В рамках данной работы рассматривается использование облачных сервисов для проведения математических вычислений. Рассмотрим требования к архитектуре сети для решения указанных задач. Данная технология может реализовываться в случаях, когда, например, дорогостоящий программный продукт, производящий математические вычисления, приобретен специалистами головного офиса и при этом необходимо обеспечить доступ к нему с уровня удалённых площадок. Рассматриваемая архитектура облачных сервисов — SaaS. Пользователь на месте имеет доступ только к облачным сервисам без предоставления возможности настроек, администрирования данного ПО. Рис.
2.2. Схема облачных сервисов в режиме тонких клиентов.
Достоинством данной технологии является ограничение возможностей влияния конечного пользователя на функционал всей системы, что повышает ее безопасность, т. е. пользователь лишен полномочий, достаточных для того, чтобы нарушить функциональность системы. Недостатки системы обусловлены организационными моментами: в случае изменений полномочий пользователей, необходимости внесения корректировок в функционал ПО необходимо обращаться к специалистам организации — владельца облачного сервиса, что приводит к значительным временным затратам, необходимым для решения проблем функционирования облачного сервиса, повышении нагрузки на специалистов организации — владельца облачного сервиса.
2.2. Математические вычисления в облачных сервисах.
Причинами внедрения облачных сервисов в технологию математических вычислений явились:
требовательность к вычислительным ресурсам математических пакетов;
— высокая стоимость лицензий;
— возможность получения доступа к полноценным программным пакетам за приемлемую цену у компаний-поставщиков услуг облачных сервисов;
— независимость облачных сервисов от платформы ОС на рабочих станциях пользователей. Приведем обзор существующих решений в области облачных решений математических сервисов.
1. wolframmathematica онлайн.
Данный сервис предоставляет возможность как численного, так и аналитического решения различных математических задач, формализованных в виде языка математических выражений. WolframAlpha не возвращает перечень ссылок, основанный на результатах запроса, а вычисляет ответ, основываясь на собственной базе знаний, которая содержит данные о математике, физике, астрономии, химии, биологии, медицине, истории, географии, политике, музыке, кинематографии, а также информацию об известных людях и интернет-сайтах. Он способен переводить данные между различными единицами измерения, системами счисления, подбирать общую формулу последовательности, находить возможные замкнутые формы для приближенных дробных чисел, вычислять суммы, пределы, интегралы, решать уравнения и системы уравнений, производить операции с матрицами, определять свойства чисел и геометрических фигур. Однако, расчет на основании собственной базы имеет и свои недостатки, в том числе — уязвимость к ошибкам данных. Движок WolframAlpha основан на обработке естественного языка, большой библиотеке алгоритмов и NKS-подходе для ответов на запросы. Он написан на языке Mathematica и составляет около 5 миллионов строк, в настоящее время выполняется примерно на 10 000 процессорах [4]. На рис.
2.1 показано главное меню облачного сервиса.
Рис.
2.1. Главное меню облачного сервиса Достоинством данного сервиса является возможность интеграции в другие web-приложения. Ряд сайтов предоставляют возможность вычисления математических выражений с использованием указанного сервиса [4]. 2. MaximaMaxima — система для работы с использованием символьных и численных выражений, включающих операции дифференцирования, интегрирования, разложения в ряд, преобразования Лапласа, решения обыкновенных дифференциальных уравнений, систем линейных уравнений, многочленов, множеств, списков, векторов, матриц и тензоров. M aximaимеет возможности проведения численных расчетов с высокой точностью, используя форму записи точных дробей, целых чисел и чисел с плавающей точкой произвольной точности. Система позволяет строить графики функций и статистических данных в двух и трех измерениях. Исходный код Maxima может компилироваться на многих системах, включая Windows, Linux и MacOS X. На SourceForge доступны исходные коды и исполняемые файлы для Windows и Linux. Maxima — потомок Macsyma, легендарой системы компьютерной алгебры, разработанной в начале 60-х в MIT. Это единственная основанная на Macsyma система, все еще публично доступная и имеющая активное сообщество пользователей благодаря своей открытости.
M acsyma произвела в свое время переворот в компьютерной алгебре и оказала влияние на многие другие системы, в числе которых Maple и Mathematica. Работу над Maxima вел Уильям Шелтер с 1982 года и до своей кончины в 2001 году. В 1998 году он получил разрешение на публикацию исходного кода под лицензией GPL. Выживание Maxima стало возможным только благодаря его усилиям и способностям, мы очень благодарны ему за уделенные проекту время и знания эксперта, которые поддерживали код DOE Macsyma актуальным и качественным. После его кончины была сформирована группа пользователей и разработчиков, ставящая своей целью донести Maxima до широкой аудитории.
3.Математическая модель акторов в облачных вычислениях.
Одной из математических моделей облачных вычислений является модель акторов. Модель акторовпредставляет собой математическую модель параллельных вычислений, трактующую термин «актор» в форме универсального примитива параллельных численных расчетов: в ответ на сообщения, которые он получает, актор проводитпринятие локальных решений, создает новых акторов, посылает свои сообщения, а также устанавливает, как необходимо реагировать на последующие сообщения. Акторпредставляет собой вычислительную сущность, которая в ответ на полученное сообщение может одновременно проводить следующие действия: отправление конечного числа сообщений для другихакторов; создание конечного числановыхакторов; выбормодели поведения, которая будет использована для следующего сообщения в свой адрес. Может существовать произвольная последовательность вышеописанных действий, каждое из которых может выполняться параллельно. Развязывание отправителя и отправленных сообщений является фундаментальным достижением модели акторов, что обеспечивает асинхронность связи и управления структурами как прототипа передачи данных. Получатели информации идентифицируютсяакторами по адресу, который иногда называют «почтовым». Таким образом, актор может взаимодействовать только с теми акторами, адреса которых он имеет. Им также могут извлекаться адреса из полученных сообщений или знать их заранее. Модель акторовпредполагает использвоание параллелизма вычислений внутри одного актора и между ними, динамическим созданием акторов, включением адресов акторов в сообщениях, а также взаимодействием только посредством прямого асинхронного обменаданными без использования каких-либо ограничений на очередность получения сообщений. Модель акторовиспользуется для моделирования облачных систем, в которых используется технология распараллеливания вычислений: облачные клиенты электронной почты, а адреса электронной почты — как адреса акторов;Web-сервисы с конечными точками SOAP, которые моделируются как адреса акторов;
объекты с семафорами (например, в Java и С), смоделированные в форме параллельно-последовательного преобразователя, при условии постоянности получения сообщений. Параллельно-последовательные преобразователи являются важным типомакторов, характеризующиеся тем, что они являются постоянно доступными для прихода новой информации. Каждое сообщение, отправленное на параллельно-последовательные преобразователи, гарантированно будет получено; нотация тестирования и управления тестами (как TTCN-2, так и TTCN-3), где актором является тест компонента: либо параллельной тест компонента (РТС), либо главный тест компонента (МТС). Тесты компонентов могут отправлять и получать сообщения на/от удаленных партнеров (равноправные тесты компонентов или тест интерфейса системы), причем последний идентифицируется по его адресу. Каждый тест компонента имеет дерево поведения, связанное с ним. Тесты компонентов запускаются параллельно и могут быть динамически созданы родительскими тестами компонентов. Встроенные языковые конструкции позволяют определить действия, которые необходимо выполнить, когда сообщение получено из внутренней очереди сообщений, а также отправить сообщения другим равноправным субъектам или создать новые тесты компонентов.
Заключение
.
В рамках данной работы проведено рассмотрение теоретических аспектов использования облачных технологий в задачах математического моделирования. Применение облачных технологий в задачах математического моделирования может быть обусловлено следующими причинами:
недостаточность вычислительных мощностей на уровне локальной сети пользователя;
— особые требования к точности проводимых вычислений;
— отсутствие лицензий на необходимое программное обеспечение, используемое для проведения математического моделирования. В качестве облачных решений математического моделирования рассмотрены WolframAlfaи Maxima. Показано, что использование данных пакетов в режиме облачного сервиса позволяет проводить математические расчеты заданной сложности. Также программный пакет WolframAlfa может интегрироваться со сторонними приложениями, где требуется проведение математических вычислений. Также неоспоримыми достоинствами использования облачных вычислений при математическом моделировании является отсутствие необходимости обслуживания данного ПОна уровне пользовательской локальной сети, что является достаточно сложной задачей и требует квалификации определённого уровня.
Список использованных источников
1.Угрозы облачных вычислений и методы их защиты. [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://habrahabr.ru/post/183 168/2. Стандарты NIST. [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://normdocs.ru/nist3. Архитектура CiscoONE для корпоративных сетей. [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://www.cisco.com/ web/RU/pdf/ en04_white_paper_wp_cte_ru.pdf4. Wolframmathematica онлайн. [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://www.wolfram.com/mathematica/online/ 5. Блинов А. М. Информационная безопасность. — СПб: СПбГУЭФ, 2011 — 96с.
6. Андрианов В. В., Зефиров С. Л., Голованов В. Б., Голдуев Н. А. Обеспечение информационной безопасности бизнеса. — М.: Альпина Паблишерз, 2011 — 338с.
7. Стефанюк В. Л. Локальная организация интеллектуальных систем. — М.: Наука, 2014. — 574 c.
8. Якубайтис Э. А. Информационные сети и системы: Справочная книга.
М.: Финансы и статистика, 2011. — 232с.
9. Разработка инфраструктуры сетевых служб Microsoft Windows Server 2008.
Учебный курс MCSE М.: Bзд-во Русская редакция, 2009. 10. Сосински Б., Дж. Московиц Дж. W.
indows 2008 Server за 24 часа. — М.: Издательский дом Вильямс, 2008. 11. NIST SP800−122 «Guide to Protecting the Confidentiality of Personally Identifiable Information (PII)», BS10012:
2009 «Data protection — Specification for a personal information management system», ISO 25 237:
2008 «Health informatics — Pseudonymization"Гук М. Аппаратные средства локальных сетей. Энциклопедия. — СПб.: Питер, 2010. — 576с. Иопа, Н. И. Информатика: (для технических специальностей): учебное пособие- Москва: Кно.
Рус, 2011. — 469 с. Акулов, О. А., Медведев, Н. В. Информатика. Базовый курс: учебник — Москва: Омега-Л, 2010. — 557 с. Лапонина О. Р. Основы сетевой безопасности: криптографические алгоритмы и протоколы взаимодействия Интернет-университет информационных технологий — ИНТУИТ.ру, 2012.
Могилев А. В. Информатика: Учебное пособие для вузов — М.: Изд. центр «Академия», 2011.
Партыка Т. Л. Операционные системы и оболочки. — М.: Форум, 2011.
Под ред. проф. Н. В. Макаровой: Информатика и ИКТ. — СПб.: Питер, 2011.
Новиков Ю. В., Кондратенко С. В. Основы локальных сетей. КуПК лекций. — СПб.: Интуит, 2012. — 360с. Ташков П. А. Защита компьютера на 100%. — СПб.: Питер, 2011.
Самоучитель Microsoft Windows XP. Все об использовании и настройках. Изд. 2-е, перераб. и доп. М. Д. Матвеев, М.
В. Юдин, А. В. Куприянова. Под ред. М. В. Финкова.- СПб.: Наука и Техника, 2011.
— 624 с.: ил. Хорев П. Б. Методы и средства защиты информации в компьютерных системах. — М.: Академия, 2011. — 256 с.
