
- •Введение
- •Жизненный цикл it-проекта
- •Концепция проекта
- •Определение проекта
- •Выполнение проекта
- •Завершение проекта
- •Стандарты жизненного цикла
- •Выбор методологии
- •Жесткие и гибкие методологии Модель водопада
- •Итеративная разработка
- •Спиральная модель
- •Архитектура Вычислительные системы
- •Операционные системы
- •Выбор языка и среды программирования
- •Краткий обзор распространенныхпромышленных языков программирования и программных платформ
- •Разработка программного обеспечения Парадигмы программирования
- •Структурное программирование
- •Процедурное программирование
- •Функциональное программирование
- •Событийно-ориентированное программирование
- •Объектно-ориентированное программирование
- •Аспектно-ориентированное программирование
- •Визуально-ориентированное программирование
- •Метапрограммирование
- •Качество кода. Критерии качества кода
- •Форматирование и оформление
- •Комментарии
- •Читаемость
- •Обработка исключений
- •Документирование
- •Рефакторинг
- •Архитектура программного обеспечения
- •Отличие архитектуры по от детального проектирования по
- •Примеры архитектурных стилей и моделей
- •Паттерны проектирования
- •Адаптер (adapter, wrapper)
- •Абстрактная фабрика (abstractfactory, kit)
- •Стратегия (strategy, policy)
- •Менеджмент Проекта
- •Проектный менеджмент
- •Команда менеджмента проекта Команды в проекте
- •Соотношение между различными командами в проекте
- •Цели кмп в проекте
- •Создание и развитие кмп Сущность и характеристики кмп
- •Управление трудовыми ресурсами проекта и менеджмент человеческих ресурсов проекта
- •Интегрированная культура кмп
- •Оценка деятельности кмп Что такое эффективная кмп?
- •Команда Менеджмента Проекта – критический фактор успеха проекта
- •Структура проекта Определение проекта
- •Основные признаки проекта
- •Направленность на достижение целей
- •Координированное выполнение взаимосвязанных действий
- •Ограниченная протяженность во времени
- •Уникальность
- •Структура проекта
- •Разработка программного обеспечения Виртуальная реальность
- •Виртуальная реальность в играх.
- •Виртуальная реальность и 3d.
- •История виртуальной реальности.
- •Что такое виртуальная реальность?
- •Миры с различными потенциально-возможными сценариями хода событий
- •Студии виртуальной реальности на телевидении
- •Имитационное моделирование
- •Искусственный интеллект
- •Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
- •Подходы и направления
- •Тест Тьюринга
- •Символьный подход
- •Логический подход
- •Накопление и использование знаний
- •Суть процесса искусственного мышления
- •Применение
- •Перспективы
- •Искусственный интеллект в играх
- •Распределённые и облачные вычисления Распределённые вычисления
- •История
- •Участие в проектах распределенных вычислений Общая схема участия
- •Привлечение и мотивация участников
- •Критика проектов распределенных вычислений
- •Организации, участвующие в проектах распределенных вычислений
- •Список проектов распределённых вычислений
- •Биология и медицина
- •Математика и криптография
- •Естественные науки
- •По для организации распределённых вычислений
- •Облачные вычисления
- •Терминология
- •Критика
- •Примеры
- •Потребность
- •Внешние и внутренние облака
- •Стоимость
- •Надёжность
- •Проблемы облачных технологий
- •Нейронные сети
- •Возможные способы применения и реализации
- •Категории аппаратного обеспечения инс
- •Цифровое исполнение
- •Аналоговое исполнение
- •Гибридное исполнение
- •Области применения нейронных сетей
- •Аутсорсинг
- •Мировой рынок экспортного программирования
- •Прогноз развития мирового и российского рынка
- •Белорусскиекомпании
- •Типы аутсорсинга
- •Развитие cad технологий
- •Исправление ошибок
- •Системы старшего класса
- •Большие сборки
- •Зачем нужны сборки
- •Стратегии упрощения
- •Моделирование
- •Параметризация
- •Гибридное моделирование
- •Практические результаты
- •Проектная база: технология моделирования
- •Переход к гибридному моделированию
- •Электронная сборка
- •Модель акторов
- •История
- •Фундаментальные концепции
- •Формальные системы
- •Применения
- •Семантика передачи сообщений
- •Локальность
- •Безопасность
- •Актуальность в настоящий момент
- •Социальный компьютинг
- •Сферы применения
- •С чего начать
- •Тестирование программного обеспечения Уровни тестирования
- •Модульное тестирование
- •Интеграционное тестирование
- •Системы непрерывной интеграции
- •Системное тестирование программного обеспечения
- •Функциональное тестирование
- •Регрессионное тестирование
- •Виды тестов регрессии
- •Нагрузочное тестирование
- •Тестирование «белого ящика» и «чёрного ящика»
- •Серый ящик. Комбинация предыдущих.
- •Права автора Личные неимущественные права:
- •Личные имущественные права:
- •Способы защиты авторского права
- •Защита при помощи компьютерных компакт-дисков
- •Методы взлома/обхода технических мер защиты
- •Нарушение авторских прав
- •Типы лицензий
- •Проприетарные лицензии
- •Свободные и открытые лицензии
- •Пиратское по
- •Взгляд в будущее
- •Взлом информации и защита от взлома Классы атак Аутентификация (Authentication)
- •Авторизация (Authorization)
- •Атакинаклиентов (Client-side Attacks)
- •Выполнение кода (Command Execution)
- •Разглашение информации (Information Disclosure)
- •Логические атаки (Logical Attacks)
- •Компьютерные вирусы
- •Классификация вирусов
- •Антивирусные программы
- •Методы обнаружения вирусов
- •Метод соответствия определению вирусов в словаре
- •Метод обнаружения странного поведения программ
- •Метод обнаружения при помощи эмуляции
- •Метод «Белого списка»
- •Эвристический анализ
- •Классические hips
- •Экспертные hips
- •Жизненный цикл вируса.
