Cyfroteka.pl

klikaj i czytaj online

Cyfro
Czytomierz
00433 011027 20696717 na godz. na dobę w sumie
Współczesne narzędzia cyfryzacji organizacji - ebook/pdf
Współczesne narzędzia cyfryzacji organizacji - ebook/pdf
Autor: , , Liczba stron: 242
Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego Język publikacji: polski
ISBN: 978-83-8220-212-0 Data wydania:
Lektor:
Kategoria: ebooki >> poradniki >> komputer w biurze
Porównaj ceny (książka, ebook (-18%), audiobook).

Cyfrowa transformacja prowadzi do kolejnych znacznych usprawnień: łączenia źródeł danych, optymalizacji procesów biznesowych, przetwarzania w czasie rzeczywistym nie tylko w ramach organizacji, lecz także ekosystemu partnerów, dając szanse rozwoju wielu stronom. Funkcjonowanie współczesnej organizacji wymaga coraz bardziej złożonych decyzji, podejmowanych w coraz szybszym tempie współczesnego świata i wywieranej przez niego presji środowiskowej. Podejmowanie ich jest w zasadzie niemożliwe bez zintegrowanego informatycznego wspomagania oraz zasobów informacyjnych o charakterze operacyjnym i analitycznym. W książce została omówiona współczesna architektura informatyczna organizacji asystująca podczas całego tego zadania zarówno poprzez integrację i dostarczanie niezbędnej informacji, jak i aktywne jej przetwarzanie oraz wspomaganie procesu decyzyjnego.

W publikacji zaprezentowano nowe technologie, takie jak przemysłowy internet rzeczy, przetwarzanie w chmurze, blockchain czy rozszerzona rzeczywistość, z zaznaczeniem ich wpływu na rozwój aplikacji oraz możliwości, jakie daje zastosowanie ich w biznesie. Wskazano na ewolucję rozwoju aplikacji od wykorzystywanych w organizacjach systemów wspierających procesy biznesowe do cyfrowych fabryk i produkcji w chmurze.

Szeroko przedstawiono współczesne środowisko analityczno-decyzyjne organizacji, systemy wspomagania decyzji, analityki opisowej danych, eksploracji danych oraz sztucznej inteligencji.

Znajdź podobne książki Ostatnio czytane w tej kategorii

Darmowy fragment publikacji:

Witold Bartkiewicz, Piotr Czerwonka, Anna Pamuła – Uniwersytet Łódzki, Wydział Zarządzania Katedra Informatyki, 90-237 Łódź, ul. Matejki 22/26 RECENZENT Gabriela Idzikowska REDAKTOR INICJUJĄCY Monika Borowczyk OPRACOWANIE REDAKCYJNE Anna Dziadzio SKŁAD I ŁAMANIE Munda – Maciej Torz KOREKTA TECHNICZNA Leonora Gralka KONCEPCJA GRAFICZNA OKŁADKI I STRON TYTUŁOWYCH Katarzyna Turkowska PROJEKT OKŁADKI Agencja Reklamowa efectoro.pl Zdjęcie wykorzystane na okładce: © Depositphotos.com/grandfailure © Copyright by Authors, Łódź 2020 © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2020 Wydane przez Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego Wydanie I. W.09041.18.0.K Ark. wyd. 11,5; ark. druk. 15,125 ISBN 978-83-8220-211-3 e-ISBN 978-83-8220-212-0 Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego tel. 42 665 58 63 90-131 Łódź, ul. Lindleya 8 www.wydawnictwo.uni.lodz.pl e-mail: ksiegarnia@uni.lodz.pl Spis treści Wstęp Rozdział 1 Zastosowanie nowych technologii w biznesie 1.1. Wprowadzenie 1.2. Chmura obliczeniowa i rozwój technologii mobilnych 1.3. Rynek usług w chmurze obliczeniowej i rola użytkowników mobilnych 1.4. Blockchain 1.4.1. Założenia projektowe łańcuchów bloków 1.4.2. Budowa łańcucha bloków 1.4.3. Struktura bloku 1.4.4. Zastosowania technologii Blockchain 1.5. Przemysłowy Internet Rzeczy 1.6. Rzeczywistość rozszerzona 1.7. Podsumowanie Literatura Rozdział 2 Systemy informatyczne i aplikacje biznesowe w zarządzaniu organizacją 2.1. Wprowadzenie 2.2. Systemy ERP jako efekt rozwoju systemów informatycznych dla biznesu 2.2.1. Systemy informatyczne zarządzania i ich typologia 2.2.2. Geneza i rozwój zintegrowanych systemów zarządzania 2.2.3. Moduły systemów ERP 2.2.4. Platformy