صفحه اصلی > رایانش ابری : رایانش ابری در فناوری اطلاعات

رایانش ابری در فناوری اطلاعات

رایانش ابری در فناوری اطلاعات,رایانش ابری

در این مقاله به بررسی نمونه‌ای از کاربرد رایانش ابری در فناوری اطلاعات، برگرفته از سایت شرکت رایانش ابری مایکروسافت اژور پرداخته‌ایم و در ادامه کاربرد آن را بیشتر بررسی خواهیم کرد .شرکت ژاپنی ISID، جهت یکپارچه‌سازی سرویس‌های فناوری اطلاعات خود از ابزاری موسوم به TexAlntelligence استفاده می‌کند.استفاده از این ابزار، زمان جستجو مطالب را برای کارمندان ISID به طرز چشم‌گیری کاهش داد.

در دنیای سریع امروزی، این یک مزیت فوق‌العاده است. زیرا این راه‌حل چیزی فراتر از جستجوی کلیدواژه‌ها به روش سنتی بود.در واقع این ابزار قادر به خواندن مطالب، درک مفاهیم ارزشمند، دسته‌بندی آن‌ها و جستجو می‌باشد.فناوری TexAlntelligence آن‌چنان قدرتمند عمل کرد که شرکت ISID تصمیم به عرضه آن به بازار گرفت.در تعاریف آمده است که ISID ارزش مدفون در متن را با استفاده از یادگیری ماشینAzure و PyTorch افزایش می‌دهد.

پیشینه شرکت ISID

نام ISID برگرفته از عبارت Information Services International-Dentsu به معنای خدمات اطلاعات بین المللی-Dentsu است.ISID در سال 1975 به عنوان اولین ارائه دهنده خدمات اشتراک زمانی کامپیوتری خصوصی در ژاپن تاسیس شد.خدمات اشتراک زمانی کامپیوتری یا Computer time-sharing به معنای اشتراک‌گذاری یک منبع محاسباتی بین بسیاری از کاربران به طور همزمان می‌باشد.شرکت ISID حاصل سرمایه‌گذاری مشترک میان Dentsu ltd، مشهورترین شرکت تبلیغاتی مستقل جهان از نظر درآمد و شرکت جنرال الکتریک (GE) آمریکایی است.

ویژگی‌های TexAIntelligence

شرکت ISID راه‌حل‌های مالی، تجاری، تولید و فناوری اطلاعات را به شرکت‌های مختلف ژاپنی ارائه می‌دهد. ابزار هوش مصنوعی TexAlntelligence به این روند کمک کرد.یوجی فوکایا (Yuji Fukaya) به‌عنوان مدیر گروه مشاوره هوش مصنوعی در ISID درباره درک منظور مردم در ارتباطات نوشتاری می‌گوید:

«داده‌های بزرگ (Big Data) تبدیل به یک کلمه رایج شده است. ما می‌خواهیم از هوش مصنوعی و سایر فناوری‌های اطلاعاتی برای درک بهتر منظور مردم در ارتباطات نوشتاری و ارائه تصمیم‌هایی که با قضاوت انسانی هماهنگ‌تر هستند، استفاده کنیم تا ارزش بسیار بیشتری از این داده‌ها به دست آوریم.»

راه حل TexAIntelligence بر سه ویژگی اصلی استوار است:

  • جستجوی تشابه نمایه‌ای که جستجوی تشابه معنایی سند به سند را در سطحی جزئی‌تر از جستجوی کلیدواژه انجام می‌دهد.
  • طبقه‌بندی اسناد که با استفاده از آخرین الگوریتم‌ها برای طبقه‌بندی خودکار اسناد، نمونه‌های شخصی قابل پیش‌بینی می‌سازد.
  • خلاصه‌سازی چند سندی که اسناد مشابه را به گروه‌هایی تقسیم می‌کند و برای هر کدام یک متن خلاصه ایجاد می‌کند.

همکاری با شرکت رایانش ابری Azure

استفاده از مدل های BERT معمولاً مشکلاتی مانند نیاز بالا به منابع CPU و GPU برای اجرای مدل های بزرگ را به همراه دارد.این چالش راه را برای ورود به دنیای رایانش ابری و استفاده از خدمات Microsoft Azure، علی الخصوص ماشین‌های یادگیری آن باز کرد.از میان گزینه‌های مختلف، فوکایا و تیمش چارچوب یادگیری عمیق PyTorch و پلتفرم ابری و یادگیری ماشین Azure را انتخاب کردند. فوکایا می‌گوید:

“سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق و سرویس‌های ابری وجود دارند، اما ما فکر می‌کنیم Azure، Azure Machine Learning و PyTorch بهترین انتخاب‌ها هستند زیرا دقت، کارایی، مقیاس‌پذیری و سرعت توسعه را افزایش می‌دهند.”

او در این‌باره به چند دلیل اشاره می‌کند:

  • جامعه تحقیقاتی قوی PyTorch برای شناسایی آخرین فناوری برای ایجاد مدل ژاپنی شخصی ساز شده NLP، کلیدی بود.
  • ISID می‌تواند از PyTorch Transformers برای ایجاد سریع و کارآمد مدل‌های خود استفاده کند، زیرا به راحتی مدل‌ها را در یک ماشین یادگیری دارای چند GPU در Azure اجرا می‌کند.
  • اشکال زدایی یا Trubleshooting این چارچوب آسان است، بنابراین تیم می‌تواند انرژی خود را روی ایجاد مدل‎‌های دقیق و کارآمد متمرکز کند، بدون اینکه در حل مسائل سخت گرفتار شود.

مزایای استفاده از ابر اژور

برای ایجاد مدل‌های بزرگ‌تر و دستیابی به سرعت مورد نیاز برای آن‌ها، ISID روی نسخه A Lite BERT: ALBERT تمرکز کرد.آموزش هر مدل BERT یک کار معمولی نیست زیرا بار پردازشی بر روی منابع CPU و GPU منابع محاسباتی اکثر سازمان ها را از بین می برد.فیصل هادیپوترا، دانشمند دیتا در ISID، مشتاق ترکیب PyTorch و یادگیری ماشینی Azure بود.وی می‌دانست که برای اجرای TexAIntelligence باید از چندین واحد پردازش گرافیکی (GPU) و ​​سخت افزارهای کامپیوتری به طور همزمان است.اما اصل مشکل این بود که چگونه می‌توان سرور برنامه‌ای که مدل را اجرا می‌کند و سرور مبتنی بر GPU را به یک‌دیگر متصل و آن‌ها را کنترل نمود.Ogawa در این‌باره توضیح می‌دهد:

مشکل دشوار این بود که چگونه هر دو نوع سرور مورد نیاز برای برنامه را کنترل کنیم و از اتصال آنها اطمینان حاصل کنیم.

وی برای حل این مشکل افزود:

ما قابلیت‌های MLOps را در یادگیری ماشین Azure پس از مقایسه تعدادی از سرویس‌ها انتخاب کردیم، زیرا استفاده از آن ساده‌تر است و نیازی به ترکیب‌های مختلف OSS یا ابزارهای دیگر ندارد.

نحوه عملکرد TexAIntelligence

شرکت ISID یک زیرساخت مبتنی بر Azure ایجاد کرد که در آن یک کارمند از طریق یک برنامه وب از سیستم اطلاعاتی TexAIntelligence درخواست می‌کند و در عین حال اسنادی را آپلود می‌کند.در پس‌زمینه، سرور REST API با استفاده از تنظیماتی که کارمند وارد کرده است، یک پروژه آموزشی ایجاد می‌کند که سپس در پایگاه داده Azure برای PostgreSQL ذخیره می‌شود.سپس اسنادی که باید جستجو و طبقه بندی شوند در Azure Blob Storage ذخیره می شوند.

در این مرحله یک «کارگر پس زمینه» با استفاده از Celery ایجاد می‌شود. فناوری‌ای که برای مدیریت برنامه های طولانی مدت و فشرده داده‌ها استفاده می‌شود.کارگر پس زمینه آن اطلاعات را به فضای کاری Azure Machine Learning جایی که آموزش مدل آغاز می‌شود، منتقل می‌کند.مدار زمانی تکمیل می‌شود تا مدل آموزش دیده در Blob Storage آپلود شود. سپس زمانی که یک کارمند نیاز به استفاده از آن داشته باشد می‌تواند آن را دانلود کند.

نقش رایانش ابری در فناوری اطلاعات

رایانش ابری یک فناوری بسیار مهم در حوزه فناوری اطلاعات است که به شرکت‌ها و سازمان‌ها امکان می‌دهد تا منابع محاسباتی، ذخیره‌سازی و نرم‌افزارها را از طریق اینترنت به صورت اشتراکی و از راه دور بهره ببرند. این فناوری اجازه می‌دهد تا داده‌ها و برنامه‌ها بر روی سرورهایی که در مکان‌های دیگری جغرافیایی قرار دارند، ذخیره و پردازش شوند.

نقش رایانش ابری در حوزه فناوری اطلاعات بسیار گسترده است و به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا بهبود امنیت، کارایی، انعطاف پذیری و هزینه‌های خود را افزایش دهند. برخی از مزایا و نقش‌های مهم این فناوری عبارتند از:

کاهش هزینه‌ها:

رایانش ابری به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به سرمایه‌گذاری بزرگ در زیرساخت‌های محاسباتی، خدمات محاسباتی را ارائه دهند. این باعث کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت واکنش به خواسته‌های مشتریان می‌شود.

افزایش انعطاف پذیری:

با استفاده از رایانش ابری شرکت‌ها می‌توانند به راحتی منابع محاسباتی خود را تنظیم کنند و بر حسب نیاز این منابع را افزایش یا کاهش دهند.

افزایش امنیت:

ابرها امنیت بسیار بالایی را برای داده‌های شرکت‌ها فراهم می‌کنند و با ارائه راهکارهای امنیتی مناسب، به شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا از حفاظت مناسب برای داده‌های خود برخوردار باشند.

امکان دسترسی از راه دور:

از آنجا که منابع محاسباتی و نرم‌افزارها در ابر ذخیره می‌شوند، کاربران از هر کجا که هستند، به این منابع دسترسی خواهند داشت.

به طور کلی، رایانش ابری یک ابزار قدرتمند برای بهبود عملکرد و کارایی شرکت‌ها در حوزه فناوری اطلاعات محسوب می‌شود و به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که بهترین از فناوری‌های مدرن را به کار بگیرند.

شرکت های استفاده کننده از رایانش ابری در فناوری اطلاعات

آمازون وب سرویس (AWS)

مایکروسافت آزور

گوگل کلود پلتفرم

ای بی ام (IBM) کلود

آلی بابا کلود

اوراکل کلود

سیسکو مرکز داده

فرست استیل (Fastly)

انوینت (Equinix)

هیو پی اس (Hewlett Packard Enterprise)

کاربرد رایانش ابری در فناوری اطلاعات

رایانش ابری یک مدل محاسباتی است که امکان ارائه منابع محاسباتی مانند پردازنده، حافظه، ذخیره سازی و برنامه نویسی از طریق اینترنت فراهم می‌کند. این فناوری به شرکت‌ها و کاربران اجازه می‌دهد تا به طور مؤثر از این منابع برای ذخیره سازی، پردازش و مدیریت داده‌ها بهره ببرند.

استفاده از رایانش ابری در فناوری اطلاعات به صورت گسترده‌ای صورت می‌گیرد و مزایای بسیاری دارد، از جمله:

۱- کاهش هزینه:

با استفاده از رایانش ابری، شرکت‌ها نیازی به سرمایه گذاری در سرورها و تجهیزات محلی ندارند و می‌توانند به طور موثر از منابع محاسباتی مبتنی بر ابر استفاده کنند.

۲- انعطاف‌پذیری:

با استفاده از رایانش ابری، کاربران می‌توانند به سرعت و با انعطاف‌پذیری بالا منابع محاسباتی خود را تغییر دهند و به نیازهای خود بپوشند.

۳- امنیت:

سرویس‌های ابری معمولاً از سطح امنیت بالا و ابزارهای مدیریت امنیتی پیشرفته برخوردار هستند که اطلاعات کاربران را تأمین می‌کنند.

۴- امکان دسترسی از هر جایی:

با استفاده از رایانش ابری، کاربران قادر به دسترسی به منابع محاسباتی خود از هر نقطه جهان با ارتباط اینترنتی هستند.

به طور کلی، رایانش ابری در فناوری اطلاعات به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا به طور مؤثر‌تری از منابع محاسباتی خود استفاده کنند و بهبود کارایی و بهره وری خود را افزایش دهند.

نرم افزارهای کاربردی رایانش ابری مناسب فناوری اطلاعات

Microsoft Azure:

یکی از پرکاربردترین ابزارهای رایانش ابری که امکانات گسترده‌ای برای مدیریت و اجرای برنامه‌ها و سرویس‌های مختلف فراهم می‌کند.

Amazon Web Services (AWS):

خدمات گسترده‌ای از جمله ذخیره‌سازی، پایگاه داده، محاسبات و توسعه‌یافتگی برای توسعه دهندگان و کاربران IT ارائه می‌دهد.

Google Cloud Platform:

پلتفرمی قدرتمند که امکانات متنوعی برای ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی و ابزارهای توسعه فراهم می‌کند.

IBM Cloud:

با امکاناتی مانند پردازش متناهی، امنیت قوی و ابزارهای متنوع برای توسعه برنامه‌ها، این پلتفرم یک گزینه عالی برای سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان است.

Oracle Cloud:

این پلتفرم ابری امکاناتی چون پایگاه داده، تحلیل داده، امنیت و مدیریت منابع IT را فراهم می‌کند و برای شرکت‌های بزرگ و کاربران حرفه‌ای مناسب است.

سرویس های ابری ابر فردوسی

شرکت ابر فردوسی ارائه دهنده سرویس‌های ابری متنوع با بهترین قیمت و کیفیت است. از جمله این سرویس‌ها می‌توان به:

  • سرور ابری
  • سرور محاسبات سنگین
  • سرور گرافیکی
  • سرور ژوپیتر لب
  • سرور اختصاصی و…

اشاره کرد. به عنوان مثال می‌توانید از سرور ژوپیتر لب این شرکت، برای کاربردهای مشابه در این مقاله بهره برد. جهت آشنایی و یا استفاده کلیک نمایید:

ژوپیتر کولب

شیرین رحیم دل

یک مترجم، محقق و نویسنده که به دنیای سرورهای ابری علاقه‌منده. پس با خیال راحت به مقالاتم اعتماد کن.
پست های مرتبط

رایانش ابری و انرژی پاک

شرکت  Constellation  یکی از بزرگ‌ترین تولیدکنندگان انرژی پاک در آمریکا، همکاری خود…

۳۰ خرداد ۱۴۰۳

هوش مصنوعی و بانکداری حرفه ای

هوش مصنوعی به سرعت در حال ورود به عرصه‌های مختلف و ایجاد…

۲۱ خرداد ۱۴۰۳

رایانش ابری در فرودگاه

فناوری رایانش ابری در فرودگاه نیز جایگاه ویژه‌ای پیدا نموده است و کاربردهای بی‌شماری…

۲۱ خرداد ۱۴۰۳

دیدگاهتان را بنویسید