По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Что такое оркестрация контейнеров? Контейнерные платформы, такие как Docker, в настоящее время очень популярны для упаковки приложений, основанных на микросервисной архитектуре. Контейнеры можно сделать высокомасштабируемыми, которые можно создавать по требованию. Это удобно, когда речь идет о нескольких контейнерах, но представьте, что у вас их сотни. Управление жизненным циклом контейнера и управление самим контейнером становится чрезвычайно трудным, когда число постоянно увеличивается по мере увеличения спроса. Оркестрация контейнеров решает проблему за счет автоматизации планирования, развертывания, масштабируемости, балансировки нагрузки, доступности и организации сетей контейнеров. Оркестрация контейнеров - это автоматизация и управление жизненным циклом контейнеров и услуг. Это процесс управления и организации архитектуры нескольких контейнеров и микросервисов в масштабе. К счастью, на рынке имеется много инструментов для оркестрации контейнеров. Давайте рассмотрим их! Что такое DevOps, что нужно знать и сколько получают DevOps - специалисты? 1. Kubernetes Kubernetes - платформа с открытым исходным кодом, изначально разработанная Google и в настоящее время поддерживаемая Cloud Native Computing Foundation. Kubernetes поддерживает как декларативную конфигурацию, так и автоматизацию. Это может помочь автоматизировать развертывание, масштабирование и управление контейнерной рабочей нагрузкой и услугами. API Kubernetes помогает установить связь между пользователями, компонентами кластера и внешними компонентами сторонних производителей. Уровень управления Kubernetes и сами узлы выполняются на группе узлов, которые вместе образуют кластер. Рабочая нагрузка приложения состоит из одного или нескольких модулей, которые выполняются на узле (узлах) Worker. Уровень управления контролирует группы контейнеров (Pod-ы) и рабочие узлы. Такие компании, как Babylon, Booking.com, AppDirect широко используют Kubernetes. Особенности Обнаружение служб и балансировка нагрузки Оркестрация системы хранения данных Автоматизированные развертывания и откаты Горизонтальное масштабирование Управление секретом и конфигурацией Самовосстановление Пакетное выполнение Двойной стек IPv4/IPv6 Автоматическая упаковка ячеек 2. OpenShift Redhat предлагает OpenShift Container Platform как сервис (PaaS). Он помогает автоматизировать приложения на безопасных и масштабируемых ресурсах в гибридных облачных средах. Он предоставляет платформы корпоративного уровня для создания, развертывания и управления контейнерными приложениями. Сервис построен на движке Redhat Enterprise Linux и Kubernetes. Openshift имеет различные функциональные возможности для управления кластерами через интерфейс пользователя и интерфейс командной строки. Redhat предоставляет Openshift еще в двух вариантах, Openshift Online - предлагается как программное обеспечение в качестве услуги (SaaS) Выделенный OpenShift - предлагается как управляемые услуги Openshift Origin (Origin Community Distribution) - родительский проект сообщества с открытым исходным кодом, который используется в OpenShift Container Platform, Openshift Online и OpenShift Distributed. 3. Nomad Nomad - это удобный, гибкий и простой в использовании оркестратор рабочей нагрузки для развертывания контейнеров и неконтейнерных приложений и управления ими не зависимо от того расположены они в облачной или в локальной среде. Nomad работает как единый двоичный файл с небольшим ресурсом (35MB) и поддерживается в macOS, Windows, Linux. Разработчики используют декларативную инфраструктуру как код (IaC) для развертывания своих приложений и определяют способ развертывания приложения. Nomad автоматически восстанавливает приложения после сбоев. Nomad подходит для оркестрации любого типа приложений (не только контейнеры). Она обеспечивает первоклассную поддержку Docker, Windows, Java, виртуальных машин и многого другого. Особенности Простота и надежность Модернизация устаревших приложений без перезаписи Проверенная масштабируемость Поддержка работы с несколькими облаками