АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыМатериалы БРЭСпецпроектыСтать автором
Настроить видСменить язык
О РУВИКИ
Ответ на вопрос

Облачные вычисления

Pause
ИИ-обзор статьи
Облачные вычисления — модель предоставления по требованию через интернет удобного доступа к общему пулу настраиваемых вычислительных ресурсов (серверам, хранилищам, приложениям и сервисам) в качестве услуги.
Происхождение термина и ключевые вехи
Термин восходит к символу облака для обозначения сетей на схемах, а концепция — к разделению времени доступа к мейнфреймам 1950-х. В 1960-х Джон Маккарти предсказал, что вычисления станут коммунальной услугой; позднее решающую роль сыграл запуск AWS в 2002 и Amazon S3 в 2006. Определение, получившее распространение, дал NIST.
Базовые свойства облачных вычислений
Ресурсы предоставляются по запросу и управляются через программные интерфейсы, что снижает капитальные затраты и предполагает оплату по факту потребления. Доступ не зависит от устройства и местоположения, а виртуализация повышает эффективность использования ресурсов. Многопользовательские системы обеспечивают масштабируемость и отказоустойчивость.
Модель IaaS и её возможности
Поставщик предоставляет физические или виртуальные серверы, дисковое пространство и сетевые компоненты. Пользователь самостоятельно устанавливает операционные системы и приложения, оплата по факту потребления.
PaaS: готовая платформа для приложений
Поставщик предоставляет готовую среду: операционную систему, языки программирования, сервер приложений и базы данных. Администрирование и масштабирование инфраструктуры выполняются провайдером автоматически; примерами служат Google App Engine, Microsoft Azure, IBM Bluemix, Heroku.
SaaS: ПО как услуга
ПО полностью размещено у провайдера, доступ через браузер. Обновления и обслуживание выполняет провайдер, оплата по подписке. Примеры: Google Apps, Salesforce.com, Microsoft Office 365.
Риски доверия к облачному провайдеру
Основной барьер внедрения — опасения компаний за сохранность, приватность и автономию данных, размещённых на внешних ресурсах. Также существует риск несанкционированного или случайного доступа провайдера и зависимость от него.

Экспертиза РАН

Logo-ran.pngLogo-ran-black.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее
Times2.svg

Экспертиза РАН

Arrow-Right.png
Logo-ran.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее

Обла́чные вычисле́ния (в профессиональной речи — cloud computing) — модель обеспечения сетевого доступа по требованию к общему пулу конфигурируемых вычислительных ресурсов, куда входят сети, серверы, устройства хранения, приложения и службы[1][2]. Ресурсы принадлежат провайдеру облачных услуг, работают в его дата-центрах и отдаются потребителям в аренду через интернет; пользователь платит за фактическое потребление, а поставщик управляет всем оборудованием и его обслуживанием[3]. Ресурсы пула оперативно выделяются и освобождаются при минимальных усилиях по управлению и без взаимодействия с поставщиком.

Облачную модель отделяют от смежных понятий. В отличие от грид-систем, где ресурсы многих организаций объединяются ради одной громоздкой задачи, в облаке единая инфраструктура провайдера обслуживает множество самостоятельных потребителей. Аренда выделенного сервера или классический аутсорсинг устроены иначе: потребитель получает машины и программы сам, через интерфейс самообслуживания, и снимает их так же сам[4]. Обзор систем облачных вычислений рассматривает облака в одном ряду с грид-системами и распределёнными вычислениями, подчёркивая общую идею разделённой работы и различие в способах управления ресурсами[4].

Ниже рассматриваются история понятия, пять признаков модели по классификации NIST, сервисные модели и модели развёртывания. Отдельные разделы посвящены технологиям виртуализации и контейнеризации, экономике потребления, областям применения, ограничениям и связи облачных вычислений с соседними понятиями.

