используют облачные технологии, а их более широкое внедрение ожидается только в будущем[3].
Бессерверные вычисления – своего рода эволюция облачных: эта еще более свежая концепция призвана повысить уровень абстрагирования для пользователей, для которых вопрос используемой ими вычислительной инфраструктуры станет не так уж важен.
Что до тех, кто финансирует исследования, то как государственные, так и частные организации изучали и применяли облачные решения в инфраструктуре и проектах, в которые вкладывались. Достигнуть этого можно разными путями: например, через развертывание облачной инфраструктуры с использованием общедоступных HPC-центров или предоставление ваучеров на использование ресурсов облачных вычислений от коммерческих поставщиков вместо того, чтобы выделять время общедоступных высокопроизводительных вычислительных центров.
Еще один довод в пользу широкого использования и внедрения облачных технологий: они предоставляют прекрасную возможность для демократизации развития научных исследований, так как отменяют необходимость создавать и обслуживать собственные HPC-центры. Это особенно важно для финансирующих научные изыскания организаций, исследователей и лабораторий, не имеющих доступа к таким центрам, а также тех, кто получил финансирование под конкретный ограниченный во времени проект и не хочет вкладывать средства в покупку и обслуживание оборудования, которое устареет или не будет использоваться в будущем. Потенциал этой технологии огромен: она устраняет препятствия для исследований в самых неблагополучных странах и уголках планеты, т. е. там, где инфраструктура для проведения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ развита недостаточно.
Что немаловажно, существует возможность объединить облачные вычисления с другими технологиями, такими как большие данные и машинное обучение, для повышения продуктивности научных исследований. Подобная интеграция позволит использовать комбинацию таких функций, как хранение данных или реализация моделей в облачных системах, что обеспечит прямой доступ к готовым решениям, уже реализованным поставщиком и полностью адаптированным к среде облачных вычислений. Тем самым будет снижена техническая нагрузка и устранены возможные проблемы при адаптации или настройке сервисов. Интеграция функций упрощает анализ, интерпретацию и представление данных, хранящихся в облаке, и создает большой потенциал для получения новых, порой неожиданных результатов и достижений. Подход, при котором происходит эффективная комбинация этих методов, получил название «облачного датамайнинга»[4].
Еще одно преимущество комбинации всех этих технологий состоит в том, что она предлагает способ реализовать сценарий «нулевой загрузки», решая одну из насущных проблем, связанных с доступностью исследовательских данных, – чрезмерное количество
Kaminska M., Smihily M. (2018) Cloud computing – statistics on the use by enterprises. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Cloud_computing_-_statistics_on_the_use_by_enterprises&oldid=416727. По состоянию на 9 апреля 2019 г.
Barua H.B., Mondal K.C. (2019) A comprehensive survey on cloud data mining (CDM) frameworks and algorithms. ACM Comput Surv 52(5): 104. https://doi.org/10.1145/3349265.