Встроенная интеграция с Terraform, Consul и Vault 4. Docker Swarm Docker Swarm использует декларативную модель. Можно определить требуемое состояние службы, и Docker будет поддерживать это состояние. Docker Enterprise Edition интегрировал Kubernetes с Swarm. Docker теперь обеспечивает гибкость в выборе движка оркестровки. Интерфейс командной строки Docker Engine используется для создания роя Docker движков, в которых могут быть развернуты службы приложений. Для взаимодействия с кластером используются команды Docker. Машины, которые присоединяются к кластеру, называются узлами, а управление действиями кластера осуществляет менеджер Swarm. Docker Swarm состоит из двух основных компонентов: Менеджер (Manager) узлы-менеджеры назначают задачи рабочим узлам роя. Лидер избирается на основе консенсусного алгоритма Рафта. Руководитель обрабатывает все решения по управлению роем и оркестровке задач для роя. Рабочий узел - рабочий узел получает задачи от узла менеджера и выполняет их. Особенности Управление кластерами, интегрированное с Docker Engine Децентрализованное проектирование Декларативная модель службы Масштабирование Выверка требуемого состояния Многосерверная сеть Обнаружение услуг Балансировка нагрузки Безопасность по умолчанию Скользящие обновления 5. Docker Compose Docker Compose предназначен для определения и запуска многопоточных приложений, работающих вместе. Docker-compose описывает группы взаимосвязанных служб, которые совместно используют программные зависимости, и организованы и масштабированы вместе. Для настройки служб приложения можно использовать файл YAML (dockerfile). Затем с помощью команды docker-compose up можно создать и запустить все службы из конфигурации. docker-compose.yml выглядит следующим образом: version: '3' volumes: app_data: services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.8.0 ports: - 9200:9200 - 9300:9300 volumes: - ./elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml - ./elastic-certificates.p12:/usr/share/elasticsearch/config/elastic-certificates.p12 - ./docker-data-volumes/elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data kibana: depends_on: - elasticsearch image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.8.0 ports: - 5601:5601 volumes: - ./kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml app: depends_on: - elasticsearch image: asadali08527/app:latest ports: - 8080:8080 volumes: - app_data:/var/lib/app/ С помощью Docker Compose можно включить код приложения в несколько независимо работающих служб, которые взаимодействуют с помощью внутренней сети. Инструмент предоставляет интерфейс командной строки для управления всем жизненным циклом приложений. Docker Compose традиционно был сосредоточен на разработке и тестировании рабочих процессов, но сейчас они фокусируются на более ориентированных на производство функциях. Docker Engine может быть автономным экземпляром, подготовленным с помощью Docker Machine, или целым кластером Docker Swarm. Особенности Несколько изолированных сред на одном хосте Сохранять данные тома при создании контейнеров Воссоздавать только измененные контейнеры Переменные и перемещение композиции между средами 6. MiniKube Minikube позволяет пользователям запускать Kubernetes локально. С помощью Minikube можно локально тестировать приложения внутри одноузлового кластера Kubernetes на персональном компьютере. В Minikube интегрирована поддержка Kubernetes Dashboard. Minikube работает под управлением последнего стабильного выпуска Kubernetes и поддерживает следующие функции: Балансировка нагрузки Мультигруппа Постоянные тома NodePorts Конфигурационные карты и секреты Container Runtime: Docker, CRI-O Включение CNI (интерфейс контейнерной сети) 7. Marathon Marathon предназначен для Apache Mesos, который может организовывать как приложения, так и фреймворки. Apache Mesos - менеджер кластеров с открытым исходным кодом. Mesos - проект компании Apache, способный выполнять как контейнерные, так и неконтейнерные рабочие нагрузки. Основными компонентами в кластере Mesos являются узлы-агенты Mesos, Mesos