Общие сведения
Облачные вычисления
Область использования аренда вычислительных ресурсов и программ через вычислительную сеть без покупки собственного оборудования
Дата появления 2008
Ключевые слова виртуализация, масштабируемость, дата-центр, информационные технологии
Базовые понятия виртуальная машина, гипервизор, дата-центр, распределённые вычисления, информационные технологии

История

Идея вычислений как услуги

Истоки облачной модели восходят к началу 1960-х годов: американский учёный Джозеф Ликлайдер в серии записок описал глобальную сеть взаимосвязанных компьютеров, которую называют «межгалактической компьютерной сетью»[3]. В 1961 году на вековом юбилее Массачусетского технологического института Джон Маккарти произнёс доклад[5]. «Вычисления когда-нибудь могут быть организованы как общественная услуга — точно так же, как телефонная система является общественной услугой», — отмечал он[5]. Каждый подписчик, по его словам, платит только за ту мощность, которую реально использует, но имеет доступ ко всем языкам программирования очень большой системы. Задумка отдавать вычисления подписчикам напрокат, подобно электричеству, опередила технику: по наблюдению обозревателей, современная облачная инфраструктура для бизнеса сложилась лишь к началу 2000-х годов[3].

Появление термина и становление

В 2002 году Amazon Web Services, облачное подразделение компании Amazon, начало службы хранения и вычислений для сторонних организаций. В 2006 году то же подразделение представило сервис Elastic Compute Cloud, позволивший арендовать виртуальные компьютеры для своих программ; в том же году Google открыл набор офисных программ Google Apps, работавший как услуга[3]. К 2008 году слово «облако» стало профессиональным термином: в конце того года в журнале ACM SIGCOMM вышла статья «A break in the clouds», где сопоставлялись существовавшие определения понятия и предлагалось рабочее, собранное из общих элементов[6]. Параллельно шла работа над систематизацией. Таксономия таких систем разложила их архитектуры на слои и связала облака с предшествующими распределёнными платформами[4]. Национальный институт стандартов выпустил вслед за определением эталонную архитектуру облачных вычислений — общий план построения таких систем и служб[7]. Проблемы и вызовы молодой модели в те же годы разбирали конференции по прикладным сетям и обзорные доклады[8].

В феврале 2009 года исследователи Калифорнийского университета в Беркли опубликовали доклад «Above the Clouds». По их оценке, при условии преодоления ряда препятствий облачные вычисления способны преобразовать значительную часть отрасли информационных технологий и сделать программное обеспечение ещё более привлекательным как услуга[9]. Через год обзор в Communications of the ACM подвёл итог первого десятилетия и перечислил открытые вопросы новой области[10]. Точку в споре о смысле термина поставило определение Национального института стандартов и технологий США. Специальная публикация 800-145, вышедшая в сентябре 2011 года, зафиксировала понятие с пятью признаками, тремя сервисными моделями и четырьмя моделями развёртывания; авторы задумывали её как основу для сравнений и обсуждений[2][1].

undefined

Характеристики модели

Определение NIST описывает облачные вычисления через пять существенных признаков[1]. Самообслуживание по требованию означает, что потребитель односторонне, автоматически и без общения с людьми поставщика берёт себе машинное время, хранилище и другие возможности — ровно в тот объём, который нужен. Универсальный доступ по сети: службы отдаются через сеть стандартными механизмами и доступны с разнородных устройств, от телефона до рабочей станции. Объединение ресурсов: оборудование провайдера работает как общий пул для множества потребителей по мультиарендной схеме, а физические и виртуальные ресурсы динамически перераспределяются вслед за спросом. При этом потребитель обычно не знает точного расположения своих машин и хранилищ, хотя может выбирать их положение крупно — страну или дата-центр[1].