- •Стратегии развития крупнейших it-компаний
- •Перспективы развития Microsoft
- •Секреты успеха
- •Крупнейшие производители современных операционных систем и их продукты
- •Основные заблуждения по поводу Macintosh
- •Технические подробности операционной системы
- •Причины успеха и будущее компании
- •История создания Linux
- •Свободное программное обеспечение
- •Графические интерфейсы Linux
- •Дистрибутивы Linux
- •Безопасность Linux
- •Краткая история FreeBsd и unix
- •Рождение системы bsd
- •Bsd на платформах Intel х86
- •Рождение FreeBsd
- •Преимущества FreeBsd
- •Различия между FreeBsd и Windows
- •Мобильные ос
По для организации распределённых вычислений
ApacheHadoop
BOINC — Открытая инфраструктура для распределённых вычислений Университета Беркли (BerkeleyOpenInfrastructureforNetworkComputing), распространяемая под лицензией LGPL.
Condor
GlobusToolkit — набор программ значительно упрощающий создание и управление распределёнными вычислениями.
Облачные вычисления
Облачные (рассеяные) вычисления (англ. cloud computing, также используется термин Облачная (рассеянная) обработка данных) — технология обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляется пользователю как Интернет-сервис. Пользователь имеет доступ к собственным данным, но не может управлять и не должен заботиться об инфраструктуре, операционной системе и собственно программном обеспечении, с которым он работает. Термин «Облако» используется как метафора основанная на изображении Интернета на диаграмме компьютерной сети и как абстракцию сложной инфраструктуры, за которой скрываются все технические детали. Согласно документу IEEE опубликованному в 2008 году «Облачная обработка данных — это парадигма, в рамках которой информация постоянно хранится на серверах в сети Интернет и временно кэшируется на клиентской стороне, например на персональных компьютерах, игровых приставках, смартфонах и т. д.».
Облачная обработка данных как концепция включает в себя понятия:
«Всё как услуга»,
«Инфраструктура как услуга»,
«Платформа как услуга»,
«Программное обеспечение как услуга»,
«Данные как услуга»,
«Рабочее место как услуга»
Например, Google Apps обеспечивает приложения для бизнеса в режиме онлайн, доступ к которым происходит с помощью Интернет-браузера в то время как ПО и данные хранятся на серверах Google. Операционная система Google Chrome OS целиком основана на облачных вычислениях.
Терминология
Хотя термин "облачные вычисления" является устоявшимся, в русском языке он имеет другое значение нежели оригинал. "Cloud" имеет и другое значение нежели облако, а именно туман, или рассеяный, собственно в значении рассеянный и подразумевается в англоязычной терминологии.
Критика
Концепция облачных вычислений подвергалась критике со стороны сообщества свободного программного обеспечения и в частности со стороны Ричарда Столлмана:
Использовать веб-приложения для ваших вычислительных процессов не следует, например, потому, что вы перестаете их контролировать. И это не лучше, чем использовать любую проприетарную программу. Делайте ваши вычисления на вашем компьютере, используя программы, уважающие вашу свободу. Если вы используете любую проприетарную программу или чужой веб-сервер, вы становитесь беззащитными. Вы становитесь игрушкой в руках того, кто разработал это ПО.
— "Cloud computing is a trap, warns GNU founder Richard Stallman", интервьюгазете The Guardian(англ.)
Существует вероятность, что с повсеместным приходом этой технологии станет очевидной проблема создания неконтролируемых данных, когда информация оставленная пользователем будет храниться годами, либо без его ведома, либо он будет не в состоянии изменить какую-то ее часть. Примером того могут служить сервисы Google, где пользователь не в состоянии удалить неиспользуемые им сервисы и даже удалить отдельные группы данных, созданные в некоторых из них (FeedBurner, Google Friend Connect и возможно другие). В качестве альтернативы «очистке» своего профиля предлагается создать новый. Однако не стоит забывать о том, что имя пользователя уже занято предыдущей учетной записью, а новые — наподобие John22441 — устраивают не всех. Поскольку облачные вычисления будут всецело проприетарны (открытый API не исправляет ситуацию), пока нет надежды на то, что пользователю предоставят средство для удаления своих же данных на подобных серверах.
Кроме того, некоторые аналитики предполагают появление в 2010 году проблем с облачными вычислениями. Так, например, Марк Андерсон, руководитель отраслевого IT-издания Strategic News Service, считает, что из-за значительного притока пользователей сервисов, использующих облачные вычисления (например, Flickr или Amazon), растет стоимость ошибок и утечек информации с подобных ресурсов, а в 2010 году произойдут крупные «катастрофы типа выхода из строя, или катастрофы, связанные с безопасностью». Так, например, в 2009 году сервис для хранения закладок Magnolia потерял все свои данные. Тем не менее, многие эксперты придерживаются той точки зрения, что преимущества и удобства перевешивают возможные риски использования подобных сервисов.