współpracy między dostawcami a klientami 2.2.5. Technologie systemów ERP 2.2.6. Wdrożenie i zmiany w implementacji systemów klasy ERP 2.2.7. Analiza informacji gromadzonych w systemach informatycznych Spis treści 9 13 13 14 21 26 28 31 31 34 34 35 37 37 39 39 40 40 44 51 56 59 64 70 5 2.3. Zastosowanie nowych technologii w systemach informatycznych 2.3.1. Systemy informatyczne w transformacji cyfrowej przedsiębiorstw 2.3.2. Inteligentne systemy ERP i produkcja w chmurze obliczeniowej 2.3.3. Automatyzacja procesów biznesowych a aplikacje biznesowe 2.4. Podsumowanie Literatura Rozdział 3 Środowisko analityczno-decyzyjne organizacji 3.1. Wprowadzenie 3.2. Decyzje w organizacji 3.2.1. Decyzje menedżerskie i współczesna organizacja 3.2.2. Typy decyzji podejmowanych w organizacji 3.2.3. Ogólna charakterystyka wspomagania decyzji w organizacji 3.3. Systemy Wspomagania Decyzji 3.3.1. Pojęcie Systemu Wspomagania Decyzji (DSS) 3.3.2. Modele w Systemach Wspomagania Decyzji 3.3.3. Podstawowe metody wspomagania decyzji stosowane w DSS 3.3.3.1. Modele dziedzinowe 3.3.3.2. Modele optymalizacyjne 3.3.3.3. Modele wielokryterialne 3.3.3.4. Decyzje klasyfikacyjne 3.3.3.5. Badania symulacyjne i decyzje w warunkach niepewności 3.3.3.6. Modele analizy decyzyjnej i decyzje w warunkach ryzyka 3.4. Środowisko analityczne organizacji 3.4.1. Struktura środowiska analitycznego organizacji 3.4.2. Dane jako zasób organizacji – centralne zarządzanie danymi 3.4.3. Hurtownie danych 3.4.4. Eksploracja danych 3.4.4.1. Charakterystyka procesu eksploracji danych 3.4.4.2. Analiza regresji 77 77 84 90 95 96 99 99 99 99 102 109 115 115 121 125 125 127 132 136 139 144 147 147 152 162 165 165 169 6 Spis treści 3.4.4.3. Klasyfikatory 3.4.4.4. Analiza skupień (grupowanie danych) 3.4.4.5. Analiza reguł asocjacyjnych 3.4.5. Eksploracja tekstu i sieci Internet 3.4.5.1. Eksploracja tekstu (informacji) 3.4.5.2. Eksploracja sieci Internet 3.4.6. Analityka Big Data 3.5. Narzędzia sztucznej inteligencji 3.5.1. Pojęcie sztucznej inteligencji 3.5.2. Systemy ekspertowe 3.5.2.1. Ogólna charakterystyka systemów 172 180 186 190 190 196 199 200 200 204 3.5.3. Sztuczne sieci neuronowe ekspertowych 204 205 3.5.2.2. Baza wiedzy systemu ekspertowego 3.5.2.3. Podsystem wnioskujący systemu ekspertowego 206 208 3.5.2.4. Mechanizmy objaśniające 209 3.5.2.5. Podsystem gromadzenia wiedzy 210 3.5.3.1. Pojęcie i rodzaje sztucznych sieci neuronowych 210 3.5.3.2. Charakterystyka zastosowań sieci neuronowych 212 215 3.5.3.3. Tworzenie modeli sieci neuronowych 216 216 218 220 222 222 3.5.4.1. Nieprecyzja lingwistyczna i zbiory rozmyte 3.5.4.2. Systemy z logiką rozmytą 3.5.4. Systemy z logiką rozmytą 3.5.5. Algorytmy genetyczne 3.6. Podsumowanie Literatura Analiza przypadku 1 Analiza przypadku 2 225 227 Analiza przypadku 3. Ryzyko wykorzystania niepewnej informacji 233 Zakończenie 239 Wstęp Menedżerowie każdej firmy koncentrują się na innowacjach i  nowych technologiach, aby usprawnić działalność operacyjną, utrzymać się na rynku lub zdobyć na nim przewagę konkurencyjną. Nowe rozwiązania pozwalają zarówno zmodernizować działania i obniżyć koszty, jak rów- nież dostosować się do nowych regulacji. Obecnie, gdy cyfrowa transfor- macja jest nie tylko określonym celem, ale ciągłym procesem, organizacje muszą budować strategie i podejmować decyzje, które sprawią, iż spro- stają one wyzwaniom coraz bardziej konkurencyjnego rynku. Poprawa efektywności działania organizacji przez zastosowanie tech- nologii informatycznych ma już długą historię, zapoczątkowaną przez duże jednostki komputerowe i dziedzinowe systemy wspierające wybra- ne obszary i określone procesy biznesowe. Kolejne generacje systemów obejmują swoim zasięgiem coraz więcej procesów biznesowych oraz za- sobów