Четвёртый признак — быстрая эластичность: возможности выделяются и освобождаются, нередко автоматически, и быстро наращиваются либо сворачиваются вслед за нагрузкой; потребителю пул зачастую представляется неограниченным. Пятый — учёт потребления: облачные системы автоматически измеряют и оптимизируют использование ресурсов на подходящем уровне абстракции — хранилище, вычисления, полоса пропускания, активные учётные записи. Расход отслеживается, управляется и отчитывается обеим сторонам, и именно на этих данных строится оплата по факту потребления[1]. Обзор принципов построения облачных систем относит к базовым слоям технологии кластеры машин, слой виртуализации над ними и слой приложений, доступных через браузер[11].

Пять признаков работают вместе и именно в совокупности отличают облако от предшествующих служб. Самообслуживание убирает из цикла выделения ресурса договорённости между организациями: заявка на машину исполняется программой, а не людьми поставщика[1]. Общий пул держится на сетях и виртуализации: мощности разных потребителей перераспределяются вслед за спросом, а стоимость оборудования делится между многими арендаторами[1]. Учёт потребления ведётся на разных уровнях абстракции — по объёму хранимых данных, вычислительной работе, полосе пропускания, числу активных учётных записей, — и именно эти показания ложатся в основу платежей[1].

Сервисные модели

Классификация NIST различает три способа отдавать облачные возможности[1]. Модель «инфраструктура как услуга» (IaaS) отдаёт потребителю фундамент: вычислительные мощности, хранилища, сети, на которых он сам разворачивает произвольное программное обеспечение, включая операционные системы. Машинами и сетями внутри управляет провайдер, но системы и программы остаются в руках потребителя[1]. Пример такого класса — сервис виртуальных машин Amazon EC2, предложенный в 2006 году[3].

Модель «платформа как услуга» (PaaS) отдаёт готовую среду разработки и исполнения: потребитель создаёт приложения на языках, библиотеках и инструментах, поддержанных провайдером. Потребитель не касается ни серверов, ни сетей, ни операционных систем, управляя лишь собственными программами и настройками среды их размещения[1]. Пример — управляемая платформа Azure App Service, на которой веб-приложения размещаются без настройки инфраструктуры[12].

Модель «программное обеспечение как услуга» (SaaS) отдаёт законченное приложение провайдера, работающее в его облаке: потребитель пользуется им через браузер или программный интерфейс и не управляет ни инфраструктурой, ни средой, настраивая лишь ограниченные пользовательские параметры[1]. Так устроены наборы офисных программ вроде Google Apps и сотни служб отраслевого и общего назначения, например системы работы с клиентами Salesforce[3]. Дальнейшее развитие идеи — бессерверные функции: отдельные фрагменты кода запускаются по событию и масштабируются без всякой заботы потребителя о машинах, как в сервисе Azure Functions[13]. Обзорные работы описывают то же многообразие формулой «что-угодно-как-услуга»: в аренду отдаётся практически любой электронный ресурс — от процессорного времени до готовых программ[11].

undefined

Модели развёртывания

По размещению и принадлежности инфраструктуры NIST различает четыре модели развёртывания[1]. Публичное облако открыто для широкой публики и принадлежит организации — коммерческой, научной или государственной, — которая продаёт мощности со своей площадки; именно так работают крупные поставщики[1]. Частное облако обслуживает одну организацию с несколькими группами потребителей: инфраструктура может принадлежать ей самой либо сторонней компании и располагаться как на её площадке, так и вне её[1]. Собственное облако оставляет данные и политики под контролем организации.

Общественное облако устраивается для сообщества организаций со схожими требованиями — миссией, политикой безопасности, правилами соответствия; содержат его сами участники или подрядчик. Гибридное облако соединяет две и более самостоятельные среды — частную, общественную или общественно-сообществскую, — которые остаются отдельными, но связаны технологией, дающей переносимость данных и приложений[1]. Классическое применение связки — «взрыв в облако»: пик нагрузки переливается из собственной площадки в арендованную[1]. Риски публичного размещения заранее оценивала Европейское агентство по сетевой и информационной безопасности, выпустившее отдельную оценку рисков облачных вычислений[14].