мастер, ZooKeeper, фреймворки. Фреймворки вместе с мастером создают расписание заданий для узлов-агентов. Разработчики используют платформу Marathon в основном для планирования заданий. Планировщик Marathon использует ZooKeeper для поиска текущего хозяина для отправки заданий. Планировщик Marathon и мастер имеют второго мастера, чтобы обеспечить высокую доступность. Клиенты взаимодействуют с Marathon с помощью REST API. Особенности Высокая доступность Приложения с отслеживанием состояния Красивый и мощный пользовательский интерфейс Ограничения Обнаружение служб и балансировка нагрузки Проверки работоспособности Подписка на событие Метрики API REST 8. Cloudify Cloudify - облачное средство оркестровки с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания и управления жизненным циклом контейнеров и микросервисов. Она предоставляет такие функции, как кластеры по требованию, автоматическое восстановление и масштабирование на уровне инфраструктуры. Cloudify может управлять контейнерной инфраструктурой и управлять службами, работающими на контейнерных платформах. Его можно легко интегрировать с менеджерами контейнеров на базе Docker и самим Docker, включая следующие: Docker Docker Swarm Docker Composes Kubernetes Apache Mesos Cloudify помогает создавать, восстанавливать, масштабировать и удалять кластеры контейнеров. Оркестровка контейнеров является ключевым фактором в обеспечении масштабируемой и высокодоступной инфраструктуры, на которой могут работать менеджеры контейнеров. Cloudify обеспечивает возможность управления разнородными службами между платформами. Приложения можно развернуть с помощью CLI и Cloudify Manager. 9. Rancher Rancher - платформа с открытым исходным кодом, использующая оркестровку контейнеров, известную как скот. Он позволяет использовать такие службы оркестрации, как Kubernetes, Swarm, Mesos. Rancher предоставляет программное обеспечение, необходимое для управления контейнерами, чтобы организациям не требовалось создавать платформы контейнерных услуг с нуля, используя отдельный набор технологий с открытым исходным кодом. Rancher 2.x позволяет управлять кластерами Kubernetes, работающими на указанных клиентом поставщиках. Начало работы с Rancher - это двухшаговый процесс. Подготовка хоста Linux Подготовьте узел Linux с 64-разрядным Ubuntu 16.04 или 18.04 (или другим поддерживаемым дистрибутивом Linux, и не менее 4GB памяти. Установите поддерживаемую версию Docker на узел. Запуск сервера Чтобы установить и запустить Rancher, выполните следующую команду Docker на хосте: $ sudo docker run -d --restart=unless-stopped -p 80:80 -p 443:443 rancher/rancher Пользовательский интерфейс Rancher позволяет управлять тысячами кластеров и узлов Kubernetes. 10. Containership Containership предназначен для развертывания инфраструктуры Kubernetes с несколькими облаками и управления ею. Он гибок в работе с общедоступными, частными облачными средами и локальными средами с помощью единого инструмента. Он позволяет обслуживать, управлять и контролировать кластеры Kubernetes всех основных облачных провайдеров. Containership построена с использованием облачных инструментов, таких как Terraform для выделения ресурсов, Prometheus для мониторинга и Calico для управления сетями и политиками. Он построен на чистом Kubernetes. Платформа Containership предлагает интуитивно понятную панель управления, а также мощный REST API для коплексной автоматизации. Особенности Панель управления с поддержкой нескольких облачных платформ Журналы аудита Поддержка экземпляра графического процессора Модернизация без прерывания работы Запланированные шаблоны Интегрированные метрики Ведение журнала в реальном времени Развертывание с нулевым временем простоя Поддержка постоянных хранилищ Поддержка частных реестров Автоматическое масштабирование рабочей нагрузки Управление ключами SSH 11. AZK AZK - это инструмент оркестровки с открытым исходным кодом для сред разработки через файл манифеста (Azkfile.js), который помогает разработчикам устанавливать, настраивать и запускать часто используемые инструменты для разработки веб-приложений с различными технологиями с открытым исходным кодом. AZK использует контейнеры вместо виртуальных машин. Контейнеры подобны виртуальным машинам с более высокой производительностью и более низким потреблением физических ресурсов. Файлы Azkfile.js можно повторно использовать для добавления новых компонентов или создания новых с нуля. Он может использоваться совместно, что обеспечивает полный паритет между средами разработки на разных машинах программистов и снижает вероятность ошибок во время развертывания. 12. GKE GKE предоставляет полностью управляемое решение для оркестровки контейнерных приложений на Google Cloud Platform. Кластеры GKE созданы на основе Kubernetes. Вы можете взаимодействовать с кластерами с помощью Kubernetes CLI. Команды Kubernetes можно использовать для развертывания приложений и управления ими, выполнения задач администрирования, установки политик и мониторинга работоспособности развернутых рабочих нагрузок. Расширенные функции управления Google Cloud также доступны с кластерами GKE, такими как балансировка нагрузки Google Cloud, пулы узлов, автоматическое масштабирование узлов, автоматическое обновление, автоматическое восстановление узлов, ведение журнала и мониторинг с помощью операционного пакета Google Cloud. Google Cloud предоставляет инструменты CI/CD, помогающие создавать и обслуживать контейнеры приложений. Cloud Build можно использовать для создания образов контейнеров (например, Docker) из различных репозиториев исходного кода, а Container Registry - для хранения образов контейнеров. GKE - готовое для предприятия решение с предварительно разработанными шаблонами развертывания. 13. AKS AKS является полностью управляемым сервисом Kubernetes, предлагаемым Azure, который предлагает безсерверные Kubernetes, безопасность и управление. AKS управляет кластером Kubernetes и позволяет легко развертывать контейнерные приложения. AKS автоматически настраивает все главные и подчиненные узлы Kubernetes. Необходимо только управлять узлами агента и выполнять их обслуживание. AKS бесплатен; вы платите только за узлы агентов в кластере, а не за мастер узеал. Кластер AKS можно создать на портале Azure или программно. Azure также поддерживает дополнительные функции, такие как расширенные сетевые возможности, интеграция Azure с Active Directory и мониторинг с помощью Azure Monitor. AKS также поддерживает контейнеры Windows Server. Производительность кластера и развернутых приложений можно контролировать с помощью Azure Monitor. Журналы хранятся в рабочей области Azure Log Analytics. AKS сертифицирован как как совместимый с Kubernetes. 14. AWS EKS AWS EKS - полностью управляемый сервис Kubernetes. AWS позволяет запускать кластер EKS с помощью AWS Fargate, который является безсерверной мощностью для контейнеров. Fargate устраняет необходимость в выделении ресурсов и управлении серверами, позволяя платить за ресурс за приложение. AWS позволяет использовать дополнительные функции EKS, такие как Amazon CloudWatch, Amazon Virtual Private Cloud (VPC), AWS Identity, группы автоматического масштабирования и управление доступом (IAM), приложения мониторинга, масштабирования и балансировки нагрузки. EKS интегрируется с сеткой AWS App и предлагает собственный опыт Kubernetes. EKS работает под управлением последнего Kubernetes и сертифицирован как совместимый с Kubernetes Заключение Надеемся, что приведенный выше список дал общее представление о различных инструментах оркестрации контейнеров, и теперь в зависимости от ваших требований, будет легче выбрать подходящий.
img