organizacji. Sprawne funkcjonowanie podmiotów gospodarczych opiera się na dobrze zintegrowanych aplikacjach pracujących na podstawie najnowo- cześniejszych technologii. System ERP to naturalny fundament transfor- macji cyfrowej – dotyka ona każdego obszaru firmy i zapewnia sprawny kontakt z partnerami i klientami. Trudno wyobrazić sobie dzisiejszy świat biznesu bez systemów klasy ERP. Wspomagane ręczne procesy bizneso- we ograniczyłyby rozwój, a globalna produkcja i inne formy internacjo- nalizacji, w tym handel elektroniczny, byłyby niemożliwe. W przypadku wielu firm spełniły one oczekiwania i zapewniły zwrot z inwestycji – choć należy pamiętać, że znane są też sytuacje porażek prób ich wdrożenia. Cyfrowa transformacja biznesu prowadzi do kolejnych znacznych usprawnień: łączenia źródeł danych, optymalizacji procesów bizneso- wych, przetwarzania informacji w czasie rzeczywistym nie tylko w ra- mach organizacji, ale także ekosystemu partnerów – co daje szanse rozwoju wielu stronom. Trzeba brać pod uwagę fakt, że starsze systemy funkcjonujące w organizacjach nie zostaną nagle zastąpione przez nowe. Budowana przez lata infrastruktura i dobre praktyki związane z wdra- żaniem technologii mogą w pewnym sensie stać się podstawą wprowa- dzania zmian. Menedżerowie „od zawsze” oczekiwali technologii, które Wstęp 9 przysporzą ich firmom nowych klientów, dadzą się łatwo zaimplemen- tować i zintegrować z istniejącą już infrastrukturą, a przy tym pozwolą zminimalizować koszty i zoptymalizować wykorzystanie zasobów. Obec- ne systemy ERP wychodzą poza dotychczasowe ramy. To już nie tyle sys- temy zarządzania zasobami organizacji, co bardzo często systemy zarzą- dzania całościowym potencjałem biznesowym przedsiębiorstwa. Współczesna organizacja zmaga się z  wieloma wyzwaniami, musi m.in. redukować koszty i spełniać wymagania interesariuszy, często nie dysponując odpowiednią i aktualną informacją niezbędną w procesach decyzyjnych. Cyfrowa transformacja biznesu nie jest możliwa bez da- nych, których analizę usprawniają nowe technologie i  rozwiązania. To one stanowią fundament pozwalający danej organizacji na czynienie klu- czowych postanowień, umożliwiających sprawne działania. Równie istotnym elementem pracy współczesnej organizacji jest na- stawienie na klienta. Aplikacje, dzięki którym uzyskuje się analizy opi- sowe, pomagają zrozumieć historię danych; analizy predykcyjne wska- zują natomiast zachowania i  sygnalizują wzorce i  możliwości. Z  kolei analizy preskryptywne dostarczają organizacjom rekomendacji dotyczą- cych optymalnych działań potrzebnych do osiągnięcia celów bizneso- wych związanych z obsługą klienta, zyskami i efektywnością operacyjną. Rozwój usług środowiska chmury obliczeniowej i aplikacji mobilnych zmienił sposób nawiązywania i prowadzenia interakcji między klientami i firmami, pozwolił na stworzenie nowych modeli biznesowych i strumieni przychodów. Potencjał, jaki niesie ze sobą zastosowanie takich narzędzi, jak sztuczna inteligencja, robotyka i Internet Rzeczy wpływa zarówno na firmy i użytkowników, jak również narzędzia umożliwiające nawiązywanie i podtrzymywanie relacji między biznesowymi partnerami. Do tej pory to firmy usługowe chętniej i szybciej sięgały po nowe roz- wiązania. Przedsiębiorstwa produkcyjne, posiadające stabilne rozwiąza- nia w zakresie systemów zarządzania, reagowały wolniej na moderniza- cje. Niemniej firmy te generują ogromną ilość danych w porównaniu do innych sektorów gospodarki – cyfrowa transformacja biznesu skutkuje zatem innowacjami, które zmieniają samą naturę tego obszaru poprzez modyfikacje i rozwój łańcucha dostaw oraz aplikacji biznesowych nie- zbędnych dla wdrażania w gospodarce idei Przemysłu 4.0. Niniejsza monografia jest drugą z serii