Выбор модели развёртывания связывает две стороны — контроль и стоимость. Публичное облако снимает с потребителя заботы об оборудовании и его обновлении: вся инфраструктура находится на площадке провайдера[1], а расходы на технику становятся операционными[15]. Частное облако оставляет организацию владельцем машин и политик, но требует собственных инженерных команд и капитальных вложений. Гибридная связка часто складывается постепенно: критичные данные держат на своей площадке, а переменную нагрузку переносят в публичное облако, где машины снимаются на время пика и освобождаются после него[1].

undefined

Технологии

Виртуализация

Основой облачных платформ служит виртуализация: слой гипервизоров делит физические узлы на изолированные виртуальные машины, каждая со своей системой и программами, и перемещает нагрузку между машинами вслед за спросом[11]. Российский обзор технологии называет виртуализацию базовой технологией облачных систем: она снижает стоимость ресурсов и даёт гибкость и масштабируемость платформы[11]. Мультиарендная схема позволяет нагрузке разных потребителей жить на одном оборудовании, не мешая друг другу, а провайдеру — заполнять узлы равномерно[1]. Опыты переноса вычислительно тяжёлых задач в облако показали и цену виртуализации: при подъёме высокопроизводительных задач на виртуальные машины заметно падает скорость счёта[16].

undefined

Контейнеры и оркестрация

Более лёгкой альтернативой машине стал контейнер: Docker — открытая платформа для разработки, доставки и запуска приложений, отделяющая программы от остальной инфраструктуры и упаковывающая их в изолированные окружения[17]. Контейнеры на общем узле запускаются плотнее и быстрее машин, поэтому облака отдают их потребителям как отдельную сервисную ступень. Управление сотнями таких окружений берёт на себя оркестрация: Kubernetes — переносимая, расширяемая открытая платформа для управления контейнеризованными нагрузками и службами с декларативной конфигурацией и автоматизацией[18]. Таксономия облачных систем относит виртуализацию и связанные с ней механизмы к ключевым слоям облачного стека[4].

Дата-центры и сети

Облачные провайдеры владеют и содержат удалённые дата-центры, где размещаются физические серверы, хранилища данных и сетевое оборудование; помимо машин, к неотъемлемым частям современной архитектуры относят сетевые возможности и виртуализацию[3]. Пул объединяет хранилище, процессоры, память и полосу пропускания, динамически раздавая их потребителям; раскладкой задач по узлам заняты механизмы балансировки нагрузки[1]. Платформы крупных поставщиков собирают из этих элементов управляемые службы: базы данных, очереди сообщений, среды исполнения — потребитель комбинирует их как строительные блоки своего приложения[19]. Сеть остаётся главным проводником облака: инфраструктурные службы отдаются как веб-службы по программным интерфейсам, поэтому программа потребителя работает с арендованными машинами и хранилищами через те же механизмы, что и с собственными компонентами[19]. Архитектурные слои таких платформ — от физического оборудования до служб поверх него — подробно разобраны в монографиях по облачным вычислениям[20][21].

Экономика

Облачная модель меняет структуру расходов на информационные технологии: инфраструктура переходит из капитальных затрат в операционные, и организация платит только за реальное использование ресурсов[15]. Авторы доклада Беркли формулировали выигрыш так: разработчику новой интернет-службы больше не нужны крупные капитальные вложения в оборудование[9]. Он не рискует и ошибиться в обе стороны: собрать мощности впрок для услуги, которая не станет популярной, или недосчитать машин для службы, внезапно ставшей массовой[9]. Эластичность снимает обе угрозы: арендованные мощности следуют за нагрузкой, а учёт потребления превращает платёж в функцию фактического использования[1].