Big Data (Большие данные) – это термин, обозначающий большое количество информации – структурированной и неструктурированной – наводняющей сферу бизнеса ежедневно. Но обилие этой информации – не самое важное, гораздо важнее то, что организации делают с ней. Большие данные анализируются для принятия решений и построения стратегий развития бизнеса. История Больших данных Термин «большие данные» относится к данным, настолько обильным и сложным, чей быстрый прирост сложно или невозможно обрабатывать при помощи традиционных подходов. Получение и хранение большого количества информации долгое время были камнем преткновения аналитиков, поэтому концепт больших данных набрал обороты в ранних 2000-х годах. Тогда Дуглас Б. Лейни сформулировал «правило трёх V», которое сейчас используется повсеместно, а тогда было основой концепта больших данных: Объем (Volume): Организации получают информацию от множества источников, включая биржу, смарт-девайсы («Интернета Вещей» - IoT), промышленное оборудование, видео, социальные сети и еще ряд ресурсов. В прошлом проблемой было хранение этих данных, но бюджетные хранилища на таких платформах как Hadoop и так называемых «озерах данных» облегчили это бремя. Скорость прироста (Velocity): С развитием Интернета Вещей, потоки информации наводнили бизнес-поле с беспрецедентной скоростью, и обрабатываться они должны своевременно. RFID-метки, сенсоры и интеллектуальные счетчики позволяют иметь дело с потоками данных в режиме почти реального времени. Многообразие (Variety): Данные поступают во всех возможных форматах – от структурированных, числовых данных с традиционных баз, до текстовых документов, электронных писем, видео, аудио файлов и биржевых данных. Нам, представляются релевантными еще два признака, свойственные большим данным: Переменчивость (Variability): Вдобавок к скорости прироста и многообразию, течение потока данных непредсказуемо – оно меняется часто и значительно. Это непросто, но владельцам бизнеса необходимо знать, что находится в трендах социальных сетей и как обуздывать сезонные и тематические пики выгрузки данных. Достоверность (Veracity): Достоверность – это качество данных. Из-за вариативности источников процесс связки, подбора, очищения и трансформации данных в системе затруднен. Бизнесам необходимо выстраивать отношения и коррелировать иерархию многочисленных ссылок на данные в единую систему. В противном случае, их данные быстро выйдут из-под контроля. Почему важны Большие данные? Важно не количество данных, которыми вы обладаете, а то, что вы с ними делаете. Вы можете взять информацию из любого источника и проанализировать ее, чтобы найти ответы на следующие вопросы: Как уменьшить цены? Как сэкономить время? Как оптимизировать предложения и развивать свой продукт? Как принимать мудрые решения? Комбинируя мощные аналитические подходы и большие данные можно достичь выполнения таких бизнес-задач, как: Определение причин провалов, выявление проблем и дефектов производства в практически реальном времени. Генерирование купонов на распродажу в соответствии с привычками и особенностями покупателя. Пересчет всеобщего портфолио рисков за минуты. Предупреждение мошенничества. Кому интересны большие данные? Большие данные представляют собой большой интерес для производителей. Натиск Интернета Вещей и связанных с ним устройств создал мощный всплеск информации, которую организации собирают, структурируют и анализируют. Большие данные – это всегда возможность сделать большие открытия – для любой организации, крупной или нет. Углубленное изучение требует наличия больших данных, потому что они позволяют отделить скрытые схемы от ответов на интересующие Вас вопросы без «подгонки» данных. Чем глубже вы изучаете, тем выше качество данных, тем лучше результаты. Мотивированные данными инновации Сегодня эксабайты больших данных открывают бесчисленные возможности улучить производство. От более точных прогнозов до повышения оперативной эффективности и улучшения впечатления покупателя – всё возможно, если использовать большие данные с умом. Аналитика – двигатель перемен, затрагивающих весь мир. Это ключ к улучшению условий жизни, исцелению болезней, защиты уязвимых слоев населения и сохранению ресурсов. Как работать с Большими данными? Прежде, чем большие данные начнут работать на бизнес, необходимо осознать, какой путь - источники, системы, обладателей и пользователей – проходят большие данные. Ниже приведены пять ключевых шагов к тому, чтобы стать Большим Боссом Больших Данных – структурированных, неструктурированных и полуструктурированных. Шаг 1. Постройте стратегию больших данных В идеале, стратегия больших данных – это