Skip to main content
دیتاسنتر خوب دارای چه ویژگی هایی است؟ بهترین دیتاسنترهای ایران و جهان کدامند؟

دیتاسنتر خوب دارای چه ویژگی هایی است؟ بهترین دیتاسنترهای ایران و جهان کدامند؟

برای انتخاب بهترین دیتاسنتر چه ویژگی هایی را باید در نظر بگیریم؟ بهتر است بگوییم که اطلاعات مهم ترین کالا در جهان است و به صورت داده هایی در اینترنت ذخیره می شوند. با توجه به اهمیت ذخیره سازی، امنیت و مدیریت مناسب داده ها، ضروری است که کسب و...
Read More
همه آنچه که باید درباره مهندسی ابری یا Cloud Engineering بدانیم

همه آنچه که باید درباره مهندسی ابری یا Cloud Engineering بدانیم

مهندسان ابر وظیفه ارزیابی امنیت، حفظ سیستم ها و حل مشکلات اتصال و ذخیره سازی امن اطلاعات را بر عهده دارند. آن‌ها می‌توانند خط‌مشی‌هایی را برای سرویس‌های ابری ایجاد کنند، مقررات استفاده را اجرا کنند و بهبودهایی را برای سیستم پیشنهاد کنند. اگر شما هم دوست دارید به یک مهندس...
Read More
آشنایی با رک، شلف، کابینت و سوئیت در دیتاسنترها و تفاوت های آنها باهم

آشنایی با رک، شلف، کابینت و سوئیت در دیتاسنترها و تفاوت های آنها باهم

برای همه صاحبان مشاغلی که به دنبال توسعه کسب و کار خود در مراکز اجاره ای هستند، ممکن است یک سؤال ایجاد شود که برای سازماندهی به تجهیزات دیتاسنتر خود، کدام ابزارها انتخاب مناسب تری هستند؟انتخاب بین رک، شلف، کابینت، دراور، سوئیت و کیج کار دشواری است و اغلب افراد...
Read More
حمله تزریق SQL یا SQL Injection چیست و چگونه انجام می شود؟

حمله تزریق SQL یا SQL Injection چیست و چگونه انجام می شود؟

تزریق SQL یا به اصطلاح SQL Injection که همچنین با عنوان SQLI نیز شناخته می‌شود، یکی از رایج ترین حملات به پایگاه داده است که از کد SQL مخرب جهت دستکاری پایگاه داده پشتیبان برای دسترسی به اطلاعاتی استفاده می‌کند که قرار نبود نمایش داده شوند. این اطلاعات ممکن است...
Read More
وب 3 یا Web3 چیست و چه کاربردی دارد؟ مزایای آن چیست؟

وب 3 یا Web3 چیست و چه کاربردی دارد؟ مزایای آن چیست؟

Web3 یک نسخه آرمانگرایانه از وب است که برای کاربران ساخته شده، هرچند web3 هنوز در حال توسعه است و چندین سال تا قابل استفاده شدن فاصله دارد. اما Web3 در آینده می تواند تعریف متفاوتی از نحوه تعامل ما با وب و یکدیگر باشد و از آن می توان...
Read More
محاسبات ابری (Cloud Computing) چیست و چگونه کار می کند؟

محاسبات ابری (Cloud Computing) چیست و چگونه کار می کند؟

رایانش ابری یک اصطلاح کلی برای انواع خدمات میزبانی است که از طریق اینترنت انجام می شود. هدف محاسبات ابری دسترسی آسان و مقیاس پذیر به منابع محاسباتی و خدمات فناوری اطلاعات است. زیرساخت های ابری شامل اجزای سخت افزاری و نرم افزاری مورد نیاز برای اجرای پردازش های رایانش...
Read More
مزایای استفاده از سرورهای موجود در دیتاسنتر برای سازمان ها و کسب و کارها چیست؟

مزایای استفاده از سرورهای موجود در دیتاسنتر برای سازمان ها و کسب و کارها چیست؟

سرورها بزرگترین دارایی‌های سازمان محسوب می‌شوند. بنا به دلایلی همچون عدم وجود زیرساخت‌ های مناسب در سازمان و وجود مزایای زیاد دیتاسنتر، سازمان‌ها سعی می‌کنند از سرور در دیتاسنتر استفاده کنند. در این مقاله در رابطه با مزایای به کار گرفتن دیتاسنترها توضیح می دهیم. همچنین نحوه کارکرد مراکز داده...
Read More
چرا نباید از رک و سرور در سازمان استفاده کنیم؟ معایب آن چیست؟

چرا نباید از رک و سرور در سازمان استفاده کنیم؟ معایب آن چیست؟

سرور در سازمان اهمیت بسیاری در رونق کسب و کار دارد و بسیاری از مشاغل فعال در حیطه فناوری اطلاعات و تجارت آنلاین سعی دارند هر چه سریعتر اتاق سرور راه اندازی کنند. اما همیشه سوالی قبل از راه اندازی اتاق سرور وجود دارد؛ اینکه چرا نباید از رک و...
Read More
خلاصه و مفید از آنچه که باید از یادگیری ماشین بدانید!

خلاصه و مفید از آنچه که باید از یادگیری ماشین بدانید!

یادگیری ماشین یا Machine learning که به اختصار با ML نمایش داده می شود، یکی از زیر شاخه های هوش مصنوعی است و بر این اساس، با الگوبرداری از داده ها و تصمیم گیری (با کمی دخالت انسان) کار می کند. سیستمی که بر اساس مشاهدات و علایق کاربران، در...
Read More
 خلاصه و مفید از آنچه که باید از هوش مصنوعی بدانید!

 خلاصه و مفید از آنچه که باید از هوش مصنوعی بدانید!

خیلی از افراد با شنیدن نام هوش مصنوعی، به یاد ربات هایی می افتند که قرار است بر زندگی بشر تسلط پیدا کنند. اما شاید به فکرشان هم نرسد که هر روز و هر ساعت در حال استفاده از ابزارهایی هستند که به واسطه هوش مصنوعی ایجاد و توسعه یافته...
Read More
فایروال برنامه وب یا WAF چیست؟

فایروال برنامه وب یا WAF چیست؟

فایروال برنامه وب یا Web Application Firewall (به اختصار WAF)، یک ابزار امنیتی برای نظارت، فیلتر کردن و مسدود کردن داده های ورودی و خروجی از یک وب سایت یا برنامه وب است. WAF از برنامه های وب در برابر انواع حملات از جمله XSS، تزریق SQL، حمله DOS و......
Read More
اینترنت اشیا  یا IoT چیست و چه کاربردهایی دارد؟

اینترنت اشیا  یا IoT چیست و چه کاربردهایی دارد؟

اینترنت اشیا، سیستمی متشکل از دستگاه های مکانیکی و دیجیتال است که در آن دستگاه ها دارای شناسه های منحصر به فرد (UID) هستند و توانایی انتقال داده ها بدون دخالت انسان، از طریق شبکه اینترنت را دارند. در سیستم اینترنت اشیا دستگاه ها می توانند با حسگرها، نرم افزارها و...
Read More
بهترین راهکارها برای افزایش امنیت سایت

بهترین راهکارها برای افزایش امنیت سایت

اگر به فکر امنیت سایت تان نیستید پس وب سایت شما در معرض خطر است. البته هدف ترساندن تان نیست، اما این واقعیت دنیای وب است، دنیایی که در آن هر روزه حدود 30000 وب سایت هک می شوند! در این مقاله قصد داریم تا به شما نشان دهیم برای ایمن...
Read More
گواهی SSL چیست؟ چرا به این گواهینامه نیاز داریم؟

گواهی SSL چیست؟ چرا به این گواهینامه نیاز داریم؟

SSL یا Secure Sockets Layer یک پروتکل امنیتی اینترنت مبتنی بر رمزگذاری است. اولین بار توسط Netscape در سال 1995 با هدف اطمینان از حفظ حریم خصوصی، احراز هویت و یکپارچگی داده ها در ارتباطات اینترنتی توسعه یافت. گواهی SSL ورژنی قدیمی از شیوه رمزگذاری مدرن TLS است که امروزه...
Read More

برای انتخاب بهترین دیتاسنتر چه ویژگی هایی را باید در نظر بگیریم؟ بهتر است بگوییم که اطلاعات مهم ترین کالا در جهان است و به صورت داده هایی در اینترنت ذخیره می شوند.

با توجه به اهمیت ذخیره سازی، امنیت و مدیریت مناسب داده ها، ضروری است که کسب و کار شما مکان مناسبی برای نگهداری آن ها داشته باشد. مدیریت صحیح داده ها باعث شده است تا دیتاسنترها تبدیل به یک دارایی با ارزش برای هر شرکتی شوند. اما با توجه به گزینه های زیادی که وجود دارد، بر چه اساسی می توان بهترین دیتاسنتر را متناسب با کسب و کارتان انتخاب کنید؟ چه فاکتورهایی در این تصمیم گیری مهم هستند؟

مزیت استفاده از دیتاسنتر خوب این است که دیگر نگران داده های ارزشمندتان نیستید و با خیال راحت می توانید به امور کسب و کارتان بپردازید.

در ادامه این مقاله نکات مهمی که هر دیتاسنتر خوب باید به مشتریان خود ارائه دهد برای تان لیست کرده ایم تا در انتخاب صحیح به شما کمک کنند.

این نکات عبارتند از:

  1. موقیعت
  2. قابلیت اطمینان
  3. امنیت
  4. ظرفیت خدمات شبکه
  5. انعطاف پذیری و مقیاس پذیری
  6. پشتیبان گیری اضطراری
  7. شهرت و اعتبار
  8. پشتیبانی و نظارت 24 ساعته
  9. راندمان خنک کنندگی
  10. قیمت

چرا فرآیند انتخاب دیتاسنتر برای شرکت ها حیاتی است؟

هر شرکتی، نیازهای اختصاصی خودش را از یک دیتاسنتر دارد. این نیازها تعیین کننده این هستند که بهترین دیتاسنتر برای شما کدام است. انتخاب یک مرکز داده اشتباه می تواند منجر به ایجاد مشکلاتی مانند قطع اتصال، دسترسی به داده ها و موارد دیگر شود.

درست همانند ابزارهای مختلف، قابلیت های مراکز داده می تواند با هم متفاوت باشد. باید گزینه ای را انتخاب کنید تا نیازهای شما را برطرف کند.

در ادامه هر کدام از فاکتورهای لیست شده در بالا را با هم بررسی می کنیم تا به علت اهمیت آن ها پی ببریم.

1- موقعیت

انتخاب مکان دیتاسنتر یکی از مهم ترین عوامل است. اگرچه می توانید با انتخاب یک دیتاسنتر دورتر در هزینه هایتان صرفه جویی کنید اما برخی از مزایای دسترسی نزدیک به مرکز داده را از دست می دهید.

در مناطقی که مستعد بلای طبیعی هستند یافتن دیتاسنتری که شبکه برق جداگانه داشته باشد، گزینه ایمن تری است. با استفاده از دیتاسنتری با شبکه برق جداگانه، داده هایتان تحت تاثیر قطعی برق قرار نمی گیرند.

در نهایت اطمینان حاصل کنید که دیتاسنتر انتخابی به راحتی در دسترس است. اگر کارمندان IT نیاز به انجام ارتقاء یا تعمیرات داشته باشند، مجبور نیستند که برای انجام این تغییرات به یک سفر طولانی و پر هزینه بروند.

2- قابلیت اطمینان

وجود یک منبع برق پشتیبان برای یک مرکز داده مناسب ضروری است. حتما در زمان انتخاب دیتاسنتر به سیستم های اضافی آن در مواقع اضطراری و آب و هوای نامساعد دقت کنید. علاوه بر این، از وجود سیستم خنک کنندگی مناسب در آنجا اطمینان حاصل کنید.

93 درصد از شرکت هایی که به مدت 10 روز یا بیشتر ارتباط با دیتاسنترشان را از دست داده بودند، ظرف یک سال اعلام ورشکستگی کردند. برای جلوگیری از پیوستن به آمار ورشکستگی به دنبال درصد قابلیت اطمینان بالای 99 درصد باشید.

3- امنیت

داشتن یک سیستم امنیتی مناسب برای یک مرکز داده بسیار مهم است. از آنجایی که تمام داده های مهم و برنامه های شرکت تان در دیتاسنتر قرار می گیرند، نقض امنیتی می تواند به معنای یک فاجعه برای کسب و کارتان باشد.

مراکز داده باید از نرم افزار و فناوری هایی استفاده کنند که از دارایی های شما محافظت کنند اما باید از امنیت فیزیکی قوی هم برخوردار باشند. بهترین دیتاسنتر باید دارای قفل مناسب، نظارت و بسته به اندازه اش حتی دارای پرسنل امنیتی درون سازمانی باشد.

همچنین باید بررسی کنید که ویژگی ها و اهداف امنیتی آن ها مقیاس پذیری سرویس شما را محدود نمی کند.

4- ظرفیت خدمات شبکه

همه مراکز داده باید زیرساخت های لازم را داشته باشند تا در آینده بتوانند ظرفیت خود را با توجه به نیاز مشتریان شان افزایش دهند.

پیش از انتخاب یک دیتاسنتر باید مشخص کنید که با رشد شرکت به چه مقدار ظرفیت نیاز دارید تا از همان ابتدا برای دریافت پهنای باند بیشتر برنامه ریزی کنید.

5- انعطاف پذیری و مقیاس پذیری

اگر شرکت شما در حین کار با پروژه های مختلف با تغییرات زیادی روبرو می شود، یافتن دیتاسنتری که بتواند خواسته های شما را برآورده کند بسیار حیاتی است. خوشبختانه با تکنولوژی های مدرن و به روز این انعطاف پذیری در مراکز داده بیشتر شده است.

6- پشتیبان گیری اضطراری

بهترین دیتاسنتر نقاط خطر را شناسایی می کند و راه هایی برای کاهش این خطرات ارائه می دهد. همانطور که قبلا گفتیم، بلایای طبیعی و قطع برق از مشکلات اساسی این تاسیسات هستند.

هر دیتاسنتر متوسط تا بزرگ از یک سیستم برق اضطراری متمرکز (UPS) برای تامین برق اضطراری استفاده می کند. این سیستم ‌ها به‌طور خودکار با قطع منبع برق اولیه روشن می ‌شوند و مقدار انرژی باقی ‌مانده را قبل از تمام شدن در اختیارتان قرار می دهند. ژنراتورهای پشتیبان باید در محل نصب شوند، حتی اگر در منطقه ای نباشید که دائماً دچار قطعی برق می شوید.

علاوه بر این، اطمینان حاصل کنید که مرکز دارای سیستم اطفاء حریق مناسب است، بنابراین احتمال کاهش آسیب در صورت آتش سوزی وجود دارد.

بهترین دیتاسنتر

7- شهرت و اعتبار

مانند هر خرید دیگری، قبل از انتخاب یک دیتاسنتر از میزان شهرت و اعتبار آن ها اطلاع پیدا کنید. قطعا هیچ ارائه دهنده ای بی نقص نیست، خواندن نظرات مشتریان برای تصمیم گیری بهتر به شما کمک می کند.

8- پشتیبانی و نظارت 24 ساعته

همه شرکت ها می خواهند که به راحتی و با اطمینان خاطر بر روی سرورها و داده هایشان نظارت داشته باشند. دانستن میزان استفاده از پهنای باند، سطوح ذخیره سازی، فضای فیزیکی زمین و همچنین هشدارهای خاموشی تنها بخشی کوچک از مواردی هستند که در هنگام انتخاب بهترین دیتاسنتر باید به آن ها توجه کنید. هنگام بررسی یک مرکز داده، حتما این سوالات را بپرسید:

  • چه نوع خدمات پشتیبان گیری ارائه می شوند؟
  • اگر تیم IT شما اجازه ورود به دیتاسنتر را نداشته باشد، چه گزینه هایی برای پشتیبان گیری وجود دارد؟
  • تیم پشتیبانی دیتاسنتر چقدر پاسخگوی مشتریان خود است؟ چقدر از نیازهای مشتریان شان آگاه هستند؟
  • کانال های تماس آن ها (پیامک، چت، ایمیل یا تلفن) چقدر قوی هستند؟
  • سیستم تیکت آن ها چگونه است؟ از زمان آغاز درخواست تا پایان مسئله چگونه این فرآیند مدیریت می شود؟ آیا این پشتیبانی به صورت 24/7 است؟

9- راندمان خنک کنندگی

داشتن یک زیرساخت خنک کنندگی مناسب می تواند تفاوت بزرگی در بهره‌وری انرژی دیتاسنتر ایجاد کند. اگرچه روش های مختلفی در مراکز داده در سرتاسر جهان استفاده می شود، معماری راهروهای سرد/گرم مصرف انرژی برای خنک سازی را کاهش می دهد، امکان قرار دادن تجهیزات به صورت متراکم تر را فراهم می کند و با اطمینان از دمای هوای ورودی در داخل رک، عمر قطعات را افزایش می‌دهد.

10- قیمت

آخرین گزینه ای که باید به آن توجه کنید، قیمت است. شما برای پیدا کردن بهترین دیتاسنتر وقت می گذارید و هزینه می کنید و باید مطمئن شوید که سرمایه خود را در جای درستی قرار داده اید. حتما در هنگام بستن قرارداد با مرکز داده مورد نظر سوالات زیر را از آن ها بپرسید:

  • چگونه نوسانات قیمت برق و آب را کاهش می دهند؟
  • استراتژی آن ها برای افزایش ظرفیت در مقابل کاهش هزینه های برق چگونه است؟

فرآیند انتخاب بهترین دیتاسنتر: سخن آخر

با همه نکاتی که گفته شد و براساس نیازی که شرکت تان دارد می توانید بهترین گزینه را به عنوان دیتاسنتر انتخاب کنید. انتخاب یک مرکز داده اشتباه می تواند منجر به مشکلات زیادی در خدمات ضعیف اینترنت، مقیاس پذیری محدود و مشکلات امنیتی شود.

بنابراین برای انتخاب خود باید وقت و زمان بگذارید و میزان مشکلات را تا 99 درصد کاهش دهید.

مهندسان ابر وظیفه ارزیابی امنیت، حفظ سیستم ها و حل مشکلات اتصال و ذخیره سازی امن اطلاعات را بر عهده دارند. آن‌ها می‌توانند خط‌مشی‌هایی را برای سرویس‌های ابری ایجاد کنند، مقررات استفاده را اجرا کنند و بهبودهایی را برای سیستم پیشنهاد کنند. اگر شما هم دوست دارید به یک مهندس ابر تبدیل شوید، حتما برایتان این سوال به وجود آمده است که “مهندس ابر چه وظایفی دارد؟” و برایتان جالب است که از میزان درآمد آن ها مطلع شوید. در این مقاله توضیح می دهیم که یک مهندس ابر چه کار می کند و نحوه تبدیل شدن به یک مهندس ابری به چه صورت است؟ به سوالات متداول پاسخ خواهیم داد و میانگین حقوق آنها را بررسی می کنیم.

وظایف مهندس ابری چیست؟

یک مهندس ابر سیستم هایی را برای ذخیره سازی آنلاین اطلاعات، طراحی، توسعه و اصلاح می کند. این سیستم های ابری می توانند اطلاعاتی مانند فایل ها، تصاویر، اسناد، داده های کاربر و فیلم ها را ذخیره کنند. مهندسان ابر می توانند مسئولیت های مختلفی را بر عهده بگیرند. در اینجا برخی از وظایف شغلی روزمره برای مهندسان ابر آورده شده است:

  • برقراری تعامل و ارتباطات با مدیران جهت ایجاد تغییرات در سیستم های موجود.
  • ارزیابی سیستم های موجود برای یافتن نقاط ضعف بالقوه ای که ممکن است امنیت ابر را به خطر بیندازد.
  • داده های شرکت را به سیستم محاسبات ابری آن منتقل کند و بازیابی آسان را سازماندهی کند.
  • ارائه بهترین شیوه های مدیریت و استفاده از فناوری محاسبات ابری.
  • به حداکثر رساندن ثبت و ذخیره سازی اطلاعات شرکت در فضای ذخیره سازی ابری.
  • همکاری با پرسنل امنیت سایبری و فناوری اطلاعات برای اطمینان از ایمنی اطلاعات شرکت در سیستم های کامپیوتری.
  • نظارت بر دسترسی مجاز به خدمات ابری توسط پرسنل.
  • طراحی و پیاده سازی سیستم های رایانش ابری مورد نیاز کارفرما یا مشتری.

چگونه به یک مهندس ابر تبدیل شویم؟

مسیر تبدیل شدن به مهندس ابر بسته به فرد ممکن است متفاوت باشد. جدول زمانی تحصیل، تجربه حرفه ای و توسعه مهارت های شما می تواند بسته به موقعیت شما متفاوت باشد. مراحل زیر مراحلی هستند که می توانید برای کمک به تبدیل شدن به یک مهندس ابر دنبال کنید:

  1. مطمئن شوید که این شغل برای شما مناسب است.
    قبل از اینکه مسیر تبدیل شدن به متخصص مهندسی ابری را دنبال کنید، مهم است که مطمئن شوید این شغل مناسب شماست. کسانی که از کار با فناوری، حل مشکلات و همکاری با دیگران لذت می برند، ممکن است از شغلی به عنوان مهندس ابر لذت ببرند. اگر روحیه رهبری دارید، کنجکاو و متعهد به یادگیری مداوم هستید، تبدیل شدن به یک مهندس ابر ممکن است برای شما مناسب باشد.
  2. مدرک لیسانس بگیرید.
    اکثر کارفرمایان از کارشناسان توقع دارند که حداقل مدرک لیسانس خود را هنگام درخواست موقعیت های مهندس ابری داشته باشند. اخذ مدارک لیسانس معمولاً حدود چهار سال طول می کشد، اگرچه بسته به دانشجو و برنامه ممکن است کم و بیش طول بکشد. در دوران مدرسه، بر ایجاد و حفظ روابط با اساتید و همسالان خود تمرکز کنید تا شبکه حرفه ای خود را ایجاد کنید. مهارت هایی که در حین تحصیل برای کسب مدرک خود به دست می آورید می تواند شما را برای یک حرفه موفق به عنوان یک مهندس ابر آماده کند. اینها برخی از رشته‌هایی هستند که می‌توانید برای تبدیل شدن به مهندس ابر انتخاب کنید و رشته‌هایی که می‌توانید مطالعه کنید:
  • فناوری اطلاعات
  • علوم کامپیوتر
  • مدیریت سیستم های کامپیوتری
  • مهندسی نرم افزار
  • کد نویسی
  • پردازش ابری
  • مدیریت پایگاه داده
  • امنیت سایبری

3. دوره های کارآموزی فناوری را کامل کنید

گذراندن دوره کارآموزی در دوران تحصیل یا پس از اخذ مدرک به شما این امکان را می دهد که تجربه بیشتری در زمینه مهندسی ابر یا یک حوزه مرتبط به دست آورید. داشتن مهارت بسیار مهم است، زیرا به شما این امکان را می دهد که ببینید کار در یک نقش فناوری اطلاعات چگونه است و این تجربه می تواند بینش بیشتری در مورد اینکه آیا می خواهید مهندسی ابر را به عنوان شغل دنبال کنید یا خیر به شما ارائه دهد. کارآموزی همچنین به کارفرمایان نشان می دهد که شما متعهد به افزایش دانش خود در زمینه رایانش ابری، ذخیره سازی داده ها یا رمزنگاری ابری هستید که ممکن است قابلیت استخدام شما را افزایش دهد.

  1. کسب تجربه کاری در زمینه مربوطه

پس از اخذ مدرک لیسانس، ایده خوبی است که به عنوان یک متخصص فناوری اطلاعات، برنامه نویس کامپیوتر، مدیر سیستم یا مدیر پایگاه داده به دنبال تجربه باشید. این نقش‌ها می‌توانند مهارت ها و تخصص را برای نظارت موفق بر یک سیستم محاسبات ابری به شما بدهند. در اینجا چند مهارت وجود دارد که ممکن است توسعه دهید:

  • مدیریت پایگاه داده
  • برنامه نویسی کامپیوتر
  • خدمات مشتری
  • ارتباط کتبی و کلامی
  • امنیت سایبری و مدیریت ریسک
  1. دنبال مدرک پیشرفته باشید

اگرچه ممکن است کارفرمایان برای یک مهندس ابر نیازی به مدرک کارشناسی ارشد یا مدرک پیشرفته دیگری نداشته باشند، اما داشتن یک مدرک می تواند به پیشرفت شغلی شما کمک کند. اگر شما هم جزء دسته افرادی هستید که روحیه رهبری دارند، به دنبال مدرک پیشرفته در رهبری یا مدیریت تجاری باشید. همچنین ممکن است برای کار بر روی محاسبات ابری و ذخیره سازی برای شرکت های فناوری با مشخصات بالا، به مدرک پیشرفته نیاز داشته باشید. می توانید با یک مشاور تحصیلی ملاقات کنید تا در مورد اهداف شغلی خود صحبت کنید و تعیین کنید که آیا تحصیلات تکمیلی ایده خوبی برای شما است یا خیر.

مهارت های مهندسان ابری

مهندسی ابری

مهندسان ابر به ترکیبی از مهارت های فنی و عمومی نیاز دارند تا کار خود را به طور موثر انجام دهند. در اینجا چند مهارت ضروری وجود دارد که به مهندسان ابر در محیط شغلی روزانه خود کمک می کند:

زبان های برنامه نویسی: مهندسان ابر دانش پیشرفته ای در چندین زبان برنامه نویسی از جمله جاوا، روبی و پایتون دارند.
توجه به جزئیات: مهندسان ابر بسیار جزئیات گرا هستند بنابراین می توانند اشتباهات احتمالی را شناسایی کرده و از زبان های برنامه نویسی به طور موثر استفاده کنند.
مدیریت ریسک: مدیریت ریسک توانایی ارزیابی خطرات احتمالی برای هک و سایر وقفه‌ها در سیستم‌های رایانش ابری است. مهندسان ابر می‌توانند تهدیدهای بالقوه را پیش‌بینی کنند و شیوه‌های صحیح را برای جلوگیری از هک اطلاعات شرکت خصوصی به کار گیرند.
ارتباطات عمومی: مهندسان ابر تاکتیک های ارتباطی خود را برای تطبیق با روابط حرفه ای مختلف پرورش می دهند. به عنوان مثال، آنها هنگام صحبت با صاحب کسب و کاری که سطح دانش فنی مشابه همکاران IT آنها را ندارد، از زبان ساده استفاده می کنند.
مدیریت زمان: مهندسان ابر مهارت های مدیریت زمان بسیار خوبی دارند، زیرا معمولاً چندین پروژه را به طور همزمان انجام می دهند. آنها زمان خاصی را به هر یک از پروژه های خود اختصاص می دهند تا ضرب الاجل های همزمان را رعایت کنند.

موقعیت های شغلی و بازار کار Cloud Engineering

مهندسان ابر می توانند از مهارت ها و صلاحیت های خود برای تصدی موقعیت های شغلی دیگر نیز استفاده کنند. هر یک از نقش‌های زیر از زبان‌های کدنویسی و سواد رایانه‌ای مشابه برای ایجاد و نگهداری سیستم‌های مدیریت وب، موبایل یا محتوا برای کسب‌وکارها استفاده می‌کند:

مهندس داده: مهندس داده حرفه ای است که سیستم هایی را طراحی و می سازد که اطلاعات را جمع آوری و سازماندهی می کند. آنها تعمیر و نگهداری و عیب یابی سیستم ها را در صورت عدم کارکرد صحیح انجام می دهند.
مهندسی نرم افزار: مهندسان نرم افزار با استفاده از فرآیندهای توسعه و دانش کدنویسی برنامه ها و سیستم ها را طراحی می کنند. آنها درک می کنند که برنامه ها چگونه با هم کار می کنند و می توانند پلتفرم های فنی کاربردی ایجاد کنند.
توسعه دهنده جاوا : توسعه دهندگان جاوا کدنویسان و سازندگان نرم افزار هستند که به طور خاص با برنامه های کاربردی مبتنی بر جاوا کار می کنند. اگرچه آنها ممکن است بسیاری از زبان های برنامه نویسی را بدانند، اما برای انجام این نقش به درک کامل جاوا نیاز دارند.
مهندس نرم‌افزار: مهندسان نرم‌افزار با دیگر متخصصان برای نوشتن کد، آزمایش و اصلاح برنامه‌ها برای مشتریان کار می‌کنند. آنها بازخورد ارائه می کنند و محصولات را تغییر می دهند تا اطمینان حاصل شود که این محصولات قبل از تحویل، نیازهای مشتری را برآورده می کنند.
توسعه دهنده فول استک Full stack Developer: توسعه دهندگان فول استک متخصصانی هستند که تمام جنبه های نرم افزار و برنامه ها، از جمله رابط کاربری، برنامه های کاربردی، فرآیندها و عملکردهای پشتیبان را توسعه می دهند.

محیط کار مهندس ابر چگونه است؟

مهندسان ابر در بخش فناوری اطلاعات شرکت ها یا به عنوان بخشی از شرکت های فناوری کار می کنند. مانند بسیاری از نقش‌های فناوری اطلاعات، مهندسان ابر در محیطی سریع و مشارکتی کار می کنند، جایی که با دیگر متخصصان فناوری اطلاعات برای ایجاد و حفظ سیستم ابری سازمانشان استراتژی ارائه می دهند. در یک روز معمولی، مهندسان ابر برنامه های ابری موجود را برای بررسی آسیب پذیری های امنیتی و اشکال زدایی برنامه های کاربردی در صورت نیاز بررسی می کنند.

مهندسان ابر همچنین زمانی را در طول روز به کدنویسی برنامه های جدید و انجام آزمایش ها اختصاص می دهند. مهندسان ابر همچنین با مدیران بالادستی جلسه برگذار می کنند تا درباره فناوری های جدید رایانش ابری بحث کنند و به سؤالات مربوط به ذخیره سازی ابری پاسخ دهند. صنایع مختلفی وجود دارند که به مهندسان ابر برای مدیریت و ذخیره اطلاعات مهم نیاز دارند، از جمله:

  • تولید
  • مراقبت های بهداشتی
  • خودرو
  • دارایی، مالی و سرمایه گذاری
  • تحصیلات
  • و…

برای همه صاحبان مشاغلی که به دنبال توسعه کسب و کار خود در مراکز اجاره ای هستند، ممکن است یک سؤال ایجاد شود که برای سازماندهی به تجهیزات دیتاسنتر خود، کدام ابزارها انتخاب مناسب تری هستند؟
انتخاب بین رک، شلف، کابینت، دراور، سوئیت و کیج کار دشواری است و اغلب افراد زیادی نمی توانند تفاوت بین این ابزارها را درک کنند. یک سرور دیتابیس (DBS) مولد و مدرن، می تواند کارایی فرایندهای تجاری را دو برابر کند. در نتیجه انتخاب درست تجهیزات یاد شده یکی از مهم ترین فاکتورها در ایجاد هر دیتابیس است. در ادامه همراه ما باشید تا با این تجهیزات همچون کابینت، شلف، سوییت و رک سرور آشنایی پیدا کنیم.

آشنایی با رک سرور

آشنایی با رک سرور (Server Rack)

رک دیتاسنتر وسیله ای است که از فولاد و فریم ورک های الکترونیکی ساخته شده است و برای سازماندهی و قرار دادن سرورها، دستگاه های شبکه، کابل ها و سایر تجهیزات محاسباتی در مرکز داده نصب می شود.

بسیاری از شرکت ها، از شرکتی که به تازگی چند سرور ایستاده خریده تا شرکتی کوچک و در حال توسعه که به فکر جایگزینی سیستم های قدیمی با سیستم های انعطاف پذیرتر است یا قصد دارد سیستم های جدیدی به دیتاسنتر اضافه کند، همگی به یک رک DBS نیاز دارند.

برای آشنایی بیشتر با رک سرور باید گفت این تجهیزات یک قاب عریض و بدون دیواره است که برای نصب ماژول های سخت افزاری استفاده می شود و نقش مؤثری در میزبانی اجزای یک دیتاسنتر اطلاعات دارد. اندازه این تجهیزات متفاوت است و عمق و عرض آنها به شرکت سازنده بستگی دارد.

 هر شرکت، رک ها را با توجه به پارامترهای مختلفی از جمله صرفه جویی در فضا و اقتصادی بودن ایجاد می کند. چنین قفسه ای علاوه بر اینکه جای زیادی اشغال نمی کند، فضاهای خالی را برای تجهیزات دیگر باز می گذارد. این سیستم گزینه مناسب و انعطاف پذیری برای سفارشی سازی ماژول ها است.

نمونه از یک کابینت سرور

یونیت ها  که با حرف U مشخص می شوند، واحد اندازه گیری ارتفاع رک سرورها هستند. هر یونیت رک، یک جعبه فلزی مسطح و پهن است. ضخامت یا به طور دقیق ارتفاع آن (از آنجایی که سرور معمولاً به صورت افقی نصب می شود) برابر با یک یا دو یونیت است. بر خلاف سایر سرورها، ارتفاع و عرض این رک ها می تواند ثابت باشد.

کابینت سرور (Server Cabinet)

در آشنایی با کابینت باید گفت که شبیه ترین شی به رک است با این تفاوت که اطراف قاب ها، با دیواره های مشبک محدود شده است. به طوری که می توان چندین ماژول را در این محفظه ها نصب کرد. پوشش فلزی داخل کابینت از تجهیزات شبکه در برابر آسیب های تصادفی یا عمدی محافظت می کند. تجهیزاتی که در کابینت سرور قرار می گیرد معمولاً گران هستند و امنیت و کارایی آنها، مستقیماً بر کیفیت کار کلیه کارکنان و سیستم ها تأثیر می گذارد. در نتیجه به دلیل وجود قفل روی درها، اگر اتاق جدایی برای سرور دیتابیس در ساختمان وجود نداشته باشد و قصد نگهداری از سرور در محیط خود سازمان رو داشته باشیم، کابینت، بهترین انتخاب است.

نمونه از یک شلف یا سینی

سینی رک (Shelf Rack)

سینی های رک، تجهیزات ویژه ای هستند که برای نصب مناسب ماژول ها در داخل رک ها و کابینت ها، طراحی شده اند. یک شلف، یک قفسه باز است که روی قاب های رک نصب می شود. تجهیزاتی که نمی توان آنها را به قاب های رک پیچ کرد، روی سینی های رک قرار می گیرند. سینی ها با پیکربندی های مختلفی در بازار موجود هستند و می توانند ثابت، جمع شونده یا شکاف دار باشند.

یک شلف محکم در کابینت سرور، می تواند به عنوان یک عنصر اتصال اضافی، اطمینان و پایداری محفظه شبکه را افزایش دهد. طیف گسترده ای از سینی های رک وجود دارد که تفاوت آنها فقط در مواردی مانند ابعاد، چگالی (ضخامت) فلز و ویژگی های طراحی است.

کشوی رک (rack drawer)

نمونه از یک کشو یا دراور

کشوی رک تا حدودی شبیه به سینی رک است و داخل رک یا کابینت نصب می شود، با این تفاوت که کشوی رک درون یک جعبه قرار دارد. در واقع کشوی رک یک جعبه محصور شده است که برای نگهداری از فایل ها و تجهیزاتی که لازم است دائماً در دسترس باشند، ساخته شده است. این کشوها به دلیل متحرک بودن، می توانند قفل دار یا بدون قفل باشند.

نمونه از یک کیج یا قفس

قفس سرور (server cage)

قفس سرور یک محفظه ایمن و بزرگ است که همه رک سرورها و کابینت ها را در خود جای می دهد. دیواره های یک قفسه معمولاً از جنس یک فلز مرغوب است که برای کمک به تهویه بهتر و عبور هوا به شکل توری یا مشبک تولید می شود. قفس ها معمولاً به صورت جداگانه یا ترکیبی ارائه می شوند. به این معنی که در ساختمان های عمومی که چندین شرکت در کنار هم کار می کنند، از قفسه ای ترکیبی استفاده می شود و در ساختمان ها و شرکت های خصوصی، قفسه ای جداگانه به کار می رود.

قفسه های ایستاده، جمع و جور و سبک هستند؛ چرا که این قفس ها برای قرار گرفتن تجهیزات سبک شبکه طراحی شده اند. اما قفس های افقی طراحی محکمی دارند و قیمت آنها از قیمت قفسه ایستاده بیشتر است. در نتیجه می توانند بار دستگاه های بزرگ و سنگین شبکه را تحمل کند.

سوئیت مرکز داده (Data Center Suites)

سوئیت های مرکز داده، فضاهای انحصاری برای نگهداری از اجزای کوچک سرورها هستند و مانند قفسه های سرور از رک ها و کابینت ها میزبانی می کنند. با این تفاوت که سوئیت ها  فضای امن تر و محصورتری دارند و به صورت اختصاصی و متناسب با فضای مورد نظر مشتری ساخته می شوند. سوئیت ها محفظه های جداگانه ای هستند که با دیواره های شیشه ای از هم جدا می شوند.

نمونه ای از یک سوئیت سرور

ما در این مقاله سعی کردیم مهمترین تجهیزات موجود در دیتاسنترها را بررسی کنیم و ضمن آشنایی با تجهیزاتی همچون رک و کابینت و شلف و… درباره هر کدام از آن ها توضیحاتی را نیز در اختیار شما قرار دهیم.

تزریق SQL یا به اصطلاح SQL Injection که همچنین با عنوان SQLI نیز شناخته می‌شود، یکی از رایج ترین حملات به پایگاه داده است که از کد SQL مخرب جهت دستکاری پایگاه داده پشتیبان برای دسترسی به اطلاعاتی استفاده می‌کند که قرار نبود نمایش داده شوند. این اطلاعات ممکن است شامل هر تعداد مورد، از جمله داده های حساس شرکت، لیست کاربران یا جزئیات مشتری خصوصی باشد. تاثیری که تزریق SQL می تواند بر یک کسب و کار داشته باشد بسیار گسترده است. ما در این مقاله قصد داریم بیشتر به بررسی آن بپردازیم:

کوئری های SQL چیست؟

SQL یک زبان استاندارد است که برای دسترسی و تغییر پایگاه های اطلاعاتی و ایجاد ساختار داده قابل تنظیم برای هر کاربر استفاده می‌شود. پرس و جو یا کوئری های SQL برای اجرای دستوراتی مانند بازیابی داده ها، به روز رسانی ها و حذف رکوردها استفاده می شوند. عناصر مختلف SQL این وظایف را اجرا می کنند، به عنوان مثال، کوئری هایی که از دستور SELECT تشکیل شده اند، برای بازیابی داده ها، بر اساس پارامترهای ارائه شده توسط کاربر اجرا می شوند. یک کوئری پایگاه داده SQL معمولی ممکن است به شکل زیر باشد:

SELECT ItemName, ItemDescription
FROM Item
WHERE ItemNumber = ItemNumber

از این طریق، برنامه وب یک کوئری رشته ای را ایجاد می کند که به عنوان یک دستور SQL به پایگاه داده ارسال می شود.

sql_query= " 
SELECT ItemName, ItemDescription 
FROM Item 
WHERE ItemNumber = " & Request.QueryString("ItemID")

سپس یک ورودی ارائه شده توسط کاربر، می تواند کوئری SQL زیر را ایجاد کند:

SELECT Itemname, ItemDescription 
FROM Item 
WHERE ItemNumber = 999

این کوئری نام و توضیحات مورد شماره 999 را ارائه می دهد. در واقع زبان اس کیو ال این امکان را به ما می دهد تا در یک زمان کوتاه، در تمام پایگاه داده جستجو کنیم و اطلاعاتی که می خواهیم را ایجاد، بازخوانی، حذف یا تغییر دهیم.

SQL Injection چیست؟

تزریق SQL تکنیکی است که مهاجمان برای دسترسی غیر مجاز به پایگاه داده برنامه وب، با افزودن رشته ای از کدهای مخرب به کوئری پایگاه داده استفاده می کنند. یک حمله موفقیت آمیز ممکن است منجر به مشاهده غیر مجاز لیست کاربران، حذف کل جداول و در موارد خاص، به دست آوردن دسترسی مدیریتی برای یک پایگاه داده توسط مهاجم شود که همه این موارد برای یک تجارت بسیار مضر است.

حملات تزریق SQL را می توان برای هدف قرار دادن هر برنامه ای که از پایگاه داده SQL استفاده می کند، استفاده کرد. رایج ترین طعمه ها وب سایت ها و سرورها هستند. پایگاه داده های رایج SQL شامل دیتابیس MySQL و Oracle و یا SQL Server است.

تزریق SQL به عنوان یکی از رایج ترین سوء استفاده های امنیتی در نظر گرفته می شود. به همین علت است که این نوع حملات در لیست 10 تهدید برتر OWASP درباره امنیت برنامه های کاربردی وب قرار دارد.

امروزه با در دسترس بودن ابزارهای خودکار برای اجرای حمله تزریق SQL خطر سوء استفاده های ناشی از حمله SQLi و آسیبی که می تواند ایجاد کند، بسیار افزایش یافته است و حتی کسانی که آشنایی چندانی نیز با مباحث امنیت و هک ندارند نیز، می توانند با این ابزارها یک حمله تمام عیار را به پایگاه داده، انجام دهند! در گذشته، احتمال اینکه یک شرکت با تزریق SQL مورد هدف قرار گیرد تا حدودی محدود بود زیرا مهاجمان مجبور بودند این اکسپلویت ها را به صورت دستی اجرا کنند.

SQL Injection چگونه کار می کند؟

کوئری های SQL درخواستی برای انجام برخی اقدامات در پایگاه داده برنامه است. همچنین می توان از کوئری ها برای اجرای دستورات سیستم عامل استفاده کرد. هر پرس و جو شامل مجموعه ای از پارامترها است که اطمینان حاصل می کند که تنها زمانی که کاربر کوئری را اجرا می کند، رکوردهای مورد نظر بازگردانده می شود. در طول تزریق SQL، مهاجمان با تزریق کد مخرب به فرم ورودی کوئری، از این موضوع سوء استفاده می کنند.

اولین مرحله SQL Injection، مطالعه نحوه عملکرد پایگاه داده هدفمند است. این کار با ارسال انواع مقادیر تصادفی به عنوان کوئری انجام می شود تا نحوه پاسخ سرور را مشاهده کنید. سپس مهاجمان از آنچه در مورد پایگاه داده یاد گرفته اند استفاده می کنند تا یک کوئری مخرب را ایجاد کنند تا سرور آن را پردازش کند و سپس به عنوان یک دستور SQL اجرا نماید.

به عنوان مثال، یک پایگاه داده ممکن است اطلاعات مشتریانی را که خریدی را با شماره شناسه مشتری منحصر بفرد خود انجام داده اند، ذخیره کند. مهاجم ممکن است به جای جستجوی شناسه یک مشتری خاص، “CustomerID = 1000 OR 1=1” را در قسمت ورودی وارد کند. از آنجایی که عبارت 1=1 همیشه درست است، پرس و جوی SQL همه شناسه های مشتری موجود و هر داده مربوطه را بر می گرداند! این به مهاجم اجازه می دهد تا احراز هویت را دور بزند و دسترسی در سطح مدیریت را به دست آورد. علاوه بر بازگرداندن اطلاعات غیر مجاز، حملات SQL را می توان برای حذف کل پایگاه داده، دور زدن احراز هویت، حذف سوابق یا افزودن داده ها استفاده کرد.

این اکسپلویت یکی از ساده ترین روش های تزریق اس کیو ال محسوب می شود و امروزه بسیاری از سرورها، به صورت پیشفرض، جلوی اجرای دستورات اینچنینی رو می گیرند. با این حال، باز هم ممکن است با کدهای پیچیده تر، این فرایند را دور زد و به پایگاه داده، نفوذ کرد.

انواع حملات اس کیو ال اینجکشن

SQLi درون باند (In-band)

همچنین به عنوان SQLi کلاسیک شناخته می شود، SQLi درون باند زمانی است که هکرها از همان کانال (یا باند) برای راه اندازی خطاهای پایگاه داده و جمع آوری نتایج یک حمله استفاده می کنند. یک SQLi درون باند معمولاً از طریق دو روش به دست می‌آید: حملات مبتنی بر خطا و حملات مبتنی بر اتحاد.

تکنیک های تزریق مبتنی بر خطا، پایگاه داده را مجبور می کند تا پیام های خطایی تولید کند که اطلاعاتی در مورد ساختار پایگاه داده را نشان می دهد.

حملات مبتنی بر اتحاد از عبارات آماده شده استفاده می کنند که از تابع SQL Union سوء استفاده کرده و نتایج چند کوئری را در یک نتیجه ترکیب می کند.

SQLi استنباطی (Inferential SQLi)

همچنین به عنوان تزریق SQL کور نیز شناخته می شود، یک SQLi استنتاجی زمانی است که هکرها محموله های داده را به سرور پایگاه داده ارسال می کنند تا پاسخ و رفتار آن را مشاهده کنند بدون اینکه قادر به دیدن آنچه در پایگاه داده واقعاً رخ می دهد. پاسخ سرور سرنخ هایی را در اختیار مهاجم قرار می دهد که می توانند از آنها برای تنظیم استراتژی حمله خود استفاده کنند.

یک SQLi استنتاجی می تواند بولین یا مبتنی بر زمان باشد. یک SQLi Boolean از عبارات درست یا نادرست برای درخواست پاسخ استفاده می کند، در حالی که SQLi مبتنی بر زمان یک دوره پاسخ مشخص را تعیین می کند.

SQLi خارج از باند (Out-of-band)

SQLi خارج از باند زمانی است که هکرها از سیستم نام دامنه یا درخواست های HTTP برای بازیابی داده ها استفاده می کنند. SQLi خارج از باند معمولاً فقط زمانی انجام می شود که یک وب سرور خیلی کند باشد یا زمانی که SQLi درون باند امکان اجرا نداشته باشد.

پیشگیری و کاهش حملات SQL Injection

چندین راه موثر برای جلوگیری از وقوع حمله SQL Injection و افزایش امنیت سرور وجود دارد. اولین مرحله اعتبار سنجی ورودی است (معروف به پاکسازی)، که شامل نوشتن کدی است که می تواند ورودی های نامعتبری که کاربر وارد می کند را شناسایی کند. اگر چه با وجود این روش نیز حملات شکل می گیرند. به همین دلیل، یک فایروال وب (WAF) معمولاً برای فیلتر کردن SQLI و همچنین سایر تهدیدات آنلاین استفاده می شود. برای انجام این کار، WAF معمولاً به لیستی بزرگ و دائماً به روز شده از امضاهایی که با دقت ساخته شده است، متکی است که به آن اجازه می دهد تا درخواست های SQL مخرب را با جراحی حذف کند. معمولاً، چنین فهرستی دارای امضاهایی برای رسیدگی به بردارهای حمله خاص است و به طور منظم برای معرفی قوانین مسدودسازی برای آسیب‌پذیری‌های تازه کشف شده وصله می‌شود.

فایروال های وب می توانند با راه حل های امنیتی دیگر ادغام می شوند. یک WAF می تواند اطلاعات اضافی را دریافت کند که قابلیت های امنیتی آن را بیشتر می کند. به عنوان مثال، یک فایروال وب که با ورودی مشکوک، اما نه آشکار مخرب روبرو می شود، ممکن است قبل از تصمیم به مسدود کردن درخواست، آن را با داده های IP تأیید کند. فقط در صورتی ورودی را مسدود می کند که خود IP سابقه بدی داشته باشد.

WAF مبتنی بر ابر Imperva از تشخیص امضا، شهرت IP و سایر روش‌های امنیتی برای شناسایی و مسدود کردن تزریق‌های SQL با حداقل مقدار مثبت کاذب استفاده می‌کند. قابلیت‌های WAF توسط IncapRules افزایش می‌یابد – یک موتور قوانین امنیتی سفارشی که سفارشی‌سازی دقیق تنظیمات امنیتی پیش‌فرض و ایجاد سیاست‌های امنیتی مورد خاص را امکان‌پذیر می‌سازد.

Web3 یک نسخه آرمانگرایانه از وب است که برای کاربران ساخته شده، هرچند web3 هنوز در حال توسعه است و چندین سال تا قابل استفاده شدن فاصله دارد. اما Web3 در آینده می تواند تعریف متفاوتی از نحوه تعامل ما با وب و یکدیگر باشد و از آن می توان به سادگی به عنوان یک پلتفرم مالی غیرمتمرکز و معاملات NFT استفاده کرد.

هنوز دقیقا مشخص نیست که WEB3 در آینده چه عملکردی دارد اما در این مقاله نگاهی کلی به اصول کاری آن می اندازیم.

WEB3 چیست؟

اصطلاح وب 3 که به عنوان WEB 3.0 نیز شناخته می شود، ابتدا در سال 2014 توسط یک دانشمند علوم کامپیوتر و یکی از خالقان اتریوم، گاوین وود، در پستی در وبلاگ خود با عنوان “بینشی در دنیای مدرن” مطرح شد. او آن را وب «پس از اسنودن» نامید (ادوارد اسنودن و حریم خصوصی داده ها در سال های گذشته سرفصل اخبار را به خود اختصاص داده بودند). این ایده یک تکرار جدید و غیرمتمرکز از وب است که بر روی فناوری بلاکچین اجرا می شود.

گاوین وود گفته است که “ما سیستم را طوری مهندسی می کنیم که فرضیات قبلی خود را به صورت ریاضی اجرا کند، زیرا به هیچ دولت یا سازمانی نمی توان به طور منطقی اعتماد کرد.” اساساً، با استفاده از وب 3، دقیقاً می دانیم که چه عملیاتی بر روی داده ها انجام می شود.

علاوه بر حفظ حریم خصوصی داده ها، وود همچنین بر “نام مستعار آنلاین” تأکید کرد، به این معنی که کاربران به جای هویت واقعی خود، با “نام مستعار” به وب متصل می شوند.

Web3 از آن زمان برای طرفداران خود معنای جدیدی پیدا کرده است. نه تنها راهی برای مدیریت داده های شماست، بلکه راهی برای توزیع مجدد مالکیت اینترنت است. جاش نوروث، رئیس محصول در Ankr، یک شرکت زیرساخت وب 3، می‌گوید: «تمام هدف وب 3 این است که مالکیت و تصمیم‌ گیری را از گروه کوچکی از مردم به دست کل جامعه بدهد. این هدف بسیار دموکراتیک است.»

نحوه عملکرد web3

WEB3 چگونه کار می کند و مزایای آن چیست؟

با وجود اصولی که از WEB3 می دانیم، می توانیم جنبه های مختلف اهداف آن را بررسی کنیم.

مالکیت داده ها: وقتی از پلتفرمی مانند فیسبوک یا یوتیوب استفاده می کنید، داده های شما توسط این شرکت ها جمع آوری، ذخیره و از آن ها کسب درآمد می شود. در وب 3، داده های شما در یک کیف پول رمزنگاری شده که فقط در اختیار شماست، ذخیره می شود.

شما از طریق کیف پول خود با برنامه ها و انجمن های WEB3 ارتباط خواهید داشت و هنگام خروج از سیستم، داده هایتان را با خود می برید. از لحاظ نظری، از آنجایی که شما صاحب این داده ‌ها هستید، می ‌توانید تصمیم بگیرید که آیا می ‌خواهید از آن ها درآمد کسب کنید یا خیر.

نام مستعار: همانند مالکیت داده ها، حریم خصوصی نیز در کیف پول شما تعبیه شده است. در وب 3، کیف پول شما هویت شماست که از طریق آن به راحتی نمی توان به هویت واقعی تان دست پیدا کرد. بنابراین حتی اگر کسی بتواند فعالیت کیف پول شخصی تان را ببیند، نخواهد دانست که این کیف پول متعلق به کیست. نوروث می گوید: «اطلاعات شخصی پنهان است، اما فعالیت های انجام شده عمومی است.»

البته برای جلوگیری از اعمال مجرمانه سایبری، سرویس‌ هایی وجود دارند که هویت کاربران را به کیف پول ‌های رمزنگاری ‌شده‌ شان متصل می کنند. با این حال در استفاده روزمره و عادی، وب 3، هویت اصلی شما را مخفی نگاه می دارد.

دموکراسی: در وب 3، برنامه‌ ها توسط سازمان ‌های مستقل غیرمتمرکز (DAO) اجرا می ‌شوند. به این معنی که به جای یک اداره مرکزی که همه تصمیم‌ ها را می ‌گیرد، تصمیم‌ گیری توسط کاربرانی گرفته می ‌شود که دارای توکن‌ های حاکمیتی هستند که می ‌توان با مشارکت در نگهداری این برنامه ‌های غیرمتمرکز یا با خرید، آن ها را به دست آورد.

در یک شرکت سنتی، سهامداران در مورد تغییرات در کسب و کار رای می دهند که اجرای آن بر عهده مدیر عامل است. در یک DAO، دارندگان توکن می ‌توانند در صورت تایید تغییرات، در مورد تغییرات پیشنهادی که فوراً از طریق یک قرارداد هوشمند در کد DAO پیاده ‌سازی می ‌شوند، رأی دهند. از آنجایی که DAO ها دموکراتیک هستند، همه به کد منبع DAO دسترسی دارند.

در واقع، web3 جایگزین WEB2 نخواهد شد، حداقل نه در آینده قابل پیش بینی. نوروث می‌گوید: “من فکر نمی‌کنم که web3 مجبور باشد جایگزین همه چیز در WEB2 باشد و اغلب اوقات، به موازات وب 2 اجرا می ‌شود. وب 3 فقط به معنای گزینه های بیشتر برای کاربران است. اگر می خواهید از فیسبوک استفاده کنید، از فیسبوک استفاده کنید. اگر می خواهید از یک سیستم غیرمتمرکز استفاده کنید که برای مشارکت به شما پاداش می دهد، می توانید این کار را انجام دهید.”

WEB3 چه تفاوتی با اشکال قبلی وب دارد؟

برای درک بهتر وب 3، بهتر است ابتدا بفهمیم که ریشه آن از کجاست؟

در طول سال های اولیه از راه اندازی جهانی وب که اکنون WEB1 نامیده می شود، اکثر وب سایت ها، فقط صفحاتی خواندنی در وب بودند. به این معنی که صفحات امکان هیچگونه تعاملی را با کاربران نداشتند و فقط می شد آن ها را خواند، به عبارت دیگر، کاربران فقط مصرف کننده بودند.

مشکل اولین نسخه ارائه شده وب این بود که برای ایجاد یک صفحه نیاز به دانش فنی قابل توجهی بود.

وب 2 که در حال حاضر از آن استفاده می کنیم، علاوه بر قابلیت خواندن، قابلیت “نوشتن” را نیز برای کاربران اضافه کرد. در این نسل از وب، امکان ایجاد تعامل میان وب و کاربران بوجود آمد و در ادامه آن، شبکه های اجتماعی نیز توسعه پیدا کردند و تولید محتوا را برای افرادی که دانش فنی در وب 1 را نداشتند، آسان کرد.

در حالی که این پلتفرم امکان تولید محتوا را برای کاربران عادی فراهم کرده است، همچنین از داده های به دست آمده از کاربران استفاده می کند تا بفهمد به دنبال چه چیزی هستند. شرکت ها از طریق فروش این داده ها به تبلیغ کنندگان، کسب درآمد می کنند. در نسخه وب2 کاربران فقط مصرف کننده نیستند، بلکه محصول هم هستند.

نوروث می گوید: “اینترنت برای مدت زیادی در حال رشد بوده است، اما در واقع وب در حال مرگ است. او می گوید: محتواها در پلتفرم های متمرکز از یکدیگر جدا و ایزوله هستند که این کار باعث از بین رفتن تدریجی وب می شود.”

“پلتفرم های متمرکز از اینترنت استفاده می کنند اما وب محسوب نمی شوند. وب نوعی اکوسیستم باز است.”

مقایسه ساختار Web1 و Web2 و Web3

انتقادات وارد شده به WEB3

یکی از انتقادات اصلی وارد شده به وب 3 توسط جک دورسی، مدیر عامل سابق توئیتر در دسامبر 2021 مطرح شد: این است که همه کاربران واقعا مالک web3 نمی شوند.

از آنجایی که توکن های حاکمیت را می توان خرید و فروش کرد، هیچ چیز مانع از خرید توکن ‌های موجود در یک پلتفرم خاص نمی ‌شود و این کار باعث می شود تا آن پلتفرم قدرت تصمیم گیری زیادی داشته باشد. تحت این شرایط، web3 فقط برای مشارکت کسانی که توانایی مالی بالایی دارند مناسب است.

روش اعتبار سنجی web3 باعث ایجاد نابرابری با اثبات سهام می شود (PoS). چندلر سانگ، مدیر اجرایی Ankr می گوید که اکثر پلتفرم های وب 3 که در حال حاضر ساخته می شوند بر اساس الگوریتم اثبات سهام که روشی برای حفظ امنیت شبکه های بلاکچین و جایگزینی برای اثبات کار (استخراج) است، می باشند. این روش بسیار کارآمدتر از روش اثبات کار است.

اثبات سهام به سرمایه گذاران، سهام رمز ارزی می دهد که به عنوان ضمانت در هنگام به روزرسانی اطلاعات جدید در بلاک چین قرار دارند. هرچه کریپتوهای بیشتری را به اشتراک بگذارید، شانس بیشتری برای به روزرسانی بلاکچین و کسب ارز بیشتر به عنوان پاداش خواهید داشت. به این معنی است که سرمایه گذارانی که بیشترین پول را دارند، ثروتمندتر می شوند.

توجه: در حال حاضر صدها رمز ارز وجود دارند که با استفاده از الگوریتم اثبات سهام کار می کنند که بزرگترین آن ها سولانا است. انتظار می رود اتریوم نیز در تابستان 2022 کاملا از اثبات کار به اثبات سهام مهاجرت کند.

مشکل دیگری که وب 3 ایجاد می کند این است که کدهای منبع DAO به صورت عمومی در دسترس هستند، که اگر هکرها بتوانند از نقاط ضعف کد سوء استفاده کنند، آن ها را مستعد حملات سایبری می کند. در سال 2016، یک صندوق سرمایه گذاری غیرمتمرکز به نام TheDAO هک شد. 3.64 میلیون اتریوم، 5 درصد از کل اتریوم در آن زمان به سرقت رفت، که باعث شد اتریوم به اتریوم و اتریوم کلاسیک تقسیم شود.

در واقع، تامین مالی غیرمتمرکز یک هدف رایج برای کلاهبرداران است. طبق گزارش Chainalysis، حدود 14 میلیارد دلار در سال 2021 به آدرس های غیرقانونی منتقل شده که بالاترین رقم تاریخ و 79 درصد بیشتر از 7.8 میلیارد دلار در سال گذشته است.

نتیجه گیری

چه بخواهیم قبول کنیم و چه نکنیم، آینده اینترنت، از آن وب 3 خواهد بود. همانطور که به تدریج وب 1 جای خود را به وب 2 داده است، انتظار می رود که وب 3 نیز به زودی جایگزین وب 2 شود. ما امروزه پلتفرم های مختلفی را می بینیم که بر اساس این استاندارد کار می کنند. شرکت های بزرگی مانند شرکت متا (فیسبوک سابق) در حال کار روی پروژه های مرتبط با Web3 هستند و این حوزه فناوری، روز به روز در حال گسترش می باشد.

رایانش ابری یک اصطلاح کلی برای انواع خدمات میزبانی است که از طریق اینترنت انجام می شود. هدف محاسبات ابری دسترسی آسان و مقیاس پذیر به منابع محاسباتی و خدمات فناوری اطلاعات است. زیرساخت های ابری شامل اجزای سخت افزاری و نرم افزاری مورد نیاز برای اجرای پردازش های رایانش ابری می باشند. رایانش ابری به عنوان محاسبات کاربردی یا محاسبات بر اساس تقاضا در نظر گرفته می شود.

به صورت کلی یک ابر می تواند خصوصی یا عمومی باشد. یک ابر عمومی خدمات را به هر شخصی روی اینترنت ارائه می دهد. اما یک ابر خصوصی (شبکه خصوصی) به عنوان یک مرکز داده یا دیتاسنتر ابری عمل می کند که خدمات میزبانی را برای تعداد محدودی از افراد با تنظیمات دسترسی و مجوزهای خاص ارائه می دهد.

رایانش ابری با امکان دسترسی سرویس گیرنده به داده ها و برنامه های کاربردی ابری از طریق اینترنت کار می کند. محاسبات ابری به سه دسته اصلی زیرساخت های سرویس IaaS، پلتفرم به عنوان سرویس PaaS و نرم افزار به عنوان سرویس SaaS تقسیم می شود.

اجزای محاسبات ابری
محاسبات ابری به سه دسته اصلی زیرساخت های سرویس IaaS، پلتفرم به عنوان سرویس PaaS و نرم افزار به عنوان سرویس SaaS تقسیم می شود.

کاربردهای محاسبات ابری

از جمله کاربردهای محاسبات ابری می توان به موارد زیر اشاره نمود:

  • تست و توسعه: زیرساخت های رایانش ابری (Cloud Computing) گزینه مناسبی برای تست و توسعه نرم افزارهای مختلف می باشد.
  • میزبانی حجم کار بالا: سازمان ها از ابر عمومی برای میزبانی بارهای کاری استفاده می کنند. این امر مستلزم برخورداری از طراحی و معماری دقیق منابع و خدمات ابری است که برای ایجاد یک محیط عملیاتی مناسب برای حجم کار و سطح انعطاف پذیری بالا استفاده می شود.
  • تجزیه و تحلیل داده های بزرگ: مراکز داده از راه دور از طریق ذخیره سازی ابری انعطاف پذیر و مقیاس پذیر هستند و می توانند روش های ارزشمند مبتنی بر داده را ارائه دهند. ارائه دهندگان بزرگ ابر خدماتی را ارائه می کنند که برای پروژه های کلان داده، مانند Amazon EMR و Google Cloud Dataproc طراحی شده اند.
  • IaaS: شرکت ها را قادر می سازد تا زیرساخت های فناوری اطلاعات را میزبانی کنند و به قابلیت های محاسباتی، ذخیره سازی و شبکه به شیوه ای مقیاس پذیر دسترسی داشته باشند. مدل های اشتراک پرداختی می توانند به شرکت ها کمک کنند تا در هزینه های اولیه فناوری اطلاعات صرفه جویی کنند.
  • PaaS: می تواند به شرکت ها کمک کند تا برنامه ها را به روشی آسان تر و انعطاف پذیرتر توسعه دهند و با هزینه کمتری نسبت به نگهداری یک پلتفرم در محل خدمات، اجرا و مدیریت کنند. PaaS سرعت توسعه برنامه ها را افزایش داده و برنامه نویسی سطح بالاتر را ارائه می دهد.
  • ابر هیبریدی: ابر هیبریدی مخصوص سازمان هایی است که به صورت خصوصی یا عمومی، برای بارهای کاری و برنامه های مختلف از آن استفاده کنند تا کارایی را با توجه به شرایط بهینه کرده و هزینه ها را کاهش دهند. استفاده از چندین سرویس ابری مختلف از ارائه دهندگان ابری جداگانه می تواند به مشترکین کمک کند تا بهترین سرویس ابری را که برای بارهای کاری متنوع با شرایط خاص مناسب است، پیدا کنند.
  • ذخیره سازی: حجم زیادی از داده ها را می توان از راه دور در فضای ابری ذخیره کرد و به راحتی به آنها دسترسی داشت. مشتریان فقط برای فضای ذخیره سازی که از آن استفاده کرده اند، هزینه پرداخت می کنند.
  • بازیابی سریع تر: Cloud نسبت به DR سنتی داخلی، بازیابی سریع تری ارائه می کند. علاوه بر این، هزینه بازیابی داده ها در این روش کمتر از سایر روش ها است.
  • فایل پشتیبانی اطلاعات: استفاده از راه حل های پشتیبان گیری ابری معمولاً آسان تر است. کاربران لازم نیست نگران در دسترس بودن و ظرفیت باشند. ارائه دهنده ابر امنیت داده ها را نیز مدیریت می کند.
کاربرد محاسبات ابری
محاسبات ابری کاربرد زیادی در ذخیره سازی و بازیابی و پشتیبان گیری اطلاعات حجیم وب سایت ها و برنامه ها دارد.

ویژگی ها و مزایای محاسبات ابری

رایانش ابری چندین دهه است که فعالیت خود را آغاز نموده و تا کنون مزایای بسیاری را برای کاربران خود رقم زده است برخی از مهم ترین ویژگی های رایانش ابری به شرح زیر می باشد:

تامین منابع سلف سرویس:

کاربران نهایی می توانند منابع محاسباتی را برای هر نوع حجم کاری بنا به تقاضا انتخاب کنند. کاربر نهایی می تواند از قابلیت های محاسباتی مانند زمان سرور و سیستم ذخیره سازی شبکه استفاده کند. محاسبات ابری یا Cloud Computing می تواند نیاز سنتی مدیران فناوری اطلاعات را برای تهیه و مدیریت منابع محاسباتی از بین ببرد.

خاصیت ارتجاعی:

شرکت ها به راحتی و بدون محدودیت استفاده، می توانند با افزایش منابع رایانش ابری، پاسخگوی نیازهای محاسباتی خود باشند. همچنین با کاهش تقاضا شرکت ها می توانند منابع خود را کاهش دهند. این امر نیازی به سرمایه گذاری ندارد؛ چرا که به ازای میزان استفاده از منابع محاسباتی، هزینه به صورت دقیق و از طریق سیستم ها محاسبه می شود و به ازای حجم کاری استفاده شده، هزینه پرداخت می گردد.

محاسبات ابری و تاب آوری حجم کاری بالا:

CSP ها منابع اضافی را برای اطمینان از ذخیره سازی انعطاف پذیر و برای اجرای بارهای کاری مهم کاربران در چندین منطقه جهانی پیاده سازی می کنند و به کاربران این امکان را می دهند که با حجم کاری بالا فعالیت کنند.

انعطاف پذیری:

سازمان ها می توانند برای صرفه جویی در هزینه ها یا استفاده از سرویس های جدید، حجم های کاری خاصی را به ابر یا پلتفرم های ابری مختلف (به دلخواه یا به طور خودکار) منتقل کنند.

دسترسی به شبکه گسترده:

کاربر می تواند با اتصال به اینترنت و با استفاده از هر دستگاهی، به داده های ابری دسترسی داشته باشد یا داده ها را از هر کجا در ابر آپلود کند.

محاسبات ابری و تجمیع منابع:

تجمیع منابع به مشتریان متعدد اجازه می دهد تا زیرساخت های فیزیکی یا برنامه های مشابه را به اشتراک بگذارند، اما در عین حال حریم خصوصی و امنیت داده های خود را حفظ کنند.

با ادغام منابع، ارائه دهندگان ابر به مشتریان متعددی از منابع فیزیکی مشابه، خدمات ارائه می دهند. منابع ارائه دهندگان ابر باید به اندازه کافی بزرگ و انعطاف پذیر باشد تا بتوانند به نیازهای مشتریان خود پاسخ دهند.

مدیریت هزینه:

استفاده از زیرساخت های ابری می تواند هزینه های سرمایه ای را کاهش دهد، زیرا سازمان ها مجبور نیستند مبالغ هنگفتی را برای خرید و نگهداری تجهیزات صرف کنند. این امر هزینه های سازمان را کاهش می دهد، چرا که مجبور نیستند در سخت افزار، امکانات، خدمات شهری یا ساخت مراکز داده بزرگ برای تطبیق کسب و کارهای در حال رشد خود سرمایه گذاری کنند.

علاوه بر این، شرکت ها برای مدیریت عملیات مرکز داده ابری، نیازی به تیم های بزرگ فناوری اطلاعات ندارند، زیرا می توانند به تخصص تیم های ارائه دهنده ابر خود تکیه کنند. رایانش ابری همچنین هزینه های مربوط به خرابی را کاهش می دهد. از آنجایی که خرابی به ندرت در رایانش ابری اتفاق می افتد، شرکت ها مجبور نیستند زمان و هزینه ای را برای رفع هر گونه مشکلی که ممکن است با خرابی مرتبط باشد صرف کنند.

ذخیره اطلاعات:

رایانش ابری گزینه مناسبی برای ذخیره اطلاعات است. در این روش، کاربران برای دسترسی به اطلاعات خود مجبور نیستند درایوهای USB، یک هارد اکسترنال یا چندین CD و DVD را با خود حمل کنند. کاربران می توانند از طریق تلفن های هوشمند و سایر دستگاه های تلفن همراه به داده های شرکت دسترسی داشته باشند و کارمندان را قادر می سازد تا به صورت همزمان به اطلاعات خود دسترسی پیدا کنند.

کاربران می توانند به راحتی منابع را در ابر پردازش، ذخیره و بازیابی کنند. علاوه بر این، فروشندگان ابری تمام ارتقاء و به روز رسانی ها را به صورت اتوماتیک ارائه می دهند.

امنیت رایانش ابری

امنیت رایانش ابری یکی از مهمترین چالش های این فناوری است. امنیت همچنان یک نگرانی اصلی برای مشاغلی است که به فکر استفاده از ابر، به ویژه استفاده از فضای عمومی ابر هستند. CSPهای عمومی، زیرساخت سخت افزاری خود را بین مشتریان متعدد به اشتراک می گذارند، زیرا ابر عمومی یک محیط اشتراکی است. این محیط نیازمند جداسازی قابل توجهی بین منابع محاسباتی منطقی است. در عین حال دسترسی به فضای ذخیره سازی ابری عمومی و منابع محاسباتی، توسط اعتبار ورود به حساب کاربری محافظت می شود.

بسیاری از سازمان هایی که به تعهدات نظارتی پیچیده و استانداردهای خاص محدود شده اند، به دلیل ترس از قطعی، از دست دادن یا سرقت داده ها، هنوز برای قرار دادن داده ها در ابر عمومی مردد هستند. با این حال، این مقاومت در حال محو شدن است، زیرا افزودن رمزگذاری داده ها و ابزارهای مختلف مدیریت هویت و دسترسی، امنیت را در فضای ابر عمومی بهبود بخشیده است.

در نهایت، مسئولیت ایجاد و حفظ یک محیط ابری ایمن بر عهده فردی است که مسئول ایجاد معماری زیرساخت ها، منابع و سرویس های ابری است که حجم کاری بالا در آن پردازش می شود.

سرورها بزرگترین دارایی‌های سازمان محسوب می‌شوند. بنا به دلایلی همچون عدم وجود زیرساخت‌ های مناسب در سازمان و وجود مزایای زیاد دیتاسنتر، سازمان‌ها سعی می‌کنند از سرور در دیتاسنتر استفاده کنند. در این مقاله در رابطه با مزایای به کار گرفتن دیتاسنترها توضیح می دهیم. همچنین نحوه کارکرد مراکز داده را بررسی می کنیم. با ما همراه باشید.

مراکز داده یا دیتا سنترها چگونه کار می‌کنند؟

مراکز داده شامل سرورهای فیزیکی یا مجازی هستند که به صورت داخلی و خارجی از طریق شبکه و تجهیزات ارتباطی به یکدیگر متصل می شوند. از شبکه به وجود آمده برای ذخیره، انتقال و دسترسی به اطلاعات دیجیتال استفاده می شود.

هر سرور دارای یک پردازنده، فضای ذخیره سازی و حافظه شبیه به یک کامپیوتر شخصی، اما با قدرت بیش تر است. دیتاسنتر برای خوشه بندی سرورها و توزیع حجم کاری بین آن‌ها از نرم‌افزارهای مختلف استفاده می‌کند. یک سرور در دیتاسنتر با استفاده از نرم‌افزارهای مجازی ساز، به چند سرور مجازی منحصر به فرد و ایزوله تقسیم می‌شود که به صورت مستقل، سیستم عامل مخصوص خود را دارد.

ساختمان یا فضایی که برای قرار دادن سیستم‌ها یا سرورهای کامپیوتری تحت شبکه و سیستم‌های مرتبط مانند سیستم‌های مخابراتی و اجزای شبکه (سوئیچ‌ها، روترها) استفاده می‌شود، دارای شرایط محیطی و فیزیکی خاص مانند امنیت بالا، تهویه مناسب و سیستم اطفاء حریق است.

کاربرد مراکز داده
مراکز داده شامل سرورهای فیزیکی یا مجازی هستند که به صورت داخلی و خارجی از طریق شبکه و تجهیزات ارتباطی به یکدیگر متصل می شوند.

مزایای استفاده از سرور در دیتاسنتر

گاهی اوقات افزایش نیاز به منابع برای بسیاری از شرکت ها بیش از حد است و شرکت ها به صورت داخلی با زیرساخت های موجود نمی توانند نیازهای جدید را پوشش دهند. ممکن است شرکت نیاز به سرمایه گذاری زمانی و پرسنل زیادی برای رفع چنین تقاضای بالایی داشته باشد. مراکز داده به چنین شرکت هایی اجازه می‌دهد تا نیازهای برق خود را برون سپاری کنند.

مهم ترین مزایای استفاده از دیتاسنترها به جای استفاده از اتاق سرور در داخل خود سازمان، عبارتند از:

قدرت حفاظتی

سرورهایی که در محل نگهداری می‌شوند مستعد مشکلات پهنای باند بیش تری هستند. این موضوع می‌تواند سیستم سازمان ها را به دلیل قطعی های تکنولوژیکی و طبیعی برق خراب کند. کسب‌ و کارهایی که داده‌ها را برون‌سپاری می‌کنند، می‌توانند تأثیر قطع برق یا سایر فاجعه‌ها را کاهش دهند. علاوه بر این، در صورت قطع برق حتی برای 1/50 ثانیه، تجهیزات فناوری اطلاعات ممکن است برای 15 دقیقه تا چند ساعت در دسترس نباشند.

عواقب قطعی برق گاهی غیر قابل جبران می شود؛ چرا که در برخی مواقع این موضوع منجر به از دست رفتن اطلاعات می گردد.

ذخیره سازی امن داده‌ها

در سال‌های اخیر، تعداد حملات سایبری به شرکت‌ها افزایش یافته است. این موضوع مشکلات و خطرات مرتبط با از دست دادن داده‌ها را تشدید کرده است. مراکز داده نسبت به روش‌های سنتی ذخیره‌سازی، گزینه بسیار امن‌تری برای ذخیره‌سازی داده ها هستند.

سیستم‌های ذخیره‌سازی، دستگاه‌های شبکه و سرورها همگی کوچک‌تر شده‌اند، بنابراین در شرایطی که برق از کار می‌افتد، این دستگاه ها نیز قطع می شوند. مراکز داده نه تنها ذخیره سازی قابل اعتمادی را فراهم می‌کنند، بلکه اشکالات فناوری قابل حمل را نیز از بین می‌برند.

کاهش هزینه‌ها

استفاده از سرور در دیتاسنتر باعث کاهش هزینه‌ها می‌شود. با توجه به اینکه دیتاسنترها از منابع زیادی برای ارائه خدمات به کاربران استفاده می‌کنند و کاربران صرفا هزینه دریافت خدمات را پرداخت می‌کنند، باعث کاهش هزینه‌های کاربران می‌شود.

سازمان‌ها برای فراهم ساختن زیرساخت فناوری اطلاعات، باید متحمل هزینه‌های بسیاری مانند هزینه سیستم اطفا حریق، سیستم تهویه، سیستم امنیتی و تجهیزات سخت افزاری قدرتمند شوند. در مراکز داده یا دیتاسنترها این زیرساخت به خوبی فراهم است و کاربران می‌توانند در هزینه‌های خود صرفه جویی کنند.

کاهش هزینه ها با استفاده از دیتا سنتر
با استفاده از خدمات مرکز داده، شرکت ها می‌توانند تا حد زیادی در هزینه‌های خود صرفه جویی کنند.

بهبود کارایی

بر اساس قانون، توان الکتریکی می‌تواند بسیار متفاوت باشد و مشکلات متعددی را برای تجهیزات IT ایجاد کند. ولتاژ می‌تواند از 5.7٪ تا 8.3٪ متغیر باشد؛ به این معنی که خدمات شهری ممکن است ولتاژ 208 ولت را وعده دهد، اما به طور قانونی 191 تا 220 ولت ارائه گردد. این عدم اطمینان در مورد سطوح قدرت را می‌توان توسط مراکز داده با دستورالعمل‌های دقیق و فرآیندهای نظارتی از بین برد.

از این رو سرورها در دیتاسنتر از آپتایم بالا برخوردار هستند و استفاده از آن توسط سازمان باعث افزایش کارایی می‎‌شود. علاوه بر موارد قبلی، به کار گرفتن مرکز داده مزیت های دیگری را فراهم می کند. از دیگر مزایای استفاده از سرور در دیتاسنتر برای سازمان‌ها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • برخورداری از قیمت مناسب: دیتاسنترها خدمات مختلفی را بر اساس نرخ‌های مصوب مقرون به صرفه، به صورت پلن‌های مختلف ارائه می‌دهند.
  • برخورداری از سیستم سخت‌افزاری قوی: دیتاسنترها نرم افزار و اکوسیستم سخت افزاری قوی را ارائه می‌دهند.
  • عملکرد مناسب: یکی دیگر از مزایای استفاده از سرور در دیتاسنتر توزیع بار در سرورهای مختلف است که باعث کاهش حجم باری روی یک سرور می‌شود.
  • عدم نیاز به تعمیر و نگهداری: با استفاده از سرور در دیتاسنتر، کاربران یا مشتریان دغدغه استخدام افراد متخصص برای تعمیر و نگهداری مدیریت مراکز داده را نخواهند داشت.
  • مقیاس پذیری فوری: مراکز داده بر اساس تغییرات در ظرفیت مورد نیاز مشتریان، مقیاس پذیری خوبی دارند.
  • آپتایم بالا: سرور در دیتاسنتر از آپتایم بالا برخوردار است.

کلام آخر

پیشرفت‌های فناوری در حال تغییر مدل‌های کاری می باشد. اگر شرکت ها و کسب و کارها می خواهند به طور کامل از مزایای مرکز داده بهره ببرند، ممکن است نیاز به ایجاد تغییراتی در روش کار خود داشته باشند. مزایای بالقوه می‌تواند هم از نظر مالی و هم از نظر عملیاتی برای مشاغلی که آماده پذیرش و ابداع مجدد استراتژی‌های داده و مرکز داده خود هستند، دگرگون کننده باشد.

با استفاده از سرور در دیتاسنتر، شرکت ها با هزینه ای معقول می توانند از سیستم سخت افزاری قوی تری بهره مند شوند و در هزینه های تعمیر و نگهداری و سایر هزینه های عملکردی شان صرفه جویی کنند.

سرور در سازمان اهمیت بسیاری در رونق کسب و کار دارد و بسیاری از مشاغل فعال در حیطه فناوری اطلاعات و تجارت آنلاین سعی دارند هر چه سریعتر اتاق سرور راه اندازی کنند. اما همیشه سوالی قبل از راه اندازی اتاق سرور وجود دارد؛ اینکه چرا نباید از رک و سرور در محیط خود سازمان استفاده کنیم؟ معایب این کار چیست؟

مشکلات رایج در اتاق‌های سرور

مشکلات رایج در اتاق سرور باعث می‌شود مدیران شرکت‌ها و سازمان‌ها تصمیم بگیرند، اتاق سرور را در محیط خود سازمان قرار ندهند. چرا که اگر مشکلی برای اتاق سرور به وجود بیاید، ممکن است باعث آسیب رسیدن به سایر بخش‌های سازمان شود. اتاق سرور معمولا با مشکلات بسیاری مواجه می‌شود که دلایل موجهی برای عدم استفاده از رک و سرور در محیط سازمان است:

کنترل ناکافی دما

برای ایجاد یک فضای امن برای سرورهای محلی سازمان، باید شرایط فیزیکی مناسبی را برای آن‌ها ایجاد کنید که تجهیزات از دمای مناسبی برخوردار باشند. دمای هوای اطراف سرورها باید طوری باشد که از آسیب رساندن به تجهیزات جلوگیری شود. به طور معمول این دما در محدوده 68 تا 72 درجه است.

دمای هوای خارج از اتاق سرور می تواند بر دمای اتاق سرور تاثیر زیادی بگذارد. مواردی مانند نور مستقیم خورشید یا عوامل دیگری که ممکن است دما را افزایش دهند، بر دمای اتاق سرور موثر است. سرورها گرمای زیادی تولید می‌کنند و محیط به خنک کننده‌ای نیاز دارد که بتواند به خوبی آن را خنک نگه‌ دارد. در حالت ایده آل، باید مطمئن شوید که می‌توانید دمای اتاق را به خوبی کنترل کنید.

قرار گرفتن تجهیزات سرور در دما و تهویه مناسب
تجهیزات سرور باید در فضایی قرار بگیرند که از دمای مناسب و تهویه خوب برخوردار باشند.

تهویه ناکافی

باید مطمئن شوید که فضای کافی در اطراف تجهیزات شما برای گردش هوا وجود دارد. میزان شکافی که نیاز دارید بستگی به شرایط سیستم‌ها و تجهیزات سازمان دارد. همه دستگاه‌های ذخیره‌سازی، تولید کننده گرما بوده و به گردش هوا نیاز دارند تا بیش از حد گرم نشوند.

تهویه ضعیف منجر به خنک سازی ناکافی می‌شود. بنابراین، اگر فضایی که برای سرورهای خود استفاده می کنید آن قدری کوچک است که باید آن‌ها را روی هم قرار دهید، مطمئن شوید که از قفسه‌های سرور اختصاصی استفاده کنید، نه اینکه سرورها را روی هم جمع کنید.

سطح رطوبت نامتعادل

به خاطر داشته باشید که دما تنها موضوع نگران کننده از شرایط محیطی که بر عملکرد سرور تأثیر می‌گذارد نیست. رطوبت کنترل نشده نیز می‌تواند به همان اندازه مهم باشد.

رطوبت بالا می‌تواند منجر به زنگ زدگی، خوردگی، اتصال کوتاه و حتی رشد قارچ شود که باعث آسیب رسیدن به تجهیزات الکترونیکی می‌شود. رطوبت بسیار کم در هوا نیز نگران کننده است، زیرا یک محیط بسیار خشک می تواند منجر به تخلیه الکترواستاتیک شود که به نوبه خود باعث نقص و آسیب به سیستم می گردد.

نوسانات برق

نوسان برق به شدت سرورها را تهدید می‌کند. قطع برق اعم از خاموشی، نوسان و ضعیف شدن جریان از مهم ترین عوامل قطعی و آسیب رسیدن به تجهیزات الکترونیکی است. برای جلوگیری از این امر، از تجهیزات الکترونیکی بدون وقفه مانند (UPS) استفاده می‌شود.

اغلب، در صورت نوسانات جریان برق، راه‌اندازی مجدد سیستم، باعث می‌شود که تجهیزات به حالت اول خود باز گردند اما هیچ تضمینی در برابر آسیب شدید وجود ندارد، بنابراین هر کاری می‌توانید انجام دهید تا از قطع شدن برق و افزایش فشار بر سرورهای خود جلوگیری کنید.

سیستم های پشتیبان برق باید به طور منظم تست و نظارت شوند. بهتر است کمبودهای سیستم پشتیبان را در طول آزمایش و قبل از قطع برق واقعی شناسایی کنید. از جمله مواردی که باید به دنبال آن باشید، باتری های خالی شده در UPS است. خوشبختانه اتاق های سرور اختصاصی خارج از سازمان به دلیل برخورداری از تجهیزات برق اضطراری قوی، به خوبی مشکلات ناشی از نوسان و قطعی برق را حل نموده‌اند. به همین دلیل اغلب اتاق‌های اختصاصی سرور آپتایم بالا دارند. فراهم کردن این شرایط در سازمان‌ها بسیار سخت و گاهی غیر ممکن است.

اهمیت نظم در قرارگیری اجزای اتاق سرور
نظم و تمیزی از مهم‌ترین ویژگی‌های اتاق سرور در سازمان است.

بهم ریختگی و بی نظمی

نظم و تمیزی از مهم ترین ویژگی‌های اتاق سرور در سازمان است و اتاق سرورهایی که داخل سازمان قرار دارند بیشتر دچار بهم ریختگی و بی نظمی می شوند. در سازمان‌ها به دلیل عدم وجود اتاق مخصوص برای نگه داری سرور، معمولا امکان پیاده سازی استانداردهای چیدمان سیم‌ها وجود ندارد و تجهیزات بیش تر در معرض بی نظمی هستند.

وجود بی نظمی و بهم ریختگی باعث می‌شود، عملیات رفع نقص و عیب یابی به سختی انجام شود.

عدم امنیت کافی

در سازمان‌ها افراد زیادی رفت و آمد دارند و ممکن است به صورت سهوی و عمدی وارد اتاق سرور شوند و حتی به راحتی به رک و سرور در محیط سازمان نزدیک شوند. نقض امنیت همیشه یک احتمال است و اطمینان از محافظت از سرورهای شما در برابر متجاوزان فیزیکی و سایبری بسیار مهم است.

اگر یک فرد متخاصم داده‌ها را بدزدد یا موفق شود کد ویروسی را در سرور نصب کند، علاوه بر بروز مشکلات فراوان امکان پیشبرد تجارت کاهش خواهد یافت. مسئولیت محافظت از اتاق در برابر هر یک از نیروهایی که ممکن است به سرورهای شما آسیب برساند، بر عهده شماست.

جمع بندی

سازمان‌ها به سرور و محل ذخیره سازی داده ها و اطلاعات نیاز ویژه‌ای دارند و از رک و سرور در سازمان استفاده می‌کنند. این شیوه دارای معایب بسیاری است که از جمله می‌توان به عدم حفظ شرایط ایده آل دمایی، تهویه، پایداری برق و رطوبت مناسب اشاره کرد.

با این اوصاف، سرویس‌های کولوکیشن و استفاده از دیتاسنتر ها برای ذخیره سازی داده ها، ایده بسیار خوبی به جای استفاده از اتاق سرور در داخل سازمان خواهد بود.

یادگیری ماشین یا Machine learning که به اختصار با ML نمایش داده می شود، یکی از زیر شاخه های هوش مصنوعی است و بر این اساس، با الگوبرداری از داده ها و تصمیم گیری (با کمی دخالت انسان) کار می کند.

سیستمی که بر اساس مشاهدات و علایق کاربران، در سایت هایی همچون آمازون و نتفلیکس، به آنها پیشنهاد محصولات جدید می دهد نمونه ای از یادگیری ماشین است. سیستم هایی که ایمیل های اسپم و کامنت هایی با محتوای نامناسب را فیلتر کرده و یا تراکنش های بانکی مشکوک را شناسایی می کنند، نمونه های مهم دیگری از کاربرد یادگیری ماشین در دنیای امروز هستند.

یادگیری ماشین به چه معناست؟

در حالی که هوش مصنوعی (AI) یک علم گسترده است و با هدف تقلید از توانایی های انسان ایجاد شده، یادگیری ماشین (ML) یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است که ماشین یا کامپیوتر را برای یادگیری تربیت می کند.

یادگیری ماشین یا ML یکی از روش های تحلیل و آنالیز داده است که  مدل تحلیلی ایجاد شده را خودکار می کند. در نتیجه زمانی که مدل در معرض داده های جدید قرار می گیرد، می تواند به صورت مستقل و با دانشی که از داده های قبلی به دست آورده، سازگار شود و برای داده های آینده پیش بینی کند.

یادگیری ماشین به شیوه ای که امروزه آن را می شناسیم، از این ایده متولد شده است که کامپیوترها با تشخیص الگوها و بدون آنکه برنامه نویسی پیشرفته ای برای آنها انجام شود، بتوانند یاد بگیرند و وظایف خاصی را انجام دهند.

بسیاری از الگوریتم هایی که در یادگیری ماشین استفاده می شوند (مانند رگرسیون) سابقه طولانی دارند، اما توانایی ترکیب سریع و چندین باره مفاهیم ریاضی با داده های فراوانی که امروزه در دسترس ما قرار دارد، دستاوردی جدید محسوب می شود.

یادگیری ماشین یا ML یکی از روش های تحلیل و آنالیز داده است که  مدل تحلیلی ایجاد شده را خودکار می کند.

یادگیری ماشین با چه روش هایی انجام می شود؟

یادگیری ماشین به روش کلاسیک و بر مبنای نحوه یادگیری الگوریتم مدل سازی برای پیش بینی دقیق تر، در چهار دسته اساسی طبقه بندی می شود. هر کدام از الگوریتم های زیر، بر مبنای نوع داده ای که قرار است پیش بینی شود، انتخاب و استفاده می شوند.

1- یادگیری نظارت شده

در این نوع از یادگیری ماشین، سیستم از الگوریتمی که در گذشته از داده های با لیبل یا برچسب گذاری شده آموخته است، استفاده می کند تا با اعمال آن الگوریتم روی داده های جدید، وضعیت داده های آینده را پیش بینی کند.

برای ایجاد تابعی که الگوریتم پیش بینی بر مبنای آن ایجاد می شود، از تحلیل داده های آموزشی (داده هایی که از صحت آنها اطمینان داریم) استفاده می شود.

بعد از آموزش، سیستم می تواند از هر دسته داده جدید، خروجی مورد نظر را ایجاد کند و با مقایسه خروجی خود با جواب صحیح و مورد انتظار، خطاهای خود را پیدا کرده و مدل را اصلاح کند. در یادگیری نظارت شده کنترل بیشتری روی سیستم وجود دارد و سوگیری سیستم نسبت به روش های دیگر، کمتر است.

داده های لیبل دار در واقع داده ها و اطلاعاتی هستند که نوع و ویژگی آنها مشخص شده است. فرض کنید ما اطلاعات و ویژگی های تعدادی خانه را به سیستم می دهیم. این ویژگی ها شامل متراژ، تعداد اتاق و… هستند. از طرفی قیمت هر کدام از این خانه ها را هم به سیستم می دهیم. حالا سیستم یک الگو میان ویژگی های یک خانه و قیمت آن تعیین می کند. در نتیجه ما می توانیم با دادن اطلاعات یک خانه جدید به سیستم، قیمت آن را به دست آوریم. در این مثال قیمت خانه، همان برچسب داده است. در واقع در یادگیری نظارت شده، سیستم می داند که قرار است چه چیزی را به دست آورد.

یادگیری نظارت شده برای انجام وظایف زیر استفاده می شود:

  • طبقه بندی صفر و یکی یا Binary classification: برای تقسیم کردن داده ها به دو دسته متفاوت
  • طبقه بندی چند کلاسه یا Multi-class classification: برای انتخاب از میان چندین پاسخ (بیشتر از دو پاسخ)
  • مدل سازی رگرسیون یا Regression modeling: برای پیش بینی مقادیر پیوسته
  • یکپارچه سازی یا Ensembling: برای ترکیب پیش بینی چندین مدل یادگیری ماشین جهت تولید یک پیش بینی دقیق

2- یادگیری بدون نظارت

یادگیری بدون ناظر زمانی استفاده می شود که اطلاعات و داده ها طبقه بندی نشده اند و لیبل ندارند. در این نوع از یادگیری، ماشین تلاش می کند که تابعی برای توصیف ساختار پنهان داده های بدون برچسب ایجاد کند. در واقع بر خلاف مثال قبل که با وجود قیمت خانه ها داده ها لیبل دار بودند، در یادگیری بدون نظارت به سیستم نمی گوییم که چه خروجی باید ایجاد کند. در نتیجه خود سیستم از مجموعه داده هایی که در اختیار دارد استنباط می کند که خروجی باید چه چیزی باشد.

یادگیری بدون نظارت برای انجام وظایف زیر استفاده می شود:

  • خوشه بندی یا Clustering: برای تقسیم داده ها به گروه هایی که تشابه بیشتری با هم دارند.
  • تشخیص ناهنجاری یا Anomaly detection: برای تشخیص داده های غیرعادی در یک مجموعه داده
  • ارتباط کاوی یا Association mining: برای تشخیص دسته ای از آیتم هایی که اغلب با هم و در یک مجموعه داده اتفاق می افتند.
  • کاهش ابعاد یا Dimensionality reduction: برای کاهش تعداد متغیرها در یک مجموعه داده

3- یادگیری شبه نظارت شده

یادگیری شبه نظارت شده ترکیبی از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت است. در این نوع یادگیری ماشین، سیستم از مجموعه کوچکی از داده های برچسب خورده یا لیبل دار برای ایجاد مدل استفاده می کند و سپس از مدل ایجاد شده کمک می گیرد تا مجموعه بزرگی از داده های بدون برچسب را لیبل گذاری کند، یا اینکه داده ها را بدون برچسب تحلیل کند.

یادگیری شبه نظارت شده برای انجام وظایف زیر استفاده می شود:

  • ترجمه ماشینی یا Machine translation: برای آموزش الگوریتم های ترجمه، بدون نیاز به یک دیکشنری کامل و جامع
  • تشخیص جعل یا Fraud detection: برای تشخیص موارد تقلب و جعل، زمانی که فقط چند نمونه مثال مثبت در دسترس باشد.
  • برچسب گذاری داده ها یا Labelling data: برای آموزش سیستم بر اساس مجموعه ای از داده های برچسب دار و سپس استفاده از مدل ایجاد شده، برای برچسب دار کردن داده های بدون برچسب

4- یادگیری تقویت شده

در یادگیری تقویت شده، ماشین بر اساس پاداش دادن به رفتارهای مطلوب و تنبیه کردن رفتارهای نامطلوب، یاد می گیرد. در این نوع از یادگیری ماشین، سیستم قادر است تا محیط خود را درک و تفسیر کند و اقداماتی انجام دهد تا از طریق آزمون و خطا، یاد بگیرد که چطور باید رفتار کند و تشخیص دهد.

هدف سیستم در یادگیری تقویت شده آن است که در طولانی مدت میزان پاداش هایی که از انجام اعمال درست دریافت کرده است را به بیشترین حد خود برساند. در نتیجه با گذشت زمان، سیستم یاد می گیرد که از امتیازهای منفی دوری کند.

یادگیری تقویت شده برای انجام وظایف زیر استفاده می شود:

  • رباتیک یا Robotics: برای آموزش وظایف دنیای فیزیکی به ربات ها
  • گیم پلی ویدئویی یا Video gameplay: برای آموزش ربات ها جهت بازی با تعدادی از بازی های ویدئویی
  • مدیریت منابع یا Resource management: برای بررسی نحوه تخصیص منابع مالی محدود یک شرکت برای یک هدف مشخص
انواع روش های یادگیری ماشین

کاربردهای علم یادگیری ماشین در جهان امروز

امروزه یادگیری ماشین کاربردهای گسترده ای در زندگی ما دارد. یکی از شناخته شده ترین کاربردهای ML، استفاده از آن در موتور پیشنهاد دهنده یا recommendation engine فیس بوک است. فیس بوک از این سیستم برای شخصی سازی اطلاعاتی که هر کاربر دریافت می کند، استفاده می نماید. اگر یک کاربر فیس بوک برای خواندن دسته خاصی از پست ها روی عناوین مشابه توقف کند، سیستم پیشنهاد دهنده عناوین مشابه دیگری را نیز به کاربر نمایش می دهد.

در واقع سیستم تلاش می کند تا الگوهای شناخته شده در رفتار کاربران آنلاین را تقویت کند. به محض آنکه کاربر، الگوی رفتاری خود را (در مشاهده گروه خاصی از پست ها)  تغییر دهد، سیستم با این تغییر الگو منطبق شده و خبرهای دیگری که بر مبنای علایق جدید کاربر هستند را به او نشان می دهد.

نمونه های دیگری از کاربردهای ماشین لرنینگ عبارت اند از:

سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)

نرم افزارهای CRM از یادگیری ماشین برای تحلیل ایمیل ها استفاده می کنند و اعضای تیم فروش را ترغیب می کنند تا ابتدا به پیام های مهم پاسخ دهند. سیستم های پیشرفته تر حتی می توانند پاسخ های با تأثیرگذاری بیشتر را پیشنهاد دهند.

سیستم های اطلاعات منابع انسانی (HRIS)

سیستم های HRIS می توانند با استفاده از مدل های یادگیری ماشین، بهترین کاندیدای ممکن برای موقعیت های شغلی مورد نیاز شرکت ها را بر اساس توانایی و ویژگی های موجود در رزومه افراد فیلتر کنند.

یادگیری ماشین در دستیارهای مجازی

دستیارهای هوشمندی مانند siri دستیار اپل و دستیار مجازی گوگل، از ترکیب یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت برای تفسیر گفتار طبیعی و پاسخ به صورت متن استفاده می کنند.

ماشین های خودران

الگوریتم یادگیری ماشین، این امکان را برای ماشین های نیمه خودران فراهم می کند تا با تشخیص برخی از اشیا، به راننده هشدار دهد.

در یادگیری ماشین سیستم داده ها را دریافت کرده و الگوهایی را از آن دریافت می کند.

سخن آخر

یادگیری ماشین یا ML یکی از زیرشاخه های هوش مصنوعی (AI) است. در ML ماشین با دریافت تعداد زیادی داده و ایجاد یک مدل بر مبنای آن، به پیش بینی وضعیت داده هایی می پردازد که در آینده در دسترس او قرار می گیرد.

یادگیری ماشین بر اساس مدل سازی و ایجاد الگو به چهار دسته نظارت شده، بدون نظارت، شبه نظارت شده و تقویت شده تقسیم می شود که هر کدام برای الگوسازی دسته خاصی از داده ها و با هدف خاصی، استفاده می شوند.

یادگیری ماشین یک علم آزمایشگاهی نیست و تعداد زیادی از کمپانی ها برای افزایش بازده و ایجاد نوآوری، در سطوح پیشرفته ای از این دانش استفاده می کنند. در سال 2021 با همه گیر شدن ویروس کرونا، 41 درصد از شرکت ها به گسترش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم های خود سرعت دادند.

خیلی از افراد با شنیدن نام هوش مصنوعی، به یاد ربات هایی می افتند که قرار است بر زندگی بشر تسلط پیدا کنند. اما شاید به فکرشان هم نرسد که هر روز و هر ساعت در حال استفاده از ابزارهایی هستند که به واسطه هوش مصنوعی ایجاد و توسعه یافته اند. به عنوان مثال موتور جستجوی گوگل که تقریباً هر روز برای سرچ کردن از آن استفاده می کنیم، به واسطه هوش مصنوعی ایجاد شده است.

این تکنولوژی جذاب که Artificial intelligence یا همان هوش مصنوعی نامیده می شود، هر روز در حال پیشرفت است و آینده بشر را متحول خواهد کرد؛ بنابراین آشنایی با آن یکی از نیازهای زندگی آینده بشر خواهد بود.

هوش مصنوعی به چه معناست؟

موتورهای جستجوی وب مانند گوگل، سامانه های توصیه گر در وب سایت هایی مانند یوتیوب، آمازون و نتفلیکس، دستیارهای صوتی مانند سیری، دستیار گوگل و الکسا، خودروهای بدون راننده مانند تولیدات تسلا، همگی نمونه هایی از کاربرد هوش مصنوعی در زندگی امروز بشر هستند.

هوش مصنوعی یا Artificial intelligence که به اختصار با AI نمایش داده می شود، شاخه ای از علوم کامپیوتر است که با هدف تقلید کامپیوتر از ذهن انسان و به دست آوردن توانایی تصمیم گیری و حل مسئله ایجاد شده است. در واقع ماشین یا همان کامپیوتر تلاش می کند تا هوش انسان را شبیه سازی کند.

برای فهم این موضوع یک مثال می زنیم. اگر دسته ای از حیوانات را در یک دشت ببینید و از شما خواسته شود که آنها را در دو گروه مختلف طبقه بندی کنید، احتمالاً دو گروه پرندگان و غیر پرندگان را انتخاب می کنید. شما این دسته بندی را با توجه به ویژگی های ظاهری آن حیوانات انجام داده اید.

حالا تصور کنید که تصویر این حیوانات به کامپیوتر داده شود و همین سؤال پرسیده شود! رایانه نیز با توجه به ویژگی هایی که از پرندگان و سایر حیوانات در حافظه خود دارد، این حیوانات را به دو گروه پرندگان و غیر پرندگان طبقه بندی می کند. این یک مثال ساده از کاری است که قرار است ماشین، به جای انسان انجام دهد. یعنی ماشین قرار است فکر کند و تصمیم بگیرد.

در AI ماشین یا همان کامپیوتر تلاش می کند تا هوش انسان را شبیه سازی کند.

هوش مصنوعی چطور کار می کند؟

به طور کلی در فرایند هوش مصنوعی، ابتدا سیستم تعداد زیادی داده یا اطلاعات دریافت می کند. سپس با انجام عملیاتی خاص بر روی آنها، ارتباط و الگوی میان داده ها را پیدا می کند. در نهایت سیستم از این الگو برای پیش بینی وضعیت داده هایی که در آینده دریافت خواهد کرد، استفاده می کند.

به عنوان مثال برای ایجاد یک ربات چت خودکار، ابتدا به سیستم چت های واقعی که بین افراد انجام شده اند، نشان داده می شود. کامپیوتر با پیدا کردن الگو میان پیام های دریافت شده و پاسخ هایی که در مقابل ارسال شده اند، یاد می گیرد که مانند یک انسان با افراد چت کند. در نتیجه در فرایند برنامه نویسی AI سه موضوع یادگیری، استدلال و اصلاح اهمیت فراوانی دارند.

چرا از هوش مصنوعی استفاده می کنیم؟

اهمیت AI از این جهت است که می تواند به شرکت ها نگاهی نو برای مشاهده فرایندهای سازمان بدهد. از طرف دیگر AI می تواند بسیاری از کارها را بهتر از انسان انجام دهد. به خصوص زمانی که قرار است یک عملیات، با استفاده از تعداد بسیار زیادی داده و ویژگی به صورت تکرارشونده، به سرعت و با کمترین میزان خطا انجام شود.

این ویژگی ها علاوه بر راحت تر کردن امور روزانه افراد، یک فرصت عالی برای تقویت تجارت شرکت های بزرگ فراهم می کنند. امروزه شرکت های بزرگ و موفق، برای توسعه فرایندها و برتری بر رقبایشان از هوش مصنوعی استفاده می کنند.

برای مثال گوگل یکی از بزرگ ترین شرکت هایی است که برای ارائه خدمات آنلاین خود از هوش مصنوعی استفاده می کند. شرکت گوگل با استفاده از تکنولوژی AI، بررسی می کند که کاربرانش چطور و با چه کیفیتی از خدمات این شرکت استفاده می کنند؛ تا بهتر بتواند بخش های مختلف آن را تقویت کند.

AI ضعیف و AI قوی

هوش مصنوعی ضعیف یا Weak AI که با نام هوش مصنوعی محدود نیز شناخته می شود، سیستمی است که برای انجام یک فرایند خاص طراحی شده و تعلیم داده می شود. ربات های صنعتی و دستیارهای مجازی مانند سیری (siri) دستیار اپل، در دسته هوش مصنوعی محدود قرار دارند.

هوش مصنوعی قوی که با نام هوش مصنوعی عمومی یا AGI شناخته می شود، مدلی از برنامه نویسی را توصیف می کند که می تواند ویژگی های شناختی مغز انسان را تکرار کند. زمانی که یک وظیفه پیچیده به سیستم داده می شود، هوش مصنوعی قوی با استفاده از منطق فازی، دانش مورد نیاز برای حل مسئله را پیدا می کند. یک سیستم AGI باید بتواند هر دو تست تورینگ و اتاق چینی را با موفقیت پشت سر بگذارد.

AI محدود در برابر AI پیچیده

انواع هوش مصنوعی

Arend Hintze در سال 2016 با انتشار یک مقاله، AI را در 4 دسته طبقه بندی کرد. از ماشین های هوشمندی که فقط وظایف خاصی را انجام می دهند و امروزه به صورت گسترده استفاده می شوند گرفته، تا سیستم های حساس و فوق پیشرفته ای که هنوز وجود ندارند. این 4 دسته به شرح زیر می باشند:

1- ماشین های واکنشگر

این نوع از سیستم های AI بدون داشتن حافظه، فقط وظایف خاصی را انجام می دهند. در نتیجه این ماشین نمی تواند از اطلاعات گذشته، برای انجام وظایف آینده خود استفاده کند. برای مثال می توان به کامپیوتر Blue Deep اشاره کرد. این رایانه که به عنوان یک بازیکن حرفه ای شطرنج ایجاد شده بود، در دهه 1990 توانست گری کاسپارف (قهرمان شطرنج جهان) را شکست دهد.

2- ماشین هایی با حافظه محدود

این نوع از سیستم های AI با داشتن حافظه می توانند از اطلاعات گذشته خود، برای انجام وظایف آینده استفاده کنند. برخی از فرایندهای تصمیم گیری در ماشین های بدون راننده بر این اساس ایجاد شده اند.

3- ماشین هایی بر اساس نظریه ذهن

نظریه ذهن یک اصطلاح روان شناسی است. به کار بردن این اصطلاح در حوزه هوش مصنوعی به این معناست که سیستم با داشتن هوش اجتماعی، بتواند احساسات را درک کند. این نوع از AI قادر است قصد و نیت انسان را درک کرده و رفتار او را پیش بینی کند.

4- ماشین های خودآگاه

این نوع از سیستم های AI ، قدرت تشخیصی دارند که به آنها آگاهی می دهد تا بتوانند وضعیت خودشان را درک کنند. این ماشین ها هنوز وجود ندارند.

در فرایند برنامه نویسی AI سه موضوع یادگیری، استدلال و اصلاح اهمیت فراوانی دارند.

کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی جای خود را در تمامی صنایع و خدمات باز کرده است. در ادامه به بررسی تعدادی از مهم ترین کاربردهای AI در صنایع گوناگون می پردازیم.

هوش مصنوعی در کسب و کار

امروزه الگوریتم های یادگیری ماشین با تلفیق تحلیل ها و پلتفرم های ارتباط با مشتری (CRM) تلاش می کنند تا اطلاعات مورد نیاز برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان را به دست آورند.

همچنین ربات های چت آنلاینی که برای افزایش سرعت پاسخگویی به مشتریان به سایت ها اضافه شده اند، نمونه دیگری از کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کارها هستند.

هوش مصنوعی در صنعت پزشکی و درمان

تشخیص درست و به موقع برای نجات جان انسان ها، یکی از مهم ترین وظایف صنعت پزشکی و درمان است. کمپانی های بزرگ از AI برای افزایش سرعت بهبود و تشخیص بیماری ها استفاده می کنند.

 یکی از شناخته شده ترین فناوری های موجود در این حوزه IBM Watson است. این سیستم علاوه بر توانایی درک زبان انسان و پاسخ به او، می تواند با جمع آوری داده های مربوط به بیمار، یک تشخیص ارائه داده و بر اساس سیستم امتیازدهی خود، میزان اطمینان آن را تعیین کند.

هوش مصنوعی در صنعت پزشکی و درمان کاربردهای وسیع و حیاتی دارد.

AI در آموزش

استفاده از هوش مصنوعی در آموزش می تواند فرایند تصحیح و نمره دهی آزمون ها را خودکار کرده و به اساتید کمک کند. همچنین می تواند با ارزیابی هر دانش آموز و تطبیق خود با نیازهای او، کمک کند تا دانش آموز با سرعت بیشتری به انجام فعالیت های آموزشی خود بپردازد.

AI در صنعت مالی

سیستم های هوش مصنوعی می توانند با جمع آوری داده ها، یک فرایند مالی منظم و منطبق بر سازمان ایجاد کنند. همچنین با استفاده از این دانش می توان ربات هایی برای پیش بینی روند بازارهای مالی ایجاد کرد.

هوش مصنوعی در صنعت قانون

استفاده از هوش مصنوعی در پروسه های قانونی کمک می کند تا از حجم انبوه کار افراد در این صنعت کاسته شده و جمع آوری و بررسی مدارک مختلف به آسانی و با سرعت انجام شود.

سخن آخر

دانشمندان و توسعه دهندگان هوش مصنوعی تلاش می کنند تا از این دانش برای شبیه سازی فرایند تحلیل و تصمیم گیری ذهن انسان استفاده کنند. به کارگیری این دانش کمک می کند تا امور با سرعت و دقت بیشتری انجام شوند و وظایفی که زمانی از عهده انسان خارج بودند، اکنون به راحتی انجام شوند.

استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی حد و مرزی ندارد و امروزه رد پای این دانش در تمامی صنایع و خدمات قابل مشاهده است.