Экономия не даётся бесплатно: перенос вычислительно тяжёлых задач сталкивается с накладными расходами виртуализации[16], а выбор поставщика связывает организацию его платформами и правилами. Ответом служат гибридные связки, где собственная площадка работает совместно с арендованной, а данные и приложения сохраняют переносимость между облаками[1]. Обзор видения, ажиотажа и реальности облачных платформ отмечал, что ожидания технологии в разные годы заметно расходились с практикой, и призывал оценивать переход в облако по каждому случаю отдельно[22]. Российский обзор подчёркивает, что массовый переход компаний в облака требует внимательной проработки в каждом конкретном случае[15].

Платёж по потреблению складывается из измеримых величин: объёма хранимых данных, выполненной вычислительной работы, использованной полосы пропускания, числа активных учётных записей[1]. Собственное оборудование при таком раскладе либо простаивает, либо его не хватает: машину, купленную «впрок», оплачивают и в месяцы простоя, а дефицит мощностей в пик отнимает клиентов; арендованный пул в обеих ситуациях подстраивается под спрос[1]. Обзоры отмечают и прямую экономию: снижаются затраты на аппаратное и программное обеспечение, на обслуживание и электроэнергию, а дисковые пространства освобождаются, поскольку и данные, и программы живут у поставщика[15].

undefined

Применение

Массовая форма облака — готовые приложения: электронная почта, офисные пакеты, системы работы с клиентами и отраслевые службы, которые организация берёт по подписке вместо покупки и установки программ на свои машины[3]. Разработчики размещают в облаке веб-приложения на управляемых платформах[12], обрабатывают события бессерверными функциями[13], хранят данные и резервные копии в облачных хранилищах[19]. Пул виртуальных машин служит и вычислительной площадкой: обзорные работы относят к потребителям облака и научные коллективы, решающие высокопроизводительные задачи[16].

Российская практика описывает применение облаков и в отраслевых задачах: статья о потребителях и видах облачных услуг разбирает их использование в строительстве. Программы и данные проектов живут у провайдера, а участники работают с ними из браузера[15]. Для обучения специалистов поставщики готовят учебные курсы: модуль Microsoft «Введение в облачную инфраструктуру» объясняет базовые понятия облака и правила выбора служб[23]. Сами поставщики описывают выгоду одинаково: не покупать серверы заранее, платить по потреблению и расти без замены оборудования[24].

Облачные службы изменили повседневную работу организаций: документы и почта переехали в браузер, распределённые команды редактируют общие материалы одновременно. Доступ к рабочим программам перестал зависеть от офисного компьютера — служба одинаково открывается с терминала, ноутбука или телефона[1]. Каталоги служб у крупных поставщиков объединяют десятки семейств — от вычислительных машин и хранилищ до баз данных и аналитических платформ, — и приложение собирается из них, как из деталей конструктора[19].

Ограничения и критика

Главная область критики — безопасность и приватность. Анализ вопросов безопасности облачных вычислений связывает специфические проблемы с многоарендностью и передачей данных под контроль сторонней организации[25]. Та же особенность проявляется в определении NIST: потребитель не знает точного расположения своих ресурсов, а провайдер управляет всем физическим слоем[1]. Европейское агентство по сетевой и информационной безопасности посвятило рискам облака отдельную публикацию[14].

Доклад Беркли прямо оговаривал: преобразование отрасли случится лишь при преодолении ряда препятствий, среди которых авторы видели технические и организационные трудности новой модели[9]. К практическим ограничениям относят накладные расходы виртуализации на вычислительно тяжёлых задачах[16] и зависимость потребителя от сети и от служб провайдера: выбор платформы определяет, на каких терминах организация будет работать годами. Проблемы и вызовы облачной модели остаются предметом регулярных обзоров[8], а современное состояние и направления исследований сведены в систематических обзорах[26]. Отдельный круг вопросов составляет переносимость: приложение, построенное на службах одного провайдера, зависит от его интерфейсов и правил, и гибридным схемам приходится сглаживать эту разницу технологиями связывания, дающими данным и программам переход между облаками[1].