план, выработанный для того, что бы Вы могли видеть все доступные пути для принятия, хранения, обработки, распределения и использования данных внутри компании и за ее пределами. Стратегия больших данных устанавливает планку для успеха бизнеса на фоне обилия информации. Разрабатывая стратегию, важно учесть существование – и будущее развитие – бизнеса, его технологий, целей и инициатив. Это призывает к тому, чтобы с большими данными обращались, как и с любым другим ценным активом, а не как с второсортным приложением. Шаг 2. Узнайте об источниках данных Потоки данных поступают из Интернета Вещей и сопряженных с ним устройств, вливающихся в информационные системы из умной одежды, машин, медицинских устройств, промышленного оборудования и прочего. Эту информацию можно анализировать прямо в момент поступления, решая, что из нее нужно оставить, от чего – избавиться, и что подлежит дальнейшему анализу. Данные социальных сетей поступают из таких источников, как Facebook, YouTube, Instagram, так далее. Эта категория включает в себя огромное количество изображений, видео, голосовых, текстовых и аудио данных, пригодных для маркетинга, распродаж и поддерживающих функций. Эти данные зачастую неструктурированы или полу-структурированы, поэтому их анализ и обработка представляют собой неповторимое испытание. Публично доступные данные поступают из массивов открытых источников, например, data.gov, которым руководит правительство США, или Всемирная книга фактов ЦРУ и Портал открытых данных ЕС. Другие источники больших данных – такие, как «озера», облака поставщиков и покупателей. Шаг 3. Получите доступ к большим данным, обрабатывайте их и храните Современные компьютерные системы способны обеспечить необходимую для обработки массивов данных скорость, мощность и гибкость. Помимо надежного доступа, компании нуждаются в методиках сбора данных, проверки их качества и обеспечения управления данными, а так же их хранения и подготовки к аналитике. Некоторые данные могут храниться в локальной системе традиционных хранилищ, но существуют так же и доступные, недорогие способы хранения данных в облаках, «озерах» и Hadoop. Шаг 4. Анализируйте С помощью высокопроизводительных технологий, таких как грид-вычисления или in-memory аналитика, организации могут использовать все свои большие данные для анализа. Другой подход заключается в предварительном определении актуальности данных. В обоих случаях, аналитика больших данных – это ценный опыт для любой компании. Большие объемы данных все чаще используются в современных аналитических разработках, таких как искусственный интеллект. Шаг 5. Принимайте умные, мотивированные информацией решения Хорошо обработанные данные, которым можно доверять, позволят проводить качественный анализ, на основе которого можно принимать надежные решения. Любому бизнесу необходимо использовать большие данные и действовать, основываясь на информации, которую они предоставляют, чтобы оставаться конкурентоспособными. Принимать решения, продиктованные аналитическими результатами, а не интуицией. Преимущества таких решений очевидны. Организации, управляемые данными, работают лучше, являются более развитыми и более прибыльными. Дальнейшие шаги Большие данные требуют чуткого управления и поддержки продвинутых аналитических технологий. Чтобы подготовить большие данные, меняющиеся ежесекундно, для аналитической обработки, Вам необходимо получить доступ, оформить профиль, очистить данные и преобразовать их. При наличии большого количества источников, объемов и скорости прироста, подготовка данных может занимать огромное количество времени, и тут не обойтись без профессиональной помощи.
img
Облачное хранилище позволяет хранить ваши данные на чужом жестком диске в дата-центрах по всему миру. Вам не нужно беспокоиться о потере ваших данных, и вы можете получить к ним доступ из любого места. И, хотите верьте, хотите нет, но многие из этих сервисов имеют довольно щедрые бесплатные предложения. Так что стоит учитывать, что базовое бесплатное хранилище можно бесплатно ненамного увеличить, путем выполнения различных условий от хранилища – например, можно получить дополнительное место за реферальные ссылки, пост соцсетях или что-то в этом роде. В этой статье мы расскажем о главных поставщиках облачных хранилищ, чтобы вы могли решить, какие из них вы хотите использовать. Для чего нужно облачное хранилище? Вот наиболее распространенные варианты использования: Расширение вашего локального хранилища У вас может быть ноутбук или телефон с ограниченным объемом памяти. Конечно можно установить дополнительный жесткий диск SSD или SD-карту, но это может быть дорого. Кроме того, некоторые устройства не имеют дополнительного слота для жесткого диска. Резервное копирование ваших данных Большинство поставщиков облачных хранилищ устойчивы к потере данных. Когда вы загружаете данные в облако, поставщик хранит копии ваших данных до шести раз на шести разных жестких дисках в отдельных изолированных центрах обработки данных. С вашей точки зрения, будет казаться, что существует только один файл, но эти копии существуют. Эта облачная стратегия избыточных копий называется высокой доступностью и гарантирует возможность восстановления данных в случае виртуальных или физических катастроф. Так что, если у вас есть ценные фотографии, которые вы не хотите потерять, облако - лучшее место для них. Совместное использование и сотрудничество Облачное хранилище позволяет вам обмениваться файлами по вашему выбору с друзьями и коллегами. При обмене файлами по электронной почте, вы ограничены около 20 МБ на электронную почту. Облачное хранилище позволяет вам делиться терабайтами по размеру. Защита ваших данных Когда вы загружаете ваши данные в облачное хранилище, они шифруют ваши данные при сбросе. Некоторые провайдеры позволяют вам защитить паролем, требуют ключ шифрования или применяют многофакторную аутентификацию, требующую дополнительного шага проверки для получения доступа. Бесплатные облачные хранилища Существует множество провайдеров облачных хранилищ, и большинство из них имеют бесплатный уровень в несколько гигабайт. Используя различные облачные провайдеры, вы можете получить терабайты бесплатного хранилища. Мы разделили бесплатные облачные хранилища на две категории: одни для обычного потребителя и дополнительные опции для разработчиков. Бесплатное удобное облачное хранилище для обычных пользователей Dropbox - 2 ГБ Dropbox - один из старейших и самых популярных поставщиков облачных хранилищ для широкого потребителя. Dropbox имеет простой интерфейс, и синхронизация файлов с вашим локальным компьютером - это без проблем. Базовый бесплатный аккаунт предоставляет вам 2 гигабайта облачного хранилища. Также, возможно, вам будет интересно узнать, что в Dropbox используется AWS S3(Amazon Simple Storage Service). Amazon Drive - 5 ГБ с основной подпиской Amazon более известна своим хранилищем для разработчиков AWS S3, чем Amazon Drive, однако у нее предложение для обычных пользователей. Если вы хотите получить бесплатные 5 ГБ, вам необходимо приобрести подписку Amazon Prime. OneDrive - 5 ГБ Если вы работаете в Windows 10, то у вас уже есть предустановленный OneDrive, что имеет смысл, поскольку OneDrive является службой облачного хранения Microsoft. Базовый аккаунт дает вам 5 гигабайт облачного хранилища. Google Drive - 15 ГБ Если у вас есть Gmail или телефон или планшет на Android, то вы в одном клике от доступа к Google Диску. По умолчанию вы получаете 15 гигабайт облачного хранилища. У него отличные тарифы, а интерфейс очень прост в использовании. iCloud - 5 ГБ Если вы используете Mac или iPhone или iPad, то при настройке учетной записи Apple вас спросили, хотите ли вы использовать iCloud. Кстати, вам не нужно владеть продуктами Apple, чтобы воспользоваться преимуществами хранилища iCloud. Базовый аккаунт дает 5 бесплатных гигабайт. Box - 10 ГБ Однажды Box был так же популярен, как Dropbox, особенно когда предлагал новым пользователям 100 гигабайт бесплатно. Но в какой-то момент Box изменил свою направленность, добавив несколько функций, подходящих для профессиональных отраслей. Но них по-прежнему есть индивидуальный аккаунт, который дает 10 гигабайт хранилища. Яндекс.Диск – 10 ГБ Яндекс.Диск - это облачный сервис, принадлежащий компании Яндекс, позволяющий пользователям хранить пользователям бесплатно 10 гигабайт. Облако Mail.ru – 8 ГБ Облако Mail.ru - облачное хранилище данных компании Mail.ru Group, предоставляющее 8 гигабайт бесплатного места всем пользователям при регистрации. Бесплатное облачное хранилище для разработчиков Эти облачные решения для хранения предназначены для разработчиков, создающих веб-приложения и мобильные приложения. Чтобы получить доступ к этим облачным хранилищам, вам необходимо предоставить кредитную карту, которая может взимать плату за проверку. Эти тарифы не предусматривают жестких ограничений, то есть, если вы внезапно выйдете за пределы бесплатного уровня, с вас будет спишется плата. Поэтому требуется тщательный мониторинг, чтобы избежать больших счетов. Amazon S3 - 5 ГБ Amazon создала дочернюю компанию под названием AWS (Amazon Web Services), и они предлагают более 175 услуг, среди которых S3. В настоящее время AWS является самым популярным провайдером среди технических стартапов. S3, если вам интересно, расшифровывается как Simple Storage Service. Amazon S3 дает бесплатно 5 гигабайт. AWS предлагает более 200 облачных сервисов. Когда вы запускаете облачную службу, вы получаете полную инфраструктуру, специально настроенную для конкретной цели - базу данных, диспетчер очереди сообщений, службу контейнеризации. Из числа облачных провайдеров, представленных на рынке, AWS предлагает самый большой выбор услуг. AWS имеет 66 зон доступности, которые обеспечивают глобальное присутствие и обеспечивают 99,99% доступности в любое время и в любом месте. Зоны доступности гарантируют достаточную избыточность и устойчивость, чтобы противостоять возможным сбоям и поддерживать бесперебойное обслуживание. Google Cloud Storage – 5 ГБ У Google есть Google Drive для обычно потребителя и Google Cloud Storage для разработчиков. В отличие от Google Drive, где вы получаете 15 ГБ бесплатно с Google Cloud Storage, вы получаете только 5 ГБ. Разработка GCP опирается на высокие технологии, такие как ИИ и машинное обучение, анализ данных и другие передовые технологии. GCP предоставляет полную среду для создания AI, ML и других подобных продуктов. Живая миграция выделяет GCP, поскольку другие облачные провайдеры не предлагают такой функции. В GCP вы можете перенести виртуальную машину на другой хост без остановки и перезагрузки. Таким образом, ваша служба будет работать непрерывно, даже если требуются какие-либо обновления. Azure Blob Storage – 5 ГБ Azure - компания облачных сервисов Microsoft. Вы можете быть удивлены, почему он называется Blob Storage. Blob означает большой двоичный объект и представляет собой набор двоичных данных, хранящихся в базе данных как один объект. В Azure вы можете запустить рабочий стол Windows с остальными вашими любимыми продуктами Microsoft - Windows Server, Office и другими. Microsoft Azure очень хорошо подходит для создания масштабируемых и безопасных гибридных облаков. Гибридное облако сочетает в себе функции общедоступного облака и частного облака, легко интегрируя внутреннюю инфраструктуру с общедоступными ресурсами. Object Storage Service (Alibaba Cloud) - 5 ГБ Alibaba – азиатский Amazon, и у Alibaba также есть собственная компания облачных сервисов под названием Alibaba Cloud. Их предложение находится на одном уровне со всеми облачными хранилищами. Но, возможно, в ближайшие годы они станут более известными, поскольку будут продолжать добавлять больше дата-центров по всему миру. Поставщик уделяет большое внимание обслуживанию предприятий и малого и среднего бизнеса в Китае, что делает его предпочтительным выбором для компаний или филиалов, расположенных в Китае и азиатском регионе. Несмотря на то, что список облачных сервисов Alibaba далеко не похож на список сервисов AWS, он быстро пополняется десятками доступных продуктов и не только. Кроме того, Alibaba активно инвестирует в разработку передовых облачных инструментов и платформ, таких как AI, машинное обучение и большие данные.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59