntü, video veya müzik sunma gibi statik, yoğun okunan iş yükleri için daha kullanışlıdır. Bu tekniğin etkili olması nedeniyle, İnternet ölçeğindeki hizmetlerin çoğu popüler içeriğin dağıtılmış genel önbelleklerini depolamak için içerik teslim ağlarını (CDN) kullanır. Örneğin, Cable News Network (CNN) artık videolarının çoğaltmalarını dünya çapında farklı konumlardaki birden çok "edge" sunucusunda barındırıyor ve konum başına kişiselleştirilmiş reklamlar içeriyor.

Tabii ki, tek tek şirketlerin dünya çapında onlarca sunucu satın alması her zaman mantıklı değildi. Maliyet verimlilikleri genellikle paylaşılan barındırma hizmetleri kullanılarak kazanılmıştır. Burada, tek bir web sunucusunun paylaşımları birden çok kiracıya kiralanabilir ve bu da sunucu bakım maliyetini amorti eder. Paylaşılan barındırma hizmetleri, tüm hizmetlerin aynı anda en yüksek kapasitede çalışmayacağı varsayımı altında, kaynaklar aşırı sağlandığından, kaynak açısından çok verimli olabilir. (Fazla sağlanan fiziksel sunucu, tüm kiracıların toplam kapasitesinin sunucunun gerçek kapasitesinden büyük olduğu sunucudur.) Dezavantajı, kiracıların hizmetlerini komşularından yalıtmak neredeyse imkansızdı. Bu nedenle, aşırı yüklenmiş veya hataya açık tek bir hizmet tüm komşularını olumsuz etkileyebilir. Kiracılar genellikle kötü amaçlı olabileceği ve diğer kullanıcılara veri çalmak veya hizmeti reddetmek için ortak konum avantajlarından yararlanmaya çalıştıkları için başka bir sorun ortaya çıktı.

Buna karşı koymak için , sanal özel sunucular paylaşılan barındırma modelinin varyantları olarak geliştirilmiştir. Paylaşılan bir fiziksel sunucuda kiracıya bir sanal makine (VM) sağlanır. (Daha sonra sanal makineler ve özellikleri hakkında daha fazla konuşuruz.) Bu VM'ler genellikle statik olarak ayrılır ve tek bir fiziksel makineye bağlanırdı, bu nedenle ölçeklendirmeleri zordu ve genellikle herhangi bir hatadan el ile kurtarma gerekiyordu. Artık aşırı kaynak sağlanamıyor olsa da, birlikte konumlandırılmış hizmetler arasında, basit kaynak paylaşımından daha iyi performans ve güvenlik izolasyonu sağlanıyordu.

Ortak kaynakların paylaşılmasıyla ilgili bir diğer sorun da üçüncü taraf altyapıda özel verilerin depolanması gerektiğiydi. Yukarıda açıkladığımız İnternet ölçeğindeki hizmetlerden bazıları, müşterilerinin özel verilerinin açıklanması felaket sonuçlara yol açacağı için veri depolama üzerindeki denetimi kaybetmeyi göze alamaz. Bu nedenle, bu şirketlerin kendi küresel altyapılarını oluşturmaları gerekiyordu. Genel bulut ortaya çıkmadan önce, bu tür hizmetler yalnızca Google ve Amazon gibi büyük şirketler tarafından dağıtılabilirdi. Bu şirketlerin her biri, bir veri merkezinin tek, büyük bir ambar ölçeğinde bilgisayar (WSC) olarak düşünülebileceği, kullanıma hazır emtia bileşenlerini kullanarak dünya genelinde büyük, homojen veri merkezleri oluşturacak. WSC, sahipliğini korurken uygulamaları ve verileri genel olarak dağıtmak için kolay bir soyutlama sağlar.

Ölçek ekonomisi nedeniyle, bir veri merkezinin kullanımı maliyetleri azaltmak için iyileştirilebilir. Bu, kaynakları (bulut) genel olarak paylaşmak kadar verimli olmasa da, bu ambar ölçeğindeki bilgisayarlar İnternet ölçeğinde hizmetler oluşturmanın temelleri olarak hizmet veren birçok tercih edilen özelliğe sahipti. Bilgi işlem uygulamalarının ölçeği, sabit bir kullanıcı tabanına hizmet vermekten dinamik bir genel popülasyona hizmet etmeye kadar ilerlemektedir. Standartlaştırılmış WSC'ler büyük şirketlerin bu kadar büyük hedef kitlelere hizmet vermesine izin verdi. İdeal bir altyapı, WSC'nin performansını ve güvenilirliğini paylaşılan barındırma modeliyle birleştirir. Bu, küçük bir şirketin bile büyük veri merkezleri oluşturma ek yükü olmadan küresel olarak rekabetçi bir uygulama geliştirmesini ve başlatmasını sağlar.

Kaynakları paylaşmaya yönelik bir diğer yaklaşım da, otonom bilgi işlem sistemlerinin kurumlar ve coğrafi konumlar arasında paylaşılması sağlayan kılavuz bilişimdi. Birçok akademik ve bilimsel kurum ortak bir hedefe yönelik olarak işbirliği yapıp kaynaklarını havuza alır. Daha sonra her kurum, iyi tanımlanmış paylaşım kuralları aracılığıyla belirli bir kaynak kümesini ayırarak bir "sanal kuruluşa" katılır. Kaynaklar genellikle heterojen ve gevşek bir şekilde birleştirilebilir ve karmaşık programlama yapılarının bir araya toplanması gerekir. Gridler ticari olmayan araştırmaları ve akademik projeleri desteklemeye odaklıydı ve mevcut açık kaynak teknolojilerine dayanıyordu.

Bulut, yukarıdaki çözümlerin birçok özelliğini birleştiren mantıksal bir ardıldı. Örneğin, üniversitelerin grid teknolojisi kullanarak kaynak havuzuna erişim sağlaması ve paylaşması yerine, bulut, merkezi olarak bir bulut hizmet sağlayıcısı (CSP) tarafından yönetilen bilgi işlem altyapısını kiralamalarına olanak tanır. Merkezi sağlayıcı tüm istemcileri karşılamak için büyük bir kaynak havuzuna sahip olduğundan bulut, talebi kısa bir süre içinde dinamik olarak artırmayı ve azaltmayı kolaylaştırdı. Ancak bulut bilişim, kılavuz gibi açık standartlar yerine özel protokollere dayanır ve kullanıcının CSP'ye belirli bir güven düzeyi eklemesine ihtiyaç duyar.

Bu modülün ilerleyen bölümlerinde, bulut bilişimin ölçülebilen ve kullanılabilecek genel bir yardımcı program haline getirmek için nasıl geliştiğini ele alacağız.

Kaynaklar

  1. Gerçek Zamanlı İstatistik Projesi (2015). İnternet Canlı İstatistikleri
  2. IBM (2017). Büyük Veri nedir?
  3. ^ Google Inc. (2015). Arama Motorunun Çalışma Prensipleri
  4. ^ Hilbert, Martin and Lopez, Priscila (2011). Dünyanın bilgileri depolama, iletme ve işlem yapma teknolojik kapasitesi
  5. Hamilton, James R ve diğerleri (2007). Internet-Scale Hizmetleri Tasarlama ve Uygulama
  6. Brewer, Eric ve diğerleri (2001). Dev ölçekli hizmetlerden dersler