Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek"

Átírás

1 Big Data Korszerű technológiai és szolgáltatási modellek BIG DATA Napjainkban rohamosan nő az informatikai rendszerekben tárolt adatok mennyisége. Nemcsak a klasszikus üzleti, vagy termelési adatok kerülnek tárolásra, hanem óriási adatmennyiséget gyűjtenek a meteorológiai szolgálatok, a kommunikációs eszközök üzemeltetői, műholdas rendszerek, vagy például a térfigyelő kamerák és a közösségi hálók. A világon naponta 2.5 quintillion bájtnyi (2,5*10 30 bájt) adat keletkezik, ami azt jelenti, hogy a jelenleg rendelkezésünkre álló adatmennyiség 90 %-a az utóbbi 2 évben keletkezett (forrás: IBM). Az adatok jó része nem elszigetelt rendszerekben kerül tárolásra, hanem széleskörűen hozzáférhető módon, így lehetővé válik az adathalmazok összekapcsolása is. Az így létrejövő hatalmas sokszor strukturálatlan adathalmazok kezelésére nem megfelelőek a hagyományos relációs adatbáziskezelő rendszerek. A Big Data technológia célja, hogy nagyméretű adathalmazok esetén biztosítsa az adatok gyűjtését, kezelését, elfogadható idő alatti visszakereshetőségét, feldolgozását. Big Data technológiát számos területen alkalmazhatnak: tudományos célokra, például a Nagy Hadronütköztető (LHC CERN) rendszerben végzett kísérletek során keletkező adatok, vagy a rádióteleszkópos űrmegfigyelések adatainak feldolgozása, kiértékelése, az emberi genom feltérképezése társadalomtudományi kutatásokra, például a mobiltelefonok cellainformációinak elemzésével következtetni lehet az emberek mozgására, mobilitására államigazgatási célokra, például az USA kormányzatában, vagy Magyarországon a népszámlálási adatok feldolgozásában elektronikus kereskedelemben, például az Amazonnál, vagy az ebaynél A Big Data rendszereket az adatok nagy mennyisége, változatossága és komplexitása jellemzi. Többdimenziós adatmodell szerint épülnek fel, melyben az adatok alapegysége a tenzor, amely egy többdimenziós mátrixnak felel meg. Ennek kezelésére speciális tenzor-alapú számítási eljárásokat alkalmaznak. Az adatok feldolgozása tipikusan több száz, vagy akár több ezer nagy sebességű, párhuzamosan működő processzort tartalmazó számítógéprendszereken történik (Massively Parallel Processing MPP). Sok esetben az adatkezelés alapja egy keresésalapú alkalmazás (Search-Based Applications - SBA), mely képes aggregálni, normalizálni és osztályozni a strukturált, részben strukturált, vagy akár strukturálatlan adatokat.

2 Big Data A nagy adatmennyiség kezelésére széleskörűen alkalmazott programozási technika a Google által 2004-ben kidolgozott MapReduce modell. A map funkció szűrést és rendezést végez, a reduce pedig összegzi az eredményt. A map a feladatot sok kis feladategységre bontja, melyet a master node szétoszt a többi node között, így azok párhuzamosan hajtódnak végre, ezzel lényegesen lerövidítve a futási időt. Mivel az adatfeldolgozás egyik szűk keresztmetszete a háttértárolók sebessége, az adatokat osztott fájlrendszeren kell elhelyezni. Az osztott fájlrendszerben az összetartozó adatok fizikailag különböző háttértárakra kerülnek, ez lehetővé teszi, hogy a feldolgozáshoz szükséges adatok beolvasása párhuzamosan történjen. Ez a programozási modell jól használható például minta alapú keresésre, vagy elosztott rendezésre. A Google ezzel a programmal végzi a világháló indexének felépítését, ezt az indexet használják a Google keresőmotorjai. Az egyik legelterjedtebb MapReduse elven működő open source alkalmazás a Hadoop. Ezt használja például a Yahoo és a Facebook is. A Big Data rendszerekből kinyert adatok további feldolgozására alkalmazott szoftverek között megtalálhatók az üzleti informatikában használt statisztikai hipotézisvizsgálatok, adatbányászati szoftverek, a mesterséges intelligencia körébe tartozó szoftverek - mint például a genetikus (az evolúció biológiából kölcsönzött alapelv szerint működő) algoritmusokon alapuló keresési technikák, gépi tanulás, és beszédfelismerés -, jelfeldolgozás, szimuláció és az idősorok elemzése. Memóriaalapú adatbázisok (In-Memory DataBase IMDB) A memóriaárak meredek csökkenésével lehetővé vált, hogy a számítógépeket nagyon nagy kapacitású RAM memóriával építsék fel. A memóriában tárolt adatok írása, olvasása nagyságrendekkel gyorsabb, mint a háttértáron találhatóké, így egy adatbázis működését lényegesen gyorsítani lehet azzal, ha az adatbázis adatait a memóriában tároljuk. Ahhoz, hogy a nagy memória lehetőségeit jól ki lehessen használni, új adatszervezési és kezelési elvek alapján működő adatbáziskezelő rendszerekre van szükség. A memóriaalapú adatbáziskezelők oszlop alapú formátumban kezelik az adatokat a hagyományos sor alapú formátummal szemben. Míg ez utóbbi nagyon hasznos a tranzakciókezelésnél, az oszlop alapú formátum lényegesen meggyorsítja a lekérdezéseket. A legnagyobb szoftverfejlesztő cégek már megjelentek a piacon a memóriaalapú adatbáziskezelést lehetővé tevő rendszereikkel, az SAP a HANA, a Microsoft az SQL Server 2014-be integrált Hekaton, az Unicom Global cég a SolidDB, az Oracle pedig a Database In-Memory (az Oracle 12c kiegészítő csomagja) elnevezésű programcsomagot kínálja a felhasználóknak. Az IBM a saját fejlesztésű Informix adatbáziskezelő rendszerét egészítette ki memóriaalapú, oszlopszervezésű modell kezelésére alkalmas modullal. Ezek a rendszerek támogatják a hagyományos sor alapú feldolgozást is, így a nagymennyiségű tranzakció kezelése ugyanúgy megoldható velük, mint az adatok szűrése, csoportosítása, összegzése, melyet az oszlopformátumú adatkezelés tesz lényegesen gyorsabbá.