Связь с другими понятиями

Облачные вычисления стоят в одном ряду с грид-системами и распределёнными вычислениями: все три подхода собирают работу из ресурсов многих машин, но облако отличается единым владельцем инфраструктуры, самообслуживанием и оплатой по потреблению[4]. Саму идею возводят к коммунальной модели — замыслу Маккарти продавать мощность подписчикам как электричество[5]. От классического аутсорсинга облако отличается автоматическим интерфейсом выделения ресурсов: потребитель снимает и возвращает машины сам, без договорённостей с подрядчиком на каждое изменение[1]. От аренды выделенный сервера или обычного хостинга — тем, что потребитель получает не конкретную машину, а долю пула, которая растёт и сжимается вслед за задачей[1]. Партнёрами облачной модели в дата-центрах выступают также суперкомпьютеры: те решают одиночные громоздкие задачи на специальном оборудовании, тогда как облако отдаёт массовые службы на обычных узлах[4]. Для той же идеи в профессиональной речи употребляют выражение «вычисления как услуга»: мощность уподобляют электричеству, которое берут из розетки и оплачивают по счётчику, — так же, как предсказывал Маккарти[5].

Теоретические основы и практические детали облачных систем разобраны в монографиях по архитектуре и безопасности облачных платформ[20][27][21].

Примечания

  1. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Mell P., Grance T. The NIST Definition of Cloud Computing // NIST Special Publication 800-145. — 2011. — doi:10.6028/NIST.SP.800-145.
  2. ↑ 1 2 SP 800-145, The NIST Definition of Cloud Computing (англ.). csrc.nist.gov. National Institute of Standards and Technology (сентябрь 2011). Дата обращения: 4 октября 2026.
  3. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 8 What Is Cloud Computing? (англ.). ibm.com. IBM. Дата обращения: 4 октября 2026.
  4. ↑ 1 2 3 4 5 6 Rimal B. P., Choi E., Lumb I. A Taxonomy and Survey of Cloud Computing Systems // 2009 Fifth International Joint Conference on INC, IMS and IDC. — 2009. — doi:10.1109/NCM.2009.218.
  5. ↑ 1 2 3 4 The Cloud Imperative (англ.). technologyreview.com. MIT Technology Review (3 октября 2011). Дата обращения: 4 октября 2026.
  6. ↑ Vaquero L. M., Rodero-Merino L., Caceres J., Lindner M. A break in the clouds: towards a cloud definition // ACM SIGCOMM Computer Communication Review. — 2008. — doi:10.1145/1496091.1496100.
  7. ↑ NIST Cloud Computing Reference Architecture (англ.). nist.gov. National Institute of Standards and Technology (2011). Дата обращения: 4 октября 2026.
  8. ↑ 1 2 Dillon T., Wu C., Chang E. Cloud Computing: Issues and Challenges // 2010 24th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications. — 2010. — doi:10.1109/AINA.2010.187.
  9. ↑ 1 2 3 4 Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing (англ.). www2.eecs.berkeley.edu. University of California, Berkeley (2009). Дата обращения: 4 октября 2026.
  10. ↑ Armbrust M., Fox A., Griffith R., Joseph A. D. и др. A view of cloud computing // Communications of the ACM. — 2010. — doi:10.1145/1721654.1721672.
  11. ↑ 1 2 3 4 Подольский В. Э., Тананаев В. Д. Обзор основных особенностей технологии облачных вычислений // Перспективы развития информационных технологий. — 2011.
  12. ↑ 1 2 Overview of Azure App Service (англ.). learn.microsoft.com. Microsoft. Дата обращения: 4 октября 2026.
  13. ↑ 1 2 Azure Functions Overview (англ.). learn.microsoft.com. Microsoft. Дата обращения: 4 октября 2026.
  14. ↑ 1 2 Cloud Computing Risk Assessment (англ.). enisa.europa.eu. ENISA. Дата обращения: 4 октября 2026.
  15. ↑ 1 2 3 4 5 Головань А. М., Клашанов Ф. К., Петрова С. Н. Облачные вычисления // Вестник МГСУ. — 2011.
  16. ↑ 1 2 3 4 Кудрявцев А. О., Кошелев В. К., Избышев А. О. и др. Разработка и реализация облачной системы для решения высокопроизводительных задач // Труды Института системного программирования РАН. — 2013.
  17. ↑ What is Docker? (англ.). docs.docker.com. Docker Inc.. Дата обращения: 4 октября 2026.
  18. ↑ Overview (англ.). kubernetes.io. CNCF. Дата обращения: 4 октября 2026.
  19. ↑ 1 2 3 4 Overview of Amazon Web Services (англ.). docs.aws.amazon.com. Amazon Web Services. Дата обращения: 4 октября 2026.
  20. ↑ 1 2 Erl T. Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture (англ.). — 2013. — ISBN 9780133387520.
  21. ↑ 1 2 Marinescu D. C. Cloud Computing: Theory and Practice (англ.). — 2013. — ISBN 9780124046276.
  22. ↑ Buyya R., Yeo C. S., Venugopal S., Broberg J. и др. Cloud computing and emerging IT platforms: Vision, hype, and reality for delivering computing as the 5th utility // Future Generation Computer Systems. — 2009. — doi:10.1016/j.future.2008.12.001.
  23. ↑ Introduction to Cloud Infrastructure: Describe Cloud Concepts (англ.). learn.microsoft.com. Microsoft. Дата обращения: 4 октября 2026.
  24. ↑ What Is Cloud Computing? (англ.). azure.microsoft.com. Microsoft. Дата обращения: 4 октября 2026.
  25. ↑ Hashizume K., Rosado D. G., Fernández-Medina E., Fernandez E. B. An analysis of security issues for cloud computing // Journal of Internet Services and Applications. — 2013. — doi:10.1186/1869-0238-4-5.
  26. ↑ Zhang Q., Cheng L., Boutaba R. Cloud computing: state-of-the-art and research challenges // Journal of Internet Services and Applications. — 2010. — doi:10.1007/s13174-010-0007-6.
  27. ↑ Rittinghouse J. W. Cloud Computing: Implementation, Management, and Security (англ.). — 2009. — ISBN 9781439806807.

Литература

  • Головань А. М., Клашанов Ф. К., Петрова С. Н. Облачные вычисления // Вестник МГСУ. — 2011.
  • Подольский В. Э., Тананаев В. Д. Обзор основных особенностей технологии облачных вычислений // Перспективы развития информационных технологий. — 2011.
  • Armbrust M., Fox A., Griffith R., Joseph A. D. и др. A view of cloud computing // Communications of the ACM. — 2010. — doi:10.1145/1721654.1721672.
  • Buyya R., Yeo C. S., Venugopal S., Broberg J. и др. Cloud computing and emerging IT platforms: Vision, hype, and reality for delivering computing as the 5th utility // Future Generation Computer Systems. — 2009. — doi:10.1016/j.future.2008.12.001.
  • Erl T. Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture. — 2013. — ISBN 9780133387520.
  • Hashizume K., Rosado D. G., Fernández-Medina E., Fernandez E. B. An analysis of security issues for cloud computing // Journal of Internet Services and Applications. — 2013. — doi:10.1186/1869-0238-4-5.
  • Marinescu D. C. Cloud Computing: Theory and Practice. — 2013. — ISBN 9780124046276.
  • Rittinghouse J. W. Cloud Computing: Implementation, Management, and Security. — 2009. — ISBN 9781439806807.
  • Vaquero L. M., Rodero-Merino L., Caceres J., Lindner M. A break in the clouds: towards a cloud definition // ACM SIGCOMM Computer Communication Review. — 2008. — doi:10.1145/1496091.1496100.
  • Zhang Q., Cheng L., Boutaba R. Cloud computing: state-of-the-art and research challenges // Journal of Internet Services and Applications. — 2010. — doi:10.1007/s13174-010-0007-6.

Дополнительно по теме

Категории

Pause