Cyfryzacja wydawanej przez Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego. Pierwsza, zatytułowana Zarzą- 10 Wstęp dzanie danymi w organizacji, pod red. Beaty Gontar, stanowi kompen- dium wiedzy z zakresu architektury danych, hurtowni, bezpieczeństwa, wizualizacji i nowych technologii, takich jak Internet Rzeczy i chmura obliczeniowa. Celem niniejszej pracy jest przedstawienie kierunków rozwoju aplikacji biznesowych i  technologii mających wpływ na roz- wój organizacji. W rozdziale pierwszym uzupełnione zostały informa- cje o  technologiach opisanych w  pierwszej pozycji cyklu, scharaktery- zowano także  nowe, jak np. Blockchain czy rozszerzona rzeczywistość – z zaznaczeniem ich oddziaływania na rozwój aplikacji oraz możliwo- ści, jakie  daje zastosowanie nowych koncepcji w  biznesie. W  drugim rozdziale zaprezentowano historię rozwoju aplikacji wykorzystywanych w organizacjach, wskazując na system klasy ERP jako podstawowy sys- tem wspierający zarządzanie organizacją. Poszerzenie funkcjonalności systemów biznesowych o  bieżącą dostępność wieloaspektowych analiz i włączenie opcji wsparcia w procesie decyzyjnym to powody, dla któ- rych w rozdziale trzecim przedstawiono typy decyzji, jakie podejmowane są w organizacjach oraz narzędzia, które je wspomagają – w tym rozwią- zania z grupy sztucznej inteligencji. Rozdział 1 Zastosowanie nowych technologii w biznesie 1.1. Wprowadzenie Szybki rozwój nowych technologii wymusza zmiany w organizacjach i  ich relacjach z  partnerami. Ma on ogromny wpływ na to, jak pra- cują oraz  jakie rozwiązania stosują współcześnie organizacje. Wśród technologii tych można wyróżnić: chmurę obliczeniową (Cloud Com- puting – CC), Internet Rzeczy (Internet of Things – IoT), przemysłowy Internet Rzeczy (Industrial Internet of Things – IIoT), analitykę danych, sztuczną inteligencję (Artificial Intelligence – AI), druk przestrzenny (3D Printing), cyfrowe odpowiedniki (Digital Twin – DT), wirtual- ną i  rozszerzoną rzeczywistość (Virtual Reality/Augemneted Reality – VR/AR), Big Data, automatyzację i robotykę, roboty współpracujące (Collaborative Robots – CR), Blockchain, a także specyficzne dedyko- wane oprogramowanie obniżające koszty prototypowania produktów i urynkowienie ich. Rozwiązania takie, jak chmura obliczeniowa, Internet Rzeczy czy Blockchain pojawiły się stosunkowo niedawno i już zmieniły paradygma- ty dotyczące sposobu korzystania z  aplikacji i  bezpieczeństwa w  sie- ci komputerowej. W  niniejszym rozdziale omówiona zostanie głównie technologia chmury obliczeniowej oraz Blockchain. Wprowadzenie 13 1.2. Chmura obliczeniowa i rozwój technologii mobilnych Pojęcie chmury obliczeniowej (Cloud Computing – CC) zaczęło funkcjo- nować w przestrzeni społecznej pod koniec XX wieku. Wraz ze wzrostem możliwości korzystania z  Internetu i  popularyzacją usług mobilnych składowanie i przetwarzanie danych w chmurze stało się dla większości ludzi czymś zupełnie naturalnym, a często wręcz niezauważalnym. Na popularyzację rozwoju tego modelu współpracy z Internetem miała rów- nież wpływ konieczność sprostania problemowi obsłużenia i zagwaran- towania ciągłości pracy kolejnym masowym usługom, oferowanym np. przez portale społecznościowe i serwisy udostępniające media. Olbrzymi wzrost transferu danych w Internecie w XXI wieku i problem ich składo- wania przyczyniły się do dynamicznego rozwoju branż usług informa- tycznych wokół chmury obliczeniowej. Istnieje wiele definicji Cloud Computing. Według NIST (National In- stitute of Standards and Technology) można ją określić jako „sposób do- stępu poprzez sieć komputerową do współdzielonych i łatwo konfiguro- walnych zasobów obliczeniowych (sieci, serwerów, magazynów danych, aplikacji i usług), które na żądanie, dynamicznie mogą być przydzielane i zwalniane, przy równoczesnym minimalnym zaangażowaniu serwisów technicznych” [Mell i Grance, 2011]. Definicja proponowana przez Uni- wersytet Kalifornijski w  Berkeley kładzie nacisk na skalę i  dostępność zasobów: „chmura obliczeniowa powinna dawać poczucie nieskończo- ności zasobów obliczeniowych, zdejmować z użytkowników końcowych konieczność angażowania w ich konfigurację i umożliwiać płacenie tylko za wykorzystane zasoby” [Armbrust, Fox, Griffith, Joseph i Katz, 2009]. Definicje proponowane przez profesora Rajkumara Buyyę podkreślają aspekty wirtualizacji i rozproszenia infrastruktury: „chmura to równo- legły i rozproszony system komputerowy składający się z zespołu połą- czonych systemów wirtualnych, które są dynamicznie tworzone i udo- stępniane jako jeden lub kilka ujednoliconych zasobów komputerowych, bazując na umowie SLA (Service-level agreement) zawartej pomiędzy usługodawcą a klientem” [Buyya i inni, 2009]. Z kolei McKinsey Co. kładzie nacisk na cechy istotne dla przedsiębiorstw – definiuje chmurę jako „usługi oparte o sprzęt komputerowy, oferujące możliwości oblicze- 14 Zastosowanie nowych technologii w biznesie niowe, sieciowe i magazynowe, gdzie zarządzanie platformą sprzętową jest ukryte przed usługobiorcą, który może traktować koszty infrastruk- tury jako zmienne koszty operacyjne, a same zasoby infrastruktury cha- rakteryzują się wysoką elastycznością” [McKinsey Co., 2009]. Wymagania stawiane przed chmurą obliczeniową mają być realizo- wane dzięki funkcjonalnościom zdefiniowanym przez NIST. Główne wy- magania dla chmury obliczeniowej to: • wykorzystanie pul zasobów – oferowane przez usługodawcę zasoby komputerowe są skonfigurowane w  pulach dla wspierania współ- dzielonego środowiska zasobów przez wielu klientów (multi-tenant1), składającego się z zasobów fizycznych i wirtualnych konfigurowanych dynamicznie w  zależności od potrzeb; konfiguracja zasobów przez klienta odbywa się na wysokim poziomie abstrakcji i  usługobiorca właściwie nie może określić, gdzie fizycznie znajdują się jego zasoby (mamy do czynienia z poczuciem niezależności lokalizacji danych); na pulę zasobów mogą się składać takie elementy, jak pamięć, przestrzeń magazynowa, czas obliczeniowy procesorów, przepustowość sieci; • automatyzacja większości procesów odpowiedzialnych za alokację zasobów i wdrażanie nowych aplikacji – klient powinien być w sta- nie jednostronnie przydzielić wymagane możliwości obliczeniowe, takie jak czas serwera czy wielkość magazynów danych, bez koniecz- ności interwencji pomocy technicznej; • duża elastyczność i szybka reakcja na zmieniające się wymagania sys- temów – zasoby i usługi mogą być przydzielane w sposób elastycz- ny, często również na zasadzie automatycznej, dla zagwarantowania szybkiego skalowania usług w zależności od potrzeb klientów; usłu- gobiorca powinien mieć możliwość przydzielenia zasobów w każdej ilości i w każdym momencie; • szeroki dostęp sieciowy – zasoby chmury są dostępne przez sieć za pomocą standardowych mechanizmów, które promują wykorzy- stanie heterogenicznych platform cienkich (thin) i grubych (thick) klientów, np. telefonów, tabletów, laptopów, stacji roboczych; 1 Wykorzystanie tych samych zasobów lub aplikacji przez wielu klientów należących do tej samej firmy lub różnych organizacji. Możliwość zastosowania rozwiązań multi-tenant w przypadku chmury obliczeniowej oznacza konieczność wdrożenia takich automatycz- nych mechanizmów gwarantujących segmentację, izolację, zarządzanie, odpowiednie po- ziomy usług i model zliczania oraz pobierania opłat, aby zapewnić bezpieczną i stosownie odseparowaną pracę podmiotów korzystających z zasobów chmury obliczeniowej. Chmura obliczeniowa i rozwój technologii mobilnych 15 • dostosowanie