3 Big Data A memóriaalapú adatkezeléshez megfelelő hardvereszközökre van szükség, ilyenek például az ORACLE cég által fejlesztett SPARC M5 és SPARC M6 alapú szervergépek, melyek 32 terabájtig bővíthető operatív memóriával rendelkeznek. A SPARC M6-32 szerverben 32 párhuzamosan működő, egyenként 12 magos processzor található.

4 MŰKÖDÉSI MODELLEK Virtualizáció A virtualizáció során egy fizikai számítógépen programok segítségével egy, vagy több számítógép működését szimulálják. Rendszer szintű virtualizáció esetén egy teljes számítógépet szimulálnak, mely saját operációs rendszerrel rendelkezik. Így egy fizikai gépen több operációs rendszer futtatható egy időben, tehát fizikailag egyetlen számítógép úgy működik, mintha több párhuzamosan működő számítógép lenne. Az egyik legismertebb virtualizációs szoftver a VMware. Folyamat szintű virtualizációval egyetlen program, egyetlen folyamat futtatható. A virtuális környezet a folyamat indításakor jön létre, és a folyamat befejeződésekor szűnik meg. Az egyik legismertebb ilyen környezet a Java Virtual Machine. A virtualizáció során a környezet beállításánál az erőforrásokat fixen hozzá kell rendelni a virtuális gépekhez, azonban szükség esetén az erőforrások átcsoportosíthatók. A virtualizáció lehetővé teszi az erőforrások jobb kihasználását, növeli a rendszerek rugalmasságát, megbízhatóságát és így lehetővé válik a költségek csökkentése is. Virtualizált környezetben a felhasználó nem tudja, hogy az általa futtatott alkalmazások milyen fizikai hardveren futnak, vagy éppen az adatai hol kerültek tárolásra. Felhő technológia A felhő alapú szolgáltatások szintén a virtualizáción alapulnak, de itt már a felhasználó elől teljesen rejtve marad, hogy a számára nyújtott szolgáltatások működtetése hol, és milyen eszközökkel történik, mintha egy felhő takarná el azokat. A technológia innen kapta a nevét, az ilyen rendszerek működését bemutató ábrákon felhővel jelzik a hálózaton keresztül elérhető erőforrásokat, szolgáltatásokat. A felhőalapú szolgáltatásnál az erőforrások szétosztása a folyamatok között rugalmasan és automatikusan, az üzemeltető beavatkozása nélkül történik. Hatékony felhőalapú szolgáltatást akkor lehet nyújtani, ha a felhőben sok folyamat kiszolgálása történik, így válik lehetővé az erőforrások jó kihasználása. Egy hagyományos rendszerben az erőforrásokat a legnagyobb terhelésre kellett méretezni, a felhő esetén erre nincs szükség, hiszen valószínűtlen, hogy minden folyamatnak egy időben jelentkezne a legnagyobb erőforrásigénye. Mivel a rendszer rugalmasan át tudja csoportosítani az erőforrásokat a folyamatok között, összességében sokkal kevesebb erőforrásra van szükség, mint ha minden folyamat csúcsterhelésével számolnának. Mivel az erőforrások hozzárendelése a folyamathoz az igény megjelenésekor azonnal megtörténik, a felhasználó számára úgy tűnik, hogy korlátlan erőforrások állnak rendelkezésére. Amint a folyamat már nem tart igényt egy erőforrásra, azt a rendszer elveszi tőle és akár át is adhatja egy másik folyamatnak. Mivel a felhő szolgáltatója jelentős erőforrással és szakembergárdával rendelkezik, a felhő alapú szolgáltatásokat nagy megbízhatósággal és állandó

5 rendelkezésre állással tudja a felhasználók számára nyújtani. A felhő szolgáltatásait szabványos mechanizmusokon keresztül lehet elérni, így különböző eszközökkel (például vékony vagy vastag kliens, mobiltelefon, laptop, PDA) is igénybe vehetők. A felhő alapú szolgáltatásoknál lehetőség van az igénybe vett szolgáltatások pontos mérésére, így a felhasználó csak azt fizeti meg, amit ténylegesen használt. Egy felhő alapú szolgáltatás jellemzői: rendelkezésre álló jelentős erőforráskészlet az erőforrások dinamikusan, és automatikusan kerülnek szétosztásra a felhasználók folyamatai között - skálázhatóság a szolgáltatások heterogén eszközökkel elérhetők a felhasználók nem ismerik a biztosított fizikai erőforrások pontos helyét és elemeit az igénybevett szolgáltatások és erőforrások pontos mérése nagyfokú hibatűrés és megbízhatóság 1. ábra: Felhőalapú rendszer Szolgáltatási modellek (Service Models) Szolgáltatásként kínált infrastruktúra (Infrastructure as a Service - IaaS) Ebben a modellben a szolgáltató csak az infrastruktúrát, a szükséges erőforrásokat biztosítja, vagyis a virtuális gépeket, a tárhelyet, a hálózati és a

6 tűzfalszolgáltatásokat. A felhasználó telepíti az operációsrendszert és az alkalmazásokat a virtuális gépekre, így az ő feladata azok kiválasztása, üzemeltetése és karbantartása. A modell előnye, hogy a felhasználó maga dönthet minden szoftverelemről és teljes egészében felügyeli azok működését. Hátránya, hogy az üzemeltetési költség ugyanakkora, mintha saját informatikai rendszert üzemeltetnének, egyedül a hardvereszközök beszerzésére és karbantartására nem kell költeni. Szolgáltatásként kínált platform (Platform as a Service - PaaS) Ebben a modellben a szolgáltató nemcsak az infrastruktúrát, hanem a szoftverkörnyezetet is biztosítja, így például a virtuális gépeken futó operációs rendszereket, web-szervert, adatbázisszervert is. Az alkalmazások kiválasztása a felhasználó feladata, így akár saját fejlesztésű alkalmazásokat is használhat. Az alkalmazások karbantartása, üzemeltetése továbbra is a felhasználó feladata. A modell előnye, hogy nem kell kialakítani a hardver infrastruktúrát, nem kell licencelni a platformot biztosító rendszerszoftvereket, nem kell azok üzemeltetésével, frissítésével foglalkozni. A felhasználó maga választja ki az alkalmazásokat és maga állítja be azok működési paramétereit is. Hátránya, hogy az alkalmazások üzemeltetését is neki kell megoldania, így az előző modellhez képest kevesebb, de még mindig jelentős üzemeltetési költsége van a rendszernek. Szolgáltatásként kínált szoftverek (Software as a Service - SaaS) Ez a legmagasabb szolgáltatási szint, itt nemcsak a környezetet, hanem az alkalmazásokat is a szolgáltató biztosítja. A felhasználó az alkalmazások csak néhány konfigurációs beállítását tudja megváltoztatni, egyébként semmi ráhatás nincs a rendszer és az alkalmazások kiválasztására, üzemeltetésére. A felhasználó különböző eszközökkel kapcsolódhat a szolgáltatáshoz, így normál, vagy vékony kliens gépekkel, tabletekkel, esetleg mobiltelefonokkal. Az alkalmazások általában web-böngésző program segítségével használhatók. A modell előnye, hogy nincs szükség informatikai beruházásra, a rendszer használata gyorsan bevezethető, a szoftverek napra kész állapotát, megfelelő rendelkezésre állását a szolgáltató biztosítja, a megfelelő adatvédelemről, hálózati biztonságról szintén ő gondoskodik, a felhasználónál a rendszer üzemeltetési költsége minimális, IT beruházásra pedig a kliens gépeket leszámítva - egyáltalán nincs szükség. A szolgáltatás díját a felhasználó havonta, vagy évente fizeti a szolgáltatónak az igénybe vett szolgáltatásoknak megfelelően, így ez a költség jól tervezhető. Hátránya, hogy kész alkalmazások közül lehet csak választani, nincs lehetőség a felhasználó egyedi igényeinek kiszolgálására.

7 2. ábra Felelősségi körök megoszlása a szolgáltatási modellekben Telepítési modellek (Deployment Models) Privát felhő (Private cloud) Privát felhő esetén a felhő infrastruktúrát csak egyetlen felhasználó (szervezet) használhatja. Ebben az esetben a szolgáltató többnyire csak az infrastruktúrát biztosítja, a rendszer felügyelete a felhasználó hatáskörébe tartozik. Előnye a nagy adatbiztonság, az érzékeny adatok feletti teljes kontroll. Hátránya, hogy a maximális terhelésre kell tervezni, és az IT költségek nem csökkenthetők lényegesen az alkalmazásával. Egy szervezet dönthet úgy, hogy nem külső szolgáltatót vesz igénybe, hanem saját adatközpontjában hozza létre a felhő infrastruktúrát, ezt belső felhőnek (internal cloud) nevezzük. Előnye, hogy teljesen biztonságos és kontrollálható. Hátránya, hogy komoly beruházást igényel, jelentős üzemeltető személyzettel működtethető. Csak olyan nagy cégeknél éri meg ezt a modellt alkalmazni, ahol rendkívül érzékeny adatokkal dolgoznak, és nagyon fontos az adatok megfelelő védelme. Közösségi felhő (Community cloud ) Közösségi felhő akkor jön létre, ha egy privát felhő infrastruktúrát több szervezet megosztva használ. Csak olyan szervezeteknek érdemes társulniuk

8 egy közösségi felhő létrehozásában, amelyek azonos elvárásokat támasztanak a szolgáltatással szemben, pl. azonos biztonsági és megfelelési követelményeket. A felhő működhet valamely szervezet saját adatközpontjában, de működtetheti akár külső szolgáltató is. Előnye, hogy az üzemeltetési költségek megoszlanak a szervezetek között. Hátránya azonban a privát felhőhöz képest, hogy az egyedi igényeket nem lehet figyelembe venni. Sok esetben a társult szervezetek hasonló működésűek, így ugyanakkor jelentkezik mindegyiknél a legnagyobb erőforrásigény, ezért az infrastruktúrát a legnagyobb terhelésre kell tervezni. Publikus felhő (Public cloud) A publikus felhőt egy szolgáltató cég a saját adatközpontjában, a saját eszközeivel működteti számos szervezet számára, melyek a szolgáltatást az Interneten keresztül tudják igénybe venni. Itt nagyon fontos annak biztosítása, hogy az egyes felhasználók teljesen el legyenek izolálva egymástól. Előnyei, hogy a felhasználónál nincs szükség komolyabb IT beruházásra és személyzetre, a fizetés pedig a felhasználás alapján történik, így lényegesen olcsóbb, mint a privát felhő. Hátránya, hogy az adatok egy külső cég által működtetett tárolón kerülnek elhelyezésre - így kikerülnek a felhasználó közvetlen felügyelete alól -, és nyilvános hálózaton közlekednek a felhasználó és a szolgáltató rendszere között. E két dolog jelentős biztonsági kockázatot rejt magában, ezért nagyon fontos az adatok megfelelő titkosítása és védelme. Technikai kialakításában a privát és a publikus felhőtípus nem sokban különbözik egymástól, a jelentős eltérés a nyújtott biztonsági szintben van. Hibrid felhő (Hybrid cloud) Hibrid felhő két, vagy több felhőszolgáltatás összekapcsolásával jön létre. Ezek között lehet privát, közösségi, vagy publikus felhő is. A felhők továbbra is különálló egységként működnek, de szabványosított kapcsolaton keresztül adatokat, alkalmazásokat tudnak átadni egymásnak. Az egyik tipikus alkalmazása, amikor egy cég az érzékeny adatait egy privát felhőben kezeli, de ezt a felhőt összekapcsolja egy publikus felhővel, ahol különböző üzleti intelligencia szoftverek által nyújtott szolgáltatásokat vesz igénybe. Másik lehetséges alkalmazása, ha a cég a saját privát felhőjének kiterjesztéseként vesz igénybe publikus felhőszolgáltatást. Ilyenkor az alapvető feladatokat a privát felhőben végzi, de ha annak erőforrásai kevésnek bizonyulnak, igénybe veszi a publikus felhőt is. Ezt a cloud bursting technológia teszi lehetővé, mely tulajdonképpen egy alkalmazás, ami a privát felhőben fut, és amikor az erőforrásigény megnövekszik, a feladatokat áthelyezi a publikus felhőbe. Ennek a megoldásnak az az előnye, hogy a publikus felhőszolgáltatást csak akkor veszi igénybe, ha szüksége van rá, fizetni pedig a használat arányában kell érte.

9 A felhő technológia előnyei 3. ábra Hibrid felhő Költségkímélő A belső felhő kivételével nincs szükség jelentős informatikai beruházásra és az üzemeltetési költségek is jóval alacsonyabbak, mint a saját informatikai rendszer esetén. Méretezhető A szolgáltatás mindig az igényeknek megfelelő mennyiségű erőforrást biztosítja, így plusz erőforrásokat tud adni, ha megnövekszik a számolási igény, amelyekre pedig nincs szükség, azokat elveszi. Helyfüggetlen Nincs jelentősége annak, hogy az eszközök fizikailag hol helyezkednek el, a felhasználó számára bárhonnan igénybe vehető a szolgáltatás. Rendelkezésre állás A szolgáltató cégek jelentős eszközparkkal rendelkeznek, így az esetleges hardverhibák esetén is folyamatosan biztosítani tudják a szolgáltatást, a megfelelő szakembergárda pedig biztosítja a szolgáltatás magas színvonalát. Folyamatos támogatás A szolgáltató szakemberei segítséget nyújtanak a felhasználóknak a megfelelő szolgáltatás kiválasztásában és a felhasználás során felmerülő problémák megoldásában.

Az információs rendszerek adatai

Az információs rendszerek adatai Az információs rendszerek adatai Nagy mennyiségű adat Tárolás Karbantartás Visszakeresés, feldolgozás Adatbázis 2 Az adatbázis fogalma Az adatbázis együtt tárolt, egymással kapcsolatban levő adatok rendszere.

Részletesebben

Az információs rendszerek adatai

Az információs rendszerek adatai Az információs rendszerek adatai Nagy mennyiségű adat Tárolás Karbantartás Visszakeresés, feldolgozás Adatbázis 2 Az adatbázis fogalma Az adatbázis együtt tárolt, egymással kapcsolatban levő adatok rendszere.

Részletesebben

A számítási felhő világa

A számítási felhő világa A számítási felhő világa Ismerkedés az alapfogalmakkal és egyéb aspektusok 0 Copyright 2012 FUJITSU Számítási felhő - tematika 1. Történeti előzmények 2. A felhő fogalma 3. Szolgáltatások a felhőből 4.

Részletesebben

TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS

TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS Hartung István BME Irányítástechnika és Informatika Tanszék TEMATIKA Cloud definíció, típusok, megvalósítási modellek Rövid Azure cloud bemutatás

Részletesebben

IBM felhő menedzsment

IBM felhő menedzsment IBM Váltsunk stratégiát! Budapest, 2012 november 14. IBM felhő menedzsment SmartCloud Provisioning és Service Delivery Manager Felhő alapú szolgáltatások Felhasználás alapú számlázás és dinamikus kapacitás

Részletesebben

A cloud szolgáltatási modell a közigazgatásban

A cloud szolgáltatási modell a közigazgatásban A cloud szolgáltatási modell a közigazgatásban Gombás László Krasznay Csaba Copyright 2011 Hewlett-Packard Development Company HP Informatikai Kft. 2011. november 23. Témafelvetés 2 HP Confidential Cloud

Részletesebben

Felhőszámítástechnika (Cloud Computing) helye és szerepe az on-line világ folyamataiban. Dr. Élő Gábor Széchenyi István Egyetem ITOK 2013

Felhőszámítástechnika (Cloud Computing) helye és szerepe az on-line világ folyamataiban. Dr. Élő Gábor Széchenyi István Egyetem ITOK 2013 Felhőszámítástechnika (Cloud Computing) helye és szerepe az on-line világ folyamataiban Dr. Élő Gábor Széchenyi István Egyetem ITOK 2013 A felhő alapú számítástechnika A felhő alapú számítástechnika (angolul

Részletesebben

Felhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön

Felhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön Budai Károly Szoftver architekt 2015. április 1. Felhőszolgáltatások megvalósítása PureSystems eszközökön 2015 IBM Corpora/on Tartalom è Az IBM PureSystems termékcsalád è PureFlex - IaaS è PureApplication

Részletesebben

Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt.

Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon. Groma István PhD SDA DMS Zrt. Rendszermodernizációs lehetőségek a HANA-val Poszeidon Groma István PhD SDA DMS Zrt. Poszeidon EKEIDR Tanúsított ügyviteli rendszer (3/2018. (II. 21.) BM rendelet). Munkafolyamat támogatás. Papírmentes

Részletesebben

Párhuzamos és Grid rendszerek

Párhuzamos és Grid rendszerek Párhuzamos és Grid rendszerek (12. ea) Cloud computing Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 2013.04.29. - 1 - Újabb buzzword? Metacomputing Utility computing Grid computing

Részletesebben

Magic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon

Magic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon Magic xpi 4.0 vadonatúj Architektúrája Gigaspaces alapokon Mi az IMDG? Nem memóriában futó relációs adatbázis NoSQL hagyományos relációs adatbázis Más fajta adat tárolás Az összes adat RAM-ban van, osztott

Részletesebben

Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art

Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art Molnár Bence Szerkesztette: Koppányi Zoltán Osztott adatbázisok Osztott rendszerek Mi is ez? Mi teszi lehetővé? Nagy sebességű hálózat Egyre olcsóbb, és

Részletesebben

Felhőalkalmazások a. könyvvizsgálatban

Felhőalkalmazások a. könyvvizsgálatban Felhőalkalmazások a könyvvizsgálatban Bevezetés cloud computing google keresés Nagyjából 247 000 000 találat (0,39 másodperc) Felhő alapú szolgáltatások jellemzője: bárhonnan (ahol Internet elérés biztosított),

Részletesebben

Felhő rendszerek és felhő föderációk. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Felhő rendszerek és felhő föderációk. Kacsuk Péter MTA SZTAKI Felhő rendszerek és felhő föderációk Kacsuk Péter MTA SZTAKI Számítási felhő Egy technológia, amely segíti a nagy számítási- és tárolási kapacitás menedzselését A felhasználóknak skálázhatóságot, magas

Részletesebben

MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop. Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK

MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop. Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK MTA Cloud Use cases MTA Cloud workshop Hernáth Szabolcs MTA WIGNER FK IT felhasználás dimenziói Felhasználók száma / jellege Kapacitás mérete / jellege Számítási feladat / szoftverkörnyezet Adatok mérete

Részletesebben

30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR

30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB DOMBORA SÁNDOR BEVEZETÉS (INFORMATIKA, INFORMATIAKI FÜGGŐSÉG, INFORMATIKAI PROJEKTEK, MÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI FELADATOK TALÁKOZÁSA, TECHNOLÓGIÁK) 2016. 09. 17. MMK- Informatikai

Részletesebben

Segesdi Dániel. OpenNebula. Virtualizációs technológiák és alkalmazásaik BMEVIMIAV89. 2011 ősz

Segesdi Dániel. OpenNebula. Virtualizációs technológiák és alkalmazásaik BMEVIMIAV89. 2011 ősz Segesdi Dániel OpenNebula Virtualizációs technológiák és alkalmazásaik BMEVIMIAV89 2011 ősz OpenNebula Előszó A feladatom az OpenNebula nyílt forráskódú cloud management eszköz megismerése, mely egységes

Részletesebben

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 1 Oracle Felhő Alkalmazások: Gyorsabb eredmények alacsonyabb kockázattal Biber Attila Igazgató Alkalmazások Divízió 2 M I L L I Á RD 4 1 PERC MINDEN 5 PERCBŐL 5 6 Ember használ mobilt 7 FELHŐ SZOLGÁLTATÁS

Részletesebben

MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 4

MMK-Informatikai projekt ellenőr képzés 4 Miről lesz szó Big Data definíció Mi a Hadoop Hadoop működése, elemei Köré épülő technológiák Disztribúciók, Big Data a felhőben Miért, hol és hogyan használják Big Data definíció Miért Big a Data? 2017.

Részletesebben

A Magyar Posta Zrt Hyper-V infrastruktúrája. Bene Zsolt Infrastruktúra fejlesztő rendszermérnök Magyar Posta ZRT

A Magyar Posta Zrt Hyper-V infrastruktúrája. Bene Zsolt Infrastruktúra fejlesztő rendszermérnök Magyar Posta ZRT A Magyar Posta Zrt Hyper-V infrastruktúrája Bene Zsolt Infrastruktúra fejlesztő rendszermérnök Magyar Posta ZRT 1.oldal Bevezetés: A Magyar Posta több mint 1300 kistelepülés postahivatalának működtetését

Részletesebben

ÉLET A FELHŐBEN - HATÉKONYSÁGNÖVELÉS CLOUD TECHNOLÓGIÁVAL. Baranyi Fanni Microsoft Online Szolgáltatások Értékesítési Szakértő

ÉLET A FELHŐBEN - HATÉKONYSÁGNÖVELÉS CLOUD TECHNOLÓGIÁVAL. Baranyi Fanni Microsoft Online Szolgáltatások Értékesítési Szakértő ÉLET A FELHŐBEN - HATÉKONYSÁGNÖVELÉS CLOUD TECHNOLÓGIÁVAL Baranyi Fanni Microsoft Online Szolgáltatások Értékesítési Szakértő Magunknak állítjuk elő: kapacitáshiány, vagy kapacitástöbblet Közműhálózatok:

Részletesebben

FELHŐ és a MAINFRAME. Irmes Sándor

FELHŐ és a MAINFRAME. Irmes Sándor FELHŐ és a MAINFRAME Irmes Sándor Változik az üzleti környezet Zavaró tényezők viharában Gartner: nexus of forces (összehangolt erőterek) Social: Mindenhol elérhető kapcsolattartás, egyre gazdagabb tartalommal

Részletesebben

moderátorok: Kovács András és Papp Attila Gyártói kerekasztal beszélgetés

moderátorok: Kovács András és Papp Attila Gyártói kerekasztal beszélgetés moderátorok: Kovács András és Papp Attila Gyártói kerekasztal beszélgetés Mai témáink Felhő szolgáltatások várható terjedése A hibrid vállalati ICT környezet hardver és szoftver infrastruktúra igényei

Részletesebben

Bárányfelhő vagy viharfelhő? A felhő alapú megoldások biztonsági kérdései. Császár Rudolf Műszaki fejlesztési vezető Digital Kft.

Bárányfelhő vagy viharfelhő? A felhő alapú megoldások biztonsági kérdései. Császár Rudolf Műszaki fejlesztési vezető Digital Kft. Bárányfelhő vagy viharfelhő? A felhő alapú megoldások biztonsági kérdései Császár Rudolf Műszaki fejlesztési vezető Digital Kft. Tartalom Cloud computing definíció Cloud computing adatbiztonsági szemüveggel

Részletesebben

Slamovits Tibor Államigazgatásiüzletág-vezető EMC Magyarország

Slamovits Tibor Államigazgatásiüzletág-vezető EMC Magyarország Slamovits Tibor Államigazgatásiüzletág-vezető EMC Magyarország Email: tibor.slamovits@emc.com T: +36-30-588-7040 Copyright 2010 EMC Corporation. All rights reserved. 1 Kormányzati célok: - Szolgáltató

Részletesebben

Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI Miért jó nekünk kutatóknak a felhő? Kacsuk Péter MTA SZTAKI Szolgáltatások halmaza: o Erőforrások, alkalmazások, eszközök o Nagy méretű, heterogén, gazdaságos, mobil, zöld El van takarva, hogy o Hol van

Részletesebben

Cloud Computing a gyakorlatban. Szabó Gyula (GDF) Benczúr András (ELTE) Molnár Bálint (ELTE)

Cloud Computing a gyakorlatban. Szabó Gyula (GDF) Benczúr András (ELTE) Molnár Bálint (ELTE) Cloud Computing a gyakorlatban Szabó Gyula (GDF) Benczúr András (ELTE) Molnár Bálint (ELTE) Az el adás felépítése CLOUD ALKALMAZÁSI FELMÉRÉSEK CLOUD COMPUTING DEFINICIÓK CLOUD SZOLGÁLTATÁSI ÉS ÜZEMEL-

Részletesebben

VIRTUALIZÁCIÓS TECHNOLÓGIÁK EUCALYPTUS CLOUD PLATFORM

VIRTUALIZÁCIÓS TECHNOLÓGIÁK EUCALYPTUS CLOUD PLATFORM Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar VIRTUALIZÁCIÓS TECHNOLÓGIÁK EUCALYPTUS CLOUD PLATFORM Sápi Dénes UWCRHX BUDAPEST, 2011 1. A Cloud Computingről általánosságban

Részletesebben

GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN

GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB Szabó Csenger ÚJ GENERÁCIÓS ADATBÁZISOK A BIG DATA KÜLÖNBÖZŐ TERÜLETEIN 2016. 12. 31. MMK- Informatikai projektellenőr képzés Big Data definíció 2016. 12. 31. MMK-Informatikai

Részletesebben

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel

2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest. Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel 2011. November 8. Boscolo New York Palace Budapest Extrém teljesítmény Oracle Exadata és Oracle Exalogic rendszerekkel Integrált rendszerek - Engineered Systems Együtt tervezett hardver és szoftver Egyedi

Részletesebben

Történet John Little (1970) (Management Science cikk)

Történet John Little (1970) (Management Science cikk) Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológia Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems) Döntések információn

Részletesebben

Virtualizációs Technológiák Felhő alapú rendszerek

Virtualizációs Technológiák Felhő alapú rendszerek Virtualizációs Technológiák Felhő alapú rendszerek A Felhő (Cloud Computing) A számítási felhő az informatika egyik legújabb fogalma, mely szakít az eddig megszokott nézőponttal, és előrevetíti a fizikai

Részletesebben

A felhőről általában. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

A felhőről általában. Kacsuk Péter MTA SZTAKI A felhőről általában Kacsuk Péter MTA SZTAKI Miért fontos a felhő? (I) Problémák, ha az infrastruktúra még nem létezik Az ötletek megvalósításához szükséges idő Kutatás a felhők előtt 1. Van egy jó ötlet

Részletesebben

Quadro Byte Zrt. www.qb.hu

Quadro Byte Zrt. www.qb.hu Quadro Byte Zrt. www.qb.hu Előadó: Sipos Géza ISO 9001 Mára szinte mindenki valamilyen felhőnek tagja! Felhő alapú alkalmazások: Gmail, Freemail, stb. Google térkép, Navigációk, DropBox Ingyen tárhelyek,

Részletesebben

Component Soft 1994-2013 és tovább

Component Soft 1994-2013 és tovább Component Soft 1994-2013 és tovább IT szakemberek oktatása, tanácsadás Fő témáink: UNIX/Linux rendszerek, virtualizációs, fürtözési, tároló menedzsment és mentési technológiák Adatbázisok és middleware

Részletesebben

Hogyan építsünk adatközpontot? Tarcsay György 2014.05.14.

Hogyan építsünk adatközpontot? Tarcsay György 2014.05.14. Hogyan építsünk adatközpontot? Tarcsay György 2014.05.14. M I A Z A Z A D AT K Ö Z P O N T? 2014.05.14. 2 M I A Z A Z A D AT K Ö Z P O N T? Iroda: Élettartam: 5-10 év Fix telepítés Hosszútávú megbízhatóság

Részletesebben

BIG DATA ELEMZÉSEK LEHETŐSÉGEI

BIG DATA ELEMZÉSEK LEHETŐSÉGEI BIG DATA ELEMZÉSEK LEHETŐSÉGEI A KÖRNYEZETVÉDELMI MODELLEZÉSBEN Dr. Torma A. 2015.11.13. 2015/11/13 Dr. TORMA A. >> Széchenyi István Egyetem 2 Tartalom 1. A Big Data fogalma 2. Pár érdekes adat a Big Data

Részletesebben

EGI-InSPIRE. Café Grid március 24. Szeberényi Imre 3/25/ EGI-InSPIRE RI

EGI-InSPIRE. Café Grid március 24. Szeberényi Imre 3/25/ EGI-InSPIRE RI EGI-InSPIRE Café Grid Szeberényi Imre szebi@iit.bme.hu 2011. március 24. 3/25/2011 1 Performance per Dollar Spent Aktualitás Technológiák gyors fejlődése e-infrastruktúra Doubling Time (months) 9 12 18

Részletesebben

Korszerű Adatbázisok. Gombos Gergő

Korszerű Adatbázisok. Gombos Gergő Korszerű Adatbázisok Gombos Gergő Elérhetőségek Email: ggombos@inf.elte.hu Szoba: 2-503 Honlap: http://ggombos.web.elte.hu Tematika 1. Bevezetés: Virtualizáció, Cloud 2-3. XML XPath, XQuery 4. Szemantikus

Részletesebben

Ismerkedjünk tovább a számítógéppel. Alaplap és a processzeor

Ismerkedjünk tovább a számítógéppel. Alaplap és a processzeor Ismerkedjünk tovább a számítógéppel Alaplap és a processzeor Neumann-elvű számítógépek főbb egységei A részek feladatai: Központi egység: Feladata a számítógép vezérlése, és a számítások elvégzése. Operatív

Részletesebben

A felhő. Buday Gergely Károly Róbert Főiskola ősz

A felhő. Buday Gergely Károly Róbert Főiskola ősz A felhő Buday Gergely Károly Róbert Főiskola 2015 ősz Az Internet technológiái vannak amik gyorsan elterjednek és bevett gyakorlattá válnak Java, JavaScript vannak amik sosem terjednek el WAP, Wireless

Részletesebben

Veeam Agent for Windows and Linux

Veeam Agent for Windows and Linux Veeam Agent for Windows and Linux Mátyás Keszler Matyas.Keszler@Veeam.com Cristian Suteu Cristian.Suteu@Veeam.com Erről a webináriumrol Bemutatjuk a Veeam Windows és Linux Agenteket Beszélünk a technikai

Részletesebben

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás

Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás 2011 November 8. New York Palota Hotel Boscolo Budapest Oracle Enterprise Manager: Az első teljesértékű felhő üzemeltetési megoldás Sárecz Lajos, Vezető tanácsadó Oracle Hungary Átfogó felhő üzemeltetés

Részletesebben

Microsoft SQL Server telepítése

Microsoft SQL Server telepítése Microsoft SQL Server telepítése Az SQL Server a Microsoft adatbázis kiszolgáló megoldása Windows operációs rendszerekre. Az SQL Server 1.0 verziója 1989-ben jelent meg, amelyet tizenegy további verzió

Részletesebben

VIRTUALIZÁCIÓ KÉSZÍTETTE: NAGY ZOLTÁN MÁRK EHA: NAZKABF.SZE I. ÉVES PROGRAMTERVEZŐ-INFORMATIKUS, BSC

VIRTUALIZÁCIÓ KÉSZÍTETTE: NAGY ZOLTÁN MÁRK EHA: NAZKABF.SZE I. ÉVES PROGRAMTERVEZŐ-INFORMATIKUS, BSC VIRTUALIZÁCIÓ KÉSZÍTETTE: NAGY ZOLTÁN MÁRK EHA: NAZKABF.SZE I. ÉVES PROGRAMTERVEZŐ-INFORMATIKUS, BSC A man should look for what is, and not for what he thinks should be. Albert Einstein A számítógépek

Részletesebben

Hadoop és használata az LPDS cloud-on

Hadoop és használata az LPDS cloud-on Hadoop és használata az LPDS cloud-on Bendig Loránd lbendig@ilab.sztaki.hu 2012.04.13 Miről lesz szó? Bevezetés Hadoop áttekintés OpenNebula Hadoop cluster az LPDS cloud-on Tapasztalatok, nyitott kérdések

Részletesebben

Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban. Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja

Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban. Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja Konszolidáció és költségcsökkentés a gyakorlatban Az Országos Tisztifőorvosi Hivatal Oracle adatbázis konszolidációja Az Xperteam Zrt. Szolgáltatásaink Oracle termékekkel kapcsolatos kiemelkedő szakismeret:

Részletesebben

Bízzunk a felhőben! Spilák Viktor termékmenedzser KÜRTCloud Felhő kockázatok nélkül. viktor.spilak@kurt.hu 2014. június 18.

Bízzunk a felhőben! Spilák Viktor termékmenedzser KÜRTCloud Felhő kockázatok nélkül. viktor.spilak@kurt.hu 2014. június 18. Bízzunk a felhőben! Spilák Viktor termékmenedzser KÜRTCloud Felhő kockázatok nélkül viktor.spilak@kurt.hu 2014. június 18. Budaörs Miről lesz szó? 1. Felhő, mint új trend 2. Mi a felhő technológia? 3.

Részletesebben

A virtualizáció a modern vállalati informatikai infrastruktúra alapja

A virtualizáció a modern vállalati informatikai infrastruktúra alapja A virtualizáció a modern vállalati informatikai infrastruktúra alapja Bodnár Ádám a-adbodn@microsoft.com Server Product Marketing Manager Microsoft Magyarország 0 Miről lesz ma szó? A virtualizáció Mire

Részletesebben

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting

Big Data adattárházas szemmel. Arató Bence ügyvezető, BI Consulting Big Data adattárházas szemmel Arató Bence ügyvezető, BI Consulting 1 Bemutatkozás 15 éves szakmai tapasztalat az üzleti intelligencia és adattárházak területén A BI Consulting szakmai igazgatója A BI.hu

Részletesebben

Andrews Kft. A technológia megoldás szállító. <zambo.marcell@andrews.hu>

Andrews Kft. A technológia megoldás szállító. <zambo.marcell@andrews.hu> Andrews Kft. A technológia megoldás szállító. Az Andrews bemutatása. 1999 derekán alakult az ALF tűzfal fejlesztésére. Csak magyar tulajdonosok. Tulajdonosok zömében mérnökök

Részletesebben

INFORMÁCIÓTECHNOLÓGIA ÉS KOMMUNIKÁCIÓ FELHŐBŐL. HOUG 2013, Siófok

INFORMÁCIÓTECHNOLÓGIA ÉS KOMMUNIKÁCIÓ FELHŐBŐL. HOUG 2013, Siófok INFORMÁCIÓTECHNOLÓGIA ÉS KOMMUNIKÁCIÓ FELHŐBŐL HOUG 2013, Siófok PÁR SZÓ A T-SYSTEMS MAGYARORSZÁGRÓL strictly confidential, confidential, internal, public 4/26/2013 2 HAZÁNK VEZETŐ IKT VÁLLALATA 5500 nagyvállalati

Részletesebben

Oracle cloudforgatókönyvek

Oracle cloudforgatókönyvek Oracle cloudforgatókönyvek Tóth Csaba vezető architect 1 A PUBLIKUS FELHŐ piaci növekedése 207 MILLIÁRD $ $109 MILLIÁRD $ $91 MILLIÁRD $ 2011 2012 2016 2 Source: Gartner PRIVÁT PUBLIKUS HIBRID 3 ÜZLETI

Részletesebben

Hibrid Cloud az új Oracle Enterprise Manager Cloud Control 13c-vel

Hibrid Cloud az új Oracle Enterprise Manager Cloud Control 13c-vel Mosolygó Ferenc - Avnet Hibrid Cloud az új Oracle Enterprise Manager Cloud Control 13c-vel 1 2016 április 6. Követelmény: Üzemeltetni kell, akárhol is van az erőforrás A publikus felhőben lévő rendszereknek

Részletesebben

SUSE Linux Enterprise Server 12 Hargitai Zsolt

SUSE Linux Enterprise Server 12 Hargitai Zsolt SUSE Linux Enterprise Server 12 Hargitai Zsolt Üzletfejlesztési Igazgató zhargitai@suse.com SUSE Linux Enterprise Server 12 A megbízható alap kritikus szolgáltatások futtatásához Állásidő minimalizálása

Részletesebben

Windows Server 2012: a felhő OS

Windows Server 2012: a felhő OS Windows Server 2012: a felhő OS Minden alapképesség gyökeresen átalakul: biztonság, fájlszerver, hálózat, storage, szerver és desktop virtualizáció, távelérés, felügyelet Az operációs rendszer több, korábban

Részletesebben

Üdvözlöm Önöket a Konferencián!

Üdvözlöm Önöket a Konferencián! Üdvözlöm Önöket a Konferencián! Nyílt Forráskódú Szoftverek a Közigazgatásban 2009. június 2., Miniszterelnöki Hivatal Foglalkoztatási és Szociális Hivatal Készítette: Kuskó István Reverse proxy megoldás

Részletesebben

Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására. Kacsuk Péter MTA SZTAKI Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására Kacsuk Péter MTA SZTAKI Kacsuk.Peter@sztaki.mta.hu Tudományos alkalmazások és skálázhatóság Kétféle skálázhatóság: o Vertikális: dinamikusan változik

Részletesebben

ADATBÁZISOK, ADATTÁRHÁZAK

ADATBÁZISOK, ADATTÁRHÁZAK ADATBÁZISOK, ADATTÁRHÁZAK 1 Adattárolás Háttértárak Fájlok Fájlkezelő rendszer 2 Adattárolás Az adatok, információk bináris formában kerülnek tárolásra. Értelmezés kérdése, hogy egy bitsorozatnak milyen

Részletesebben

Google App Engine az Oktatásban 1.0. ügyvezető MattaKis Consulting http://www.mattakis.com

Google App Engine az Oktatásban 1.0. ügyvezető MattaKis Consulting http://www.mattakis.com Google App Engine az Oktatásban Kis 1.0 Gergely ügyvezető MattaKis Consulting http://www.mattakis.com Bemutatkozás 1998-2002 között LME aktivista 2004-2007 Siemens PSE mobiltelefon szoftverfejlesