پردازش ابری

زمان تخمینی مطالعه: 18 دقیقه 

پردازش ابری نقش مهمی در تحول‌آفرینی و شکل‌گیری فناوری‌های قدرتمندی مثل هوش مصنوعی، اینترنت اشیا، دورکاری یا کار هیبریدی داشته است. به همین دلیل به اعتقاد بسیاری از کارشناسان، فناوری اطلاعات در آینده‌ای نزدیک فقط در رایانش ابری خلاصه شود. واقعیت مجازی (VR)، واقعیت افزوده (AR)، متاورس و محاسبات کوانتومی از جمله فناوری‌های هستند که در آینده نیاز مبرمی به پردازش ابری خواهند داشت. چرا پردازش ابری تا به این اندازه مهم شده است؟ پاسخ روشن است. پردازش ابری با حذف نیاز به سرمایه‌گذاری در خرید و نگهداری از زیرساخت‌های گران‌قیمت، نظر مساعد بسیاری از شرکت‌ها را به خود جلب کرده است. همین مساله باعث شده تا انتظار داشته باشیم در سال 2024 و پس از آن شرکت‌ها و سازمان‌های بیشتری به سمت استفاده از رایانش ابری متمایل شوند. بر همین اساس در این مقاله قصد داریم شما را با برخی از ترندهای مهم پردازش ابری آشنا کنیم.

افزایش استفاده از محاسبات لبه (Edge Computing)

محاسبات لبه (Edge Computing) به معنای انجام فرآیندها و پردازش‌های محاسباتی در نزدیکی منابع داده‌ها و دستگاه‌های محلی است. در این رویکرد، پردازش اطلاعات و انجام عملیات محاسباتی به سمت لبه شبکه (مانند دستگاه‌های اینترنت اشیا، سنسورها و سرورهای محلی) منتقل می‌شود، به جای ارسال تمام داده‌ها به سرورهای مرکزی یا مراکز داده ابری برای پردازش. این رویکرد به دلیل مزایایی مانند کاهش تاخیر، کاهش بار شبکه، افزایش امنیت و حفظ حریم خصوصی، کارایی بالا در برخی کاربردها و صرفه‌جویی در پهنای باند، مورد توجه قرار گرفته است. در محاسبات لبه، فرآیندها در محل‌هایی که داده‌ها تولید و جمع‌آوری می‌شوند، انجام می‌شوند و نتیجه محاسبات به سرورهای مرکزی یا ابری گزارش می‌شود. به‌عنوان مثال، در یک شبکه اینترنت اشیا (IoT)، دستگاه‌های متصل به اینترنت می‌توانند داده‌های خود را در محل‌های محاسباتی لبه (مثل یک گیتوی لبه) پردازش کرده و نتایج را بر اساس آن‌ها ارسال کنند. این کار می‌تواند به کاهش تاخیر در پاسخ به درخواست‌ها، افزایش کارایی شبکه و کاهش مصرف انرژی منجر شود.

علاوه بر این، محاسبات لبه در برخی کاربردها مانند خودروهای هوشمند، شهرهای هوشمند، سلامت الکترونیکی و واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) نیز بسیار مفید است. در این حوزه‌ها، پردازش لبه به دستگاه‌ها اجازه می‌دهد تا به طور مستقل و با کارایی بالا فعالیت کنند و نیازی به ارتباط مداوم با سرورهای ابری نداشته باشند. با این حال، محاسبات لبه همچنان چالش‌هایی نظیر مدیریت و امنیت منابع محاسباتی لبه، توزیع و هماهنگ‌سازی فرآیندها، روش‌های پیشرفته مدیریت داده‌ها و صحت و قابلیت اعتماد نتایج را به همراه دارند.

محاسبات فارغ از سرور (Serverless Computing)

محاسبات فارغ از سرور، یک مدل محاسباتی است که در آن شما به عنوان توسعه‌دهنده، نیازی به مدیریت و پیکربندی سرورها یا زیرساخت‌های محاسباتی ندارید. در این مدل، شما تمرکز خود را بر روی توسعه برنامه و کدها قرار می‌دهید و بقیه جزییات مانند مقیاس‌پذیری، مدیریت منابع و مانیتورینگ بر عهده سرویس‌دهنده است. در این مدل، سرویس‌دهنده مسئولیت مدیریت زیرساخت‌ها را به عهده می‌گیرد و شما فقط برای زمانی که برنامه‌هایتان درخواست می‌شوند، پردازش انجام می‌دهید.

از مزایای روش فوق به موارد زیر باید اشاره کرد:

انعطاف‌پذیری بالا: با محاسبات فارغ از سرور، شما قادر هستید به سرعت و به میزان دلخواه منابع محاسباتی را مقیاس‌پذیر کنید. سرویس‌دهنده محاسباتی، به طور خودکار منابع لازم را به شما اختصاص می‌دهد و در صورت افزایش بار، از تعداد منابع بیشتر استفاده می‌کند. این مزیت به شما امکان می‌دهد برنامه‌هایتان را بدون نگرانی از مقیاس‌پذیری و عملکرد آن‌ها اجرا کنید.

کاهش هزینه‌ها: در محاسبات فارغ از سرور، شما فقط برای زمانی که برنامه‌هایتان درخواست می‌شوند، منابع محاسباتی مصرف می‌کنید. این امر به شما امکان می‌دهد هزینه‌های مربوط به سرورها و زیرساخت‌های محاسباتی را کاهش داده و فقط برای استفاده واقعی پرداخت کنید.

زمان اجرا سریع: با محاسبات فارغ از سرور، زمانی که یک درخواست وارد می‌شود، سرویس‌دهنده به طور خودکار منابع لازم را فعال می‌کند و برنامه را اجرا می‌کند. به این ترتیب، زمان پاسخ به درخواست‌ها کاهش می‌یابد و کارایی برنامه‌ها افزایش می‌یابد.

مدیریت ساده: در محاسبات فارغ از سرور، نیازی به مدیریت و پیکربندی سرورها و زیرساخت‌های محاسباتی ندارید. رویکرد فوق به شما اجازه می‌دهد تا تمرکز خود را بر روی توسعه برنامه و کد خود بگذارید و در نتیجه، مدیریت و نگهداری ساده‌تری داشته باشید.

محاسبات فارغ از سرور معمولا با استفاده از تکنولوژی‌های ابری ارائه می‌شود، مانند خدمات ابری مانند AWS Lambda، Microsoft Azure Functions و Google Cloud Functions. این خدمات به شما امکان می‌دهند برنامه‌ها و کدهای خود را به صورت تابع‌های کوچک و قابل مقیاس تقسیم کنید و هر بار که درخواستی وارد می‌شود، تابع مربوطه را اجرا کنید. به طور خلاصه، محاسبات فارغ از سرور یک مدل محاسباتی است که بدون نیاز به مدیریت سرورها، به شما امکان می‌دهد برنامه‌ها و کدهای خود را بدون نگرانی از مقیاس‌پذیری و عملکرد به خوبی اجرا کنید. همچنین، این مدل هزینه‌ها را کاهش داده و مدیریت ساده‌تری را فراهم می‌کند.

هوش مصنوعی در پردازش ابری

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) در پردازش ابری نقش مهمی را ایفا می‌کند و بهبود‌های قابل توجهی را در این حوزه به ارمغان آورده است. برخی از کاربردهای رایانش ابری در حوزه هوش مصنوعی به شرح زیر است:

تشخیص و پیش‌بینی: هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص و پیش‌بینی الگوها و رویدادهایی که در داده‌های ابری وجود دارند، به کار گرفته شود. این تکنیک‌ها می‌توانند به تشخیص تهدیدات امنیتی، پیش‌بینی عملکرد سیستم‌ها، بهبود مدیریت منابع و مانیتورینگ عملکرد کمک کنند.

یادگیری ماشین: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور گسترده از پردازش ابری استفاده خواهند کرد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، می‌توان الگوها و روابط پیچیده را در داده‌های ابری شناسایی کرده و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه استفاده کرد. به عنوان مثال، می‌توان از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ترافیک شبکه، تخصیص منابع بهینه و بهبود عملکرد سیستم‌ها استفاده کرد.

پردازش زبان طبیعی: هوش مصنوعی می‌تواند در پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) نیز به کار گرفته شود تا بتواند داده‌ها و اطلاعات متنی موجود در ابر را تجزیه و تحلیل کند. این امکان به تحلیل متن‌های بزرگ و توصیفاتی که در مورد منابع و سرویس‌های ابری وجود دارند، کمک می‌کند و امکان جستجو، دسته‌بندی و استخراج اطلاعات مفید را فراهم می‌کند.

خودکارسازی: هوش مصنوعی می‌تواند به خودکارسازی فرآیندها و وظایف کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی، می‌توان فرآیندهای مرتبط با مدیریت و استفاده از منابع ابری را خودکارسازی کرده و بهبود کارایی و کاهش خطاها را به ارمغان آورد.

تحلیل پیشرفته داده‌ها: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌های بزرگ موجود در پردازش ابری را بهبود بخشید. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند الگوها، روابط و ارتباطات پیچیده‌تر را در داده‌ها شناسایی کرده و به تحلیل پیشرفته داده‌ها کمک کنند. این اطلاعات می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، بهینه‌سازی عملکرد و بهبود کارایی در پردازش ابری مورد استفاده قرار گیرند.

به طور کلی، هوش مصنوعی در پردازش ابری توانایی‌ها و قابلیت‌های متعددی دارد که می‌تواند به بهبود کارایی، امنیت، مدیریت منابع، تحلیل داده‌ها و خودکارسازی فرآیندها کمک کند. با توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که نقش آن در پردازش ابری همچنان گسترش یابد و بهبود‌های بیشتری در این حوزه را به همراه بیاورد.

رایانش ابری سبز (Green Cloud Computing)

رایانش ابری سبز مفهومی است که به استفاده بهینه از منابع انرژی و کاهش اثرات محیطی مرتبط با فعالیت‌های پردازش ابری اشاره دارد. این مفهوم بر اهمیت حفظ محیط زیست و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای تمرکز دارد. برخی از رویکردها و راهکارهای استفاده شده در رایانش ابری سبز به شرح زیر هستند:

مدیریت مصرف انرژی: یکی از رویکردهای اصلی رایانش ابری سبز، مدیریت بهینه مصرف انرژی است که شامل استفاده از سخت‌افزارها و تجهیزات با کارایی بالا، بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و منابع مورد استفاده، همچنین خاموش کردن یا کاهش فعالیت سرورها و تجهیزاتی است که در حال استفاده نیستند.

مدیریت دوره عمر تجهیزات: در رایانش ابری سبز، مدیریت دوره عمر تجهیزات نیز مورد توجه قرار می‌گیرد. استفاده از تجهیزات با عمر مفید بلندتر، بازیافت مواد اولیه و بازیافت تجهیزات قدیمی و استفاده مجدد از تجهیزات از جمله راهکارهایی هستند که به کاهش زباله‌های الکترونیکی و مصرف منابع طبیعی کمک می‌کنند.

استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر: استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر مانند انرژی خورشیدی، بادی و سایر منابع تجدیدپذیر در پردازش ابری سبز مورد توجه قرار می‌گیرد. این روش‌ها به عنوان جایگزینی برای استفاده از سوخت‌های فسیلی که منجر به انتشار گازهای گلخانه‌ای می‌شوند، مطرح هستند.

مدیریت پردازش منابع: بهبود مدیریت پردازش منابع ابری نیز می‌تواند به رایانش ابری سبز کمک کند. به طور مثال، می‌توان سیستم‌های مبتنی بر اولویت‌ها را برای تخصیص منابع به کاربران تعبیه کرد، تجمیع و بهینه‌سازی ترافیک شبکه را انجام داد و تکنیک‌های مدیریت منابع مانند مجازی‌سازی و تقسیم منابع را به کار برد.

مفهوم رایانی ابری سبز در تلاش است با بهبود کارایی و مدیریت منابع، استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر، کاهش زباله‌های الکترونیکی و مدیریت تولید گازهای گلخانه‌ای، به محیط زیست کمک کند. با اجرای رویکردها و راهکارهای رایانش ابری سبز می‌توان به توازن بیشتری بین نیازهای فناوری اطلاعات و حفظ محیط زیست دست یافت.

هیبرید کلاود (Hybrid Cloud)

هیبرید کلاود (Hybrid Cloud) یک مدل محاسبات ابری است که از ترکیب ابر عمومی (Public Cloud) و ابر خصوصی (Private Cloud) تشکیل شده است. در این مدل، سازمان‌ها و شرکت‌ها می‌توانند بخشی از بار کاری خود را در محیط ابری عمومی و بخش دیگر را در محیط ابری خصوصی میزبانی کنند. رویکرد فوق به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا کاربردها و داده‌های حساس را در داخل محیط کنترل شده خود نگهداری کنند و در عین حال، از امکانات و انعطاف‌پذیری ابر عمومی برای بار کاری‌های متغیر و بزرگ‌تر استفاده کنند.

مزایای استفاده از هیبرید کلاود به شرح زیر است:

امنیت و حریم خصوصی: با استفاده از محیط ابری خصوصی درون‌سازمانی، سازمان‌ها می‌توانند داده‌ها و برنامه‌های حساس را در دسترس افراد کمتری قرار دهند و بر مقوله امنیت کنترل بیشتری داشته باشند. در عین حال، با استفاده از محیط ابری عمومی برای بار کاری‌های غیرحساس، قابلیت دسترسی و انعطاف‌پذیری بالاتری نیز فراهم می‌شود.

انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری: با استفاده از هیبرید کلاود، سازمان‌ها می‌توانند بار کاری خود را بین محیط ابری خصوصی و عمومی توزیع کنند که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا در صورت نیاز، ظرفیت محاسباتی را افزایش دهند و منابع اضافی را براساس نیازهای فعلی تخصیص دهند.

بهبود عملکرد و کارایی: با توزیع بار کاری بین محیط ابری خصوصی و عمومی، سازمان‌ها می‌توانند استفاده بهینه‌تری از منابع محاسباتی خود داشته باشند. زمانی که بار کاری زیاد است، محیط ابری عمومی می‌تواند بار کاری را تسهیل کرده و در زمان‌های کمتر تقاضا، محیط ابری خصوصی می‌تواند استفاده شود.

کاهش هزینه‌ها: با استفاده از هیبرید کلاود، سازمان‌ها می‌توانند هزینه‌های مرتبط با تهیه و نگهداری زیرساخت‌های خود را کاهش دهند. آن‌ها می‌توانند از مزایای هزینه‌های ابری عمومی برای بار کاری‌ غیرحساس استفاده کنند و همچنین هزینه‌های مرتبط با زیرساخت‌های خصوصی را کمتر کنند.

Containers و Kubernetes

کانتینرها (Containers) و کوبرنتیز (Kubernetes) دو تکنولوژی محبوب در حوزه محاسبات ابری و مدیریت برنامه‌ها هستند. اجازه دهید به طور کلی درباره هر کدام توضیح کوتاهی ارائه دهیم:

کانتینرها:

کانتینرها محیط‌های جداگانه و مستقلی هستند که شامل یک برنامه و تمام وابستگی‌های آن است. آن‌ها برای ایجاد یک محیط اجرایی استفاده می‌شوند که به صورت مستقل از سیستم عامل و سخت‌افزار است. کانتینرها از فناوری‌های مانند Docker استفاده می‌کنند و برای بسته‌بندی و اجرای برنامه‌ها به صورت قابل حمل و قابل تعویض مورد استفاده قرار می‌گیرند. با استفاده از کانتینرها، برنامه‌ها را می‌توان به راحتی در محیط‌های مختلف اجرا کرد و از امکانات جداگانه مانند سرعت، امنیت و قابلیت انتقال بین سیستم‌ها بهره برد.

کوبرنتیز:

کوبرنتیز یک سیستم مدیریت است که برای مقیاس‌پذیری و اجرای هماهنگ برنامه‌های کانتینری به صورت خودکار و مقیاس‌پذیر استفاده می‌شود. این ابزار به مدیریت و کنترل راحت‌تر برنامه‌ها در محیط کانتینری کمک می‌کند و تمام جنبه‌های مانند مدیریت منابع، مقیاس‌پذیری، مانیتورینگ و بازیابی خودکار را شامل می‌شود. با استفاده از کوبرنتیز، می‌توان برنامه‌ها و خدمات را به صورت موازی و توزیع شده اجرا کرد و بهبود قابلیت اطمینان و عملکرد سیستم را فراهم نمود.

با استفاده از کانتینرها و کوبرنتیز، سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌ها را به راحتی و به صورت قابل حمل در محیط‌های مختلف اجرا کنند. فرآیند توسعه، تست و استقرار برنامه‌ها تسریع می‌شود و مدیریت و نگهداری برنامه‌ها نیز ساده‌تر می‌شود. علاوه بر این، با استفاده از مقیاس‌پذیری و خودکارسازی کوبرنتیز، سیستم‌ها قادر به مدیریت بارهای کاری‌ متغیر و درخواست‌های بالا هستند و عملکرد بهتری را زمانی که بار کاری زیاد است، از خود نشان می‌دهند.

کاهش هزینه‌ها: با استفاده از هیبرید کلاود، سازمان‌ها می‌توانند هزینه‌های مرتبط با تهیه و نگهداری زیرساخت‌های خود را کاهش دهند. آن‌ها می‌توانند از مزایای هزینه‌های ابری عمومی برای بارهای کاری‌ غیرحساس استفاده کنند و همچنین هزینه‌های مرتبط با زیرساخت‌های خصوصی را کمتر کنند.

گسترش اینترنت اشیا (IoT)

با رشد روزافزون دستگاه‌های متصل به اینترنت، پردازش ابری از اهمیت بیشتری برخوردار است. ابر به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های به دست آمده از دستگاه‌های IoT را به طور موثر و کارآمد پردازش کنند و بر اساس آن تصمیم‌گیری کنند. به بیان دقیق‌تر، پردازش ابری نقش بسیار مهمی در گسترش اینترنت اشیا (IoT) دارد. این دو تکنولوژی با همکاری، قابلیت‌ها و امکانات جدیدی را برای برنامه‌ها و دستگاه‌های مرتبط با IoT فراهم می‌کنند. برخی از تاثیرات رایانش ابری بر اینترنت اشیا به شرح زیر است:

مقیاس‌پذیری: با توجه به تعداد بسیار زیادی از دستگاه‌های مرتبط با IoT که ممکن است داده‌های زیادی تولید کنند، پردازش ابری قابلیت مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کند. زیرساخت ابری قادر به مدیریت بارهای کاری‌ متغیر است و میزان منابع مورد نیاز براساس نیازهای دستگاه‌های IoT قابل تغییر است. این امکان به سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بتوانند با افزایش تعداد دستگاه‌ها و حجم داده‌ها، عملکرد سیستم را به خوبی حفظ کنند.

ذخیره‌سازی و پردازش داده: دستگاه‌های IoT معمولا داده‌های زیادی را تولید می‌کنند. با استفاده از پردازش ابری، این داده‌ها به سرورهای ابری ارسال و ذخیره می‌شوند. سپس می‌توان از توان محاسباتی قدرتمند در ابر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، استخراج اطلاعات مفید و اعمال الگوریتم‌های هوشمند استفاده کرد. این اطلاعات مفید می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه، بهبود عملکرد سیستم‌ها و ارائه خدمات بهتر به کاربران IoT مورد استفاده قرار گیرند.

امنیت: امنیت اطلاعات در اینترنت اشیا بسیار حایز اهمیت است، زیرا دستگاه‌های اینترنت اشیا معمولا اطلاعات حساسی را در مورد کاربران، محیط و سیستم‌ها جمع‌آوری و ارسال می‌کنند. با استفاده از پردازش ابری، می‌توان به طور مرکزی امنیت داده‌ها را تحت نظارت قرار داد و مکانیزم‌های امنیتی مانند رمزنگاری، شناسایی دسترسی و تشخیص تهدیدات را بر روی داده‌ها و ارتباطات اینترنت اشیا اعمال کرد. این کار به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در مقابل حملات امنیتی محافظت کنند و از سوء استفاده‌های ممکن در حوزه اینترنت اشیا جلوگیری کنند.

قابلیت دسترسی: همچنین، با استفاده از پردازش ابری، دستگاه‌های اینترنت اشیا و کاربران می‌توانند به راحتی به داده‌ها و سرویس‌های مرتبط با اینترنت اشیا دسترسی پیدا کنند. این روش امکان اشتراک گذاری داده‌ها و سرویس‌ها را بین دستگاه‌های مختلف فراهم می‌کند و باعث افزایش همکاری و تعامل بین دستگاه‌های اینترنت اشیا می‌شود.

کاهش هزینه‌ها: با استفاده از پردازش ابری، سازمان‌ها و توسعه‌دهندگان نیازی به سرمایه‌گذاری بزرگ در زیرساخت‌های محلی برای پشتیبانی از دستگاه‌های اینترنت اشیا ندارند. آن‌ها می‌توانند از زیرساخت ابری استفاده کنند و درخواست مطابق با نیازهایشان منابع را مصرف کنند. این روش باعث کاهش هزینه‌ها، مدیریت آسان‌تر و افزایش بهره‌وری می‌شود.

به طور خلاصه، پردازش ابری در گسترش اینترنت اشیا نقش بسیار مهمی دارد. این فناوری امکان مقیاس‌پذیری، ذخیره‌سازی و پردازش داده، امنیت، دسترسی آسان و کاهش هزینه‌ها را برای دستگاه‌های اینترنت اشیا فراهم می‌کند و به توسعه و استفاده بهتر از اینترنت اشیا کمک می‌کند.

چند ابری (multi-cloud) در رایانش ابری

چند ابری به معنای استفاده همزمان یا همروند از چند سرویس ابری مستقل است. در رایانش ابری، یک شرکت می‌تواند از یک تامین‌کننده خاص سرویس ابری استفاده کند، اما در مدل چند ابری، سازمان‌ها می‌توانند از چندین تامین‌کننده سرویس ابری مختلف به صورت همزمان و موازی استفاده کنند. در مدل چند ابری، سازمان‌ها می‌توانند بخش‌های مختلف از برنامه‌ها و سرویس‌های خود را بر روی سرویس‌های ابری مختلف قرار دهند. به عنوان مثال، ممکن است از یک تامین‌کننده سرویس ابری برای ذخیره سازی داده‌ها استفاده کنند، در حالی که از یک تامین‌کننده دیگر برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. همچنین، می‌توانند از تامین‌کنندگان دیگر برای سرویس‌های شبکه، امنیت، مدیریت و غیره استفاده کنند. استفاده از معماری چند ابری مزایا و فوایدی به شرح زیر دارد:

انعطاف‌پذیری: استفاده از چند ابری به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا سرویس‌ها و بار کاری‌های خود را به صورت انعطاف‌پذیری بین تامین‌کنندگان ابری توزیع کنند. این امر به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به بهترین پاسخ به نیازها و مشکلات خود برسند و از مزایای خاص هر تامین‌کننده استفاده کنند.

قابلیت انتخاب: با استفاده از چند ابری، سازمان‌ها دارای گزینه و انتخاب بیشتری هستند. آن‌ها می‌توانند بین تامین‌کنندگان مختلف ابری انتخاب کنند و بر اساس نیازهای خود سرویس‌ها را انتخاب کنند. این قابلیت اجازه می‌دهد تا سازمان‌ها نسبت به هزینه‌ها، قابلیت‌ها، عملکرد و سطح خدمات مورد نیاز خود تصمیم‌گیری کنند.

مقاومت در برابر خرابی: با استفاده از چند ابری، سازمان‌ها قادر به مقابله با خرابی یک تامین‌کننده خاص هستند. اگر یکی از تامین‌کنندگان سرویس ابری متوقف شود یا با مشکلی مواجه شود، سازمان می‌تواند به سایر تامین‌کنندگان ابری بروند و خدمات خود را ادامه دهد. این امر باعث افزایش قابلیت اطمینان و کاهش ریسک‌های احتمالی می‌شود.

بهره‌وری و بهینه‌سازی هزینه: استفاده از چند ابری به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که برای هر بارکاری خود از تامین‌کنندگانی با هزینه و عملکرد مناسب استفاده کنند. آن‌ها می‌توانند بر اساس نیازهای خود منابع را تخصیص دهند و بهینه‌سازی هزینه‌های خود را انجام دهند.

در کل، چند ابری به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا از مزایا و قابلیت‌های مختلف تامین‌کنندگان ابری استفاده کنند و بهترین ترکیب از سرویس‌ها را برای نیازهای خود انتخاب کنند. با این رویکرد، سازمان‌ها می‌توانند عملکرد، انعطاف‌پذیری و قابلیت اطمینان خود را بهبود بخشند.

خدمات ابری Low-code و No-code

خدمات ابری Low-code و No-code به توسعه‌دهندگان و کسانی که کمتر تجربه برنامه‌نویسی دارند، امکان می‌دهند برنامه‌ها و نرم‌افزارهای خود را بدون نیاز به نوشتن کد برنامه‌نویسی کامل ایجاد کنند. این خدمات ابزارها و پلتفرم‌هایی هستند که با استفاده از رابط‌های کاربری بصری (مانند درگ و دراپ) و ابزارهای گرافیکی، فرآیند توسعه نرم‌افزار را ساده‌تر می‌کنند.

خدمات ابری No-code:

خدمات ابری No-code برای افرادی که هیچ تجربه‌ای در زمینه برنامه‌نویسی ندارند، مناسب هستند. این خدمات ابزارها و پلتفرم‌هایی را فراهم می‌کنند که اجازه می‌دهند بدون نوشتن کد، برنامه‌ها و نرم‌افزارهای سفارشی را ایجاد کنید. این ابزارها معمولا شامل ماژول‌هایی هستند که با ترکیب آن‌ها و تنظیم پارامترها و قوانین، برنامه‌ها را ایجاد می‌کنید. مثال‌هایی از خدمات ابری No-code عبارتند از Bubble، Adalo، Power Apps و AppSheet.

خدمات ابری Low-code:

خدمات ابری Low-code برای توسعه‌دهندگان با تجربه متوسط در زمینه برنامه‌نویسی مناسب هستند. این خدمات ابزارها و پلتفرم‌هایی را فراهم می‌کنند که با استفاده از کد بسیار کم، فرآیند توسعه برنامه‌ها را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از ابزارها و ویژگی‌های آماده، برنامه‌های پیچیده‌تری را ایجاد کنند. معمولا این خدمات امکان توسعه و تغییرات سریع در نرم‌افزارها را فراهم می‌کنند. مثال‌هایی از خدمات ابری Low-code عبارتند از OutSystems، Mendix، Appian و Microsoft Power Apps.

به طور کلی، خدمات ابری Low-code و No-code به توسعه‌دهندگان و تیم‌های توسعه نرم‌افزار کمک می‌کنند تا فرآیند توسعه را سریع‌تر، آسان‌تر و تعاملی‌تر کنند و همچنین امکان ایجاد نرم‌افزارهای پیچیده را برای افرادی که تجربه برنامه‌نویسی کمتری دارند، فراهم می‌کنند.

بخوانید: مهندس شبکه کیست و چگونه مهندس شبکه شویم؟