parametrów pracujących systemów w  zależności od ich potrzeb w ramach możliwości dostępnych komponentów sprzę- towych; • monitorowanie – system zarządzający chmurą obliczeniową kon- troluje i optymalizuje wykorzystanie zasobów przez udostępnienie miar wydajnościowych dla różnego rodzaju usług i zasobów wyko- rzystywanych w chmurze; praca systemu może być monitorowana, a raportowanie na różnych poziomach szczegółowości udostępnione zarówno usługodawcy, jak i klientowi. Z powyższych definicji wynikają konkretne korzyści – podstawowymi cechami chmury obliczeniowej, które mogą być atrakcyjne dla klienta, są bowiem: 1) wysoka elastyczność zasobów, 2) bezobsługowość infrastruktury, 3) wysoka dostępność wynikająca ze skali, 4) model płacenia tylko za wykorzystane zasoby. Na rysunku 1.1 przedstawiono główne wymiary formujące systemy chmurowe, które pozwalają na zdefiniowanie podstawowych cech chmu- ry i jej właściwości – wynikających z definicji oraz sposobu wykorzysta- nia. Każde wdrożenie chmury obliczeniowej powinno charakteryzować się elementami zawartymi w jej eksplikacji oraz przynosić co najmniej jedną zaletę w stosunku do tradycyjnych modeli przetwarzania danych. Typ, model oraz lokalizacja pozwalają na dokładniejsze zdefiniowanie sposobu i celu implementacji, a zainteresowani określają interesariuszy rozwiązania. Z punktu widzenia podmiotu korzystającego z chmury obliczeniowej jej zasoby mogą wydawać się nieograniczone. Zwiększenie lub zmniejsze- nie zapotrzebowania na moc obliczeniową, przepustowość sieci, wielkość magazynów danych mogą być – w zależności od umowy SLA – automa- tycznie dostosowywane do potrzeby wykonywanych zadań. Oznacza to, że można dopasować parametry pracy aplikacji w zależności od wyma- gań – w okresie, kiedy nie jest to konieczne, nie płacić za wolne zasoby, a w sytuacji zwiększenia zapotrzebowania na moc obliczeniową wykonać niezbędne operacje z  pełną wydajnością określonych w  SLA zasobów. Uzyskuje się również możliwość szczegółowego raportowania wykorzy- stanych zasobów, co pozwala na lepsze dobranie kontraktowanych para- metrów i optymalizację pracy systemu informatycznego. 16 Zastosowanie nowych technologii w biznesie IaaS SaaS PaaS TYPY Prywatna Publiczba MODELE Hybrydowa ... Elastyczność Pewność CECHY Wirtualizacja ... Ograniczenie kosztów Łatwość użycia IaaS PaaS SaaS Chmura obliczeniowa TYPY Lokalna Prywatna LOKALIZACJA Zdalna Publiczba MODELE Hybrydowa Rozproszona ... Elastyczność Pewność ZALETY CECHY Wirtualizacja ... Nieograniczone zasoby ZAINTERESOWANI Chmura obliczeniowa Użytkownicy Lokalna Zdalna LOKALIZACJA Usługodawcy Odsprzedawcy Adaptatorzy Rozproszona Ograniczenie kosztów ZALETY ZAINTERESOWANI Użytkownicy Łatwość użycia Łatwość użycia Nieograniczone Nieograniczone zasoby zasoby Usługodawcy Usługodawcy Odsprzedawcy Odsprzedawcy Adaptatorzy Adaptatorzy Ograniczenie kosztów Rysunek 1.1. Widok głównych wymiarów formujących systemy chmurowe Źródło: opracowanie własne na podstawie [Kostantos, Kapsalis, Kyriazis i Cunha, 2013]. ZAINTERESOWANI ZALETY Użytkownicy Zdalna Lokalna CECHY Pewność Elastyczność IaaS SaaS Prywatna Publiczba ... Hybrydowa TYPY PaaS MODELE Rozproszona LOKALIZACJA Chmura obliczeniowa ... Wirtualizacja Skala zasobów sprzętowych odpowiedzialnych za pracę chmury ob- liczeniowej, automatyzacja procesów związanych z  zarządzaniem i  za- awansowane mechanizmy monitorowania jej funkcjonowania również powinny zagwarantować wysoką dostępność usług w  chmurze obli- czeniowej. Na ich pracę nie mogą mieć wpływu lokalne awarie zasila- nia czy uszkodzenia poszczególnych serwerów lub łączy internetowych od jednego z dostawców. Oczywiście w historii firm oferujących usługi w chmurze można odnotować większe lub mniejsze awarie, które potrafi- ły doprowadzić nawet do długotrwałych utrudnień dla klientów w dostę- pie do ich danych. Tego typu sytuacje spotkały gigantów rynku – zarów- no Microsoft [Whittaker, 2013], jak i Amazon [Perez, 2014]. Chmura obliczeniowa jest zazwyczaj kojarzona z  kilkoma dużymi podmiotami i  popularnymi usługami internetowymi. Za teoretycznie nieskończone możliwości dużych chmur obliczeniowych są odpowie- dzialne wielkie centra danych i  setki tysięcy serwerów. W  2013 roku Google posiadał trzynaście centrów danych utrzymujących 900 tysięcy serwerów, które używały 260 milionów watów (taka moc pozwala zaopa- trzyć w energię elektryczną 200 tysięcy domów). Amazon wraz ze swoimi Chmura obliczeniowa i rozwój technologii mobilnych 17 siedmioma centrami i 450 tysiącami serwerów jest na drugim miejscu. Wiele kolejnych firm, jak Microsoft, Facebook, IBM, posiada własne cen- tra i setki tysięcy serwerów. Wraz z  rozwojem sprzętu i  oprogramowania chmura obliczeniowa nie musi być jednak rozwiązaniem kojarzonym tylko z taką skalą usług. W zależności od modelu samej chmury i modelu jej realizacji potencjal- ny klient otrzymuje szerokie możliwości swojego zaistnienie w chmurze. Można wyodrębnić cztery podstawowe modele chmury obliczeniowej: 1) chmurę prywatną – jej infrastruktura jest skonfigurowana dla wy- łącznego wykorzystania przez pojedynczą organizację, mogącą jed- nak zawierać wielu konsumentów chmury (np. jednostki biznesowe); chmura prywatna może być zarządzana, utrzymywana i być własno- ścią zarówno organizacji, jak i podmiotu trzeciego lub ich kombina- cji, a także zlokalizowana w siedzibie organizacji lub/i poza nią; 2) chmurę publiczną – jej infrastruktura znajduje się w otwartym pu- blicznym dostępie; może być zarządzana i  utrzymywana, a  także stanowić własność organizacji biznesowej, uczelni, organizacji pu- blicznej lub ich kombinacji; infrastruktura chmury jest ulokowana w siedzibie usługodawcy; 3) chmurę społecznościową – jej zasoby są przeznaczone do wyłączne- go użytku przez konkretną społeczność klientów organizacji, które współdzielą jakiś cel (np. misję, wymagania bezpieczeństwa, wzglę- dy jakościowe); może być zarządzana i  utrzymywana, a  także być własnością jednej lub kilku organizacji w społeczności, organizacji zewnętrznej lub ich kombinacji; 4) chmurę hybrydową – jej infrastruktura jest połączeniem dwóch od- miennych infrastruktur (prywatnej, publicznej lub społecznościo- wej), które zachowują unikalną osobowość, ale są ze sobą połączone przez standardową lub zastrzeżoną technologię umożliwiającą prze- noszenie danych i aplikacji. Sposób i rodzaj udostępniania zasobów przez chmurę zależy od jej modelu realizacji. NIST definiuje trzy podstawowe odmiany: 1) Oprogramowanie jako usługa (Software as a Service – SaaS) – w mo- delu tym dostawca oferuje konkretne oprogramowanie gotowe do wykorzystania; klient nie posiada informacji o  platformie (infra- strukturze sprzętowej), interesuje go jedynie funkcjonalność ofero- wana przez poszczególne aplikacje; model ten jest najczęściej wyko- 18 Zastosowanie nowych technologii w biznesie rzystywany przez osoby prywatne, może być również atrakcyjny dla małych firm, ponieważ pozwala uniknąć zakupu i utrzymania serwe- rów, oprogramowania systemowego i użytkowego, a usługi konfigu- racyjne mogą ograniczyć się do jednorazowej, wstępnej konfiguracji; 2) Platforma jako usługa (Platform as a Service – PaaS) – w modelu tym dostawca oferuje pakiet aplikacji powiązanych ze sobą i wypo- sażonych w jednolity interfejs użytkownika; najczęściej dostęp reali- zowany jest przez przeglądarkę internetową, co oznacza możliwość korzystania z oprogramowania na wielu różnych platformach sprzę- towych i systemowych; usługodawcy PaaS udostępniają oprogramo- wanie, które pozwala łatwiej oprogramowywać i tworzyć skalowalne rozwiązania na warstwie infrastruktury; 3) Infrastruktura jako usługa (Infrastructure as a Service – IaaS) – w tym modelu oferta obejmuje infrastrukturę sprzętową, oprogramowa- nie systemowe i użytkowe oraz usługi serwisowe; możliwe są jed- nak różne warianty, np. instalacja oprogramowania dostarczonego przez klienta czy też rozdzielenie usług administracyjnych między dostawcę a klienta; mimo że technologia pozwala na budowanie pry- watnych infrastruktur chmury obliczeniowej, podstawą większości usług w niej dostępnych są publiczni dostawcy infrastruktury; „po- siadany przez nich kapitał i zaplecze eksperckie pozwala budować i utrzymywać duże centra danych z globalnym dostępem oraz bronić własne zasoby przed nieustannym fizycznym, a zwłaszcza elektro- nicznym atakiem” [Armbrust, Fox, Griffith, Joseph i Katz, 2009]. W związku z dużymi nakładami finansowymi potrzebnymi do uru- chomienia i rozwoju usług chmury obliczeniowej opartej na IaaS zajmuje ona pierwsze miejsce pod względem wartości rynkowej spośród wszyst- kich modeli chmury. Na drugim miejscu plasuje się warstwa SaaS – te usługi są bowiem najczęściej oferowane klientom końcowym. Obecny i prognozowany udział w rynku poszczególnych modeli został przedsta- wiony na rysunku 1.2. Największy wzrost w rynku chmury obliczeniowej według modelu wdrożenia należy do warstw IaaS i SaaS. Jest to związane m.in. z rosnącym ruchem sieciowym, zwiększaniem się liczby urządzeń mobilnych korzystających z Internetu i możliwością redukcji kosztów in- frastruktury w chmurze obliczeniowej przez podmioty biznesowe. War- stwa PaaS to model najbardziej hermetyczny i zaawansowany – w natu- ralny sposób posiada więc najmniejszy udział w rynku. Chmura obliczeniowa i rozwój technologii mobilnych 19 o r u E y n o i l i M 25000 20000 15000 10000 5000 0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 SaaS PaaS IaaS Rysunek 1.2. Udział poszczególnych modeli chmury obliczeniowej w rynku Źródło: opracowanie własne na podstawie [Pierre Audoin Consultants]. Wśród zainteresowanych chmurą obliczeniową, poza usługodawca- mi i  użytkownikami, można również wymienić m.in. adaptatorów i  od- sprzedawców. Efektywne wykorzystanie możliwości technicznych chmury otwiera wiele nowych możliwości biznesowych przed podmiotami integru- jącymi i przenoszącymi do niej istniejące systemy informacyjne. Konkuren- cyjne cenowo i jakościowo rozwiązania bazujące na zasobach publicznych lub hybrydowych mogą stanowić ciekawą opcję dla organizacji poszukują- cych narzędzi do przetwarzania informacji. Na rysunku 1.3 zaprezentowa- no sposoby wykorzystania zasobów chmury obliczeniowej w krajach Unii Europejskiej w 2011 roku. Perspektywa pracy w chmurze obliczeniowej jest na tyle ciekawa, że wiele organizacji zastanawia się nad korzystaniem z jej zasobów lub używa ich w jednym lub w kilku obszarach swojej działalności. Na przestrzeni lat dynamika rozwoju usług może się jednak zmie- niać, a decyzje klientów dostosowywać do ewolucji samych technolo- gii. Widać to na rysunku 1.4, gdzie przedstawiono aktualne prognozy przychodów z  rynku chmury obliczeniowej. Atrakcyjna oferta zinte- growanych usług SaaS i ich dojrzałość skłoniły dużą część klientów do korzystania właśnie z tego modelu przetwarzania danych w chmurze obliczeniowej – co stoi w sprzeczności z analizami wykonywanymi jesz- cze kilka lat temu. 20 Zastosowanie nowych technologii w biznesie
Pobierz darmowy fragment (pdf)

Gdzie kupić całą publikację:

Współczesne narzędzia cyfryzacji organizacji
Autor:
, ,

Opinie na temat publikacji:


Inne popularne pozycje z tej kategorii:


Czytaj również:


Prowadzisz stronę lub blog? Wstaw link do fragmentu tej książki i współpracuj z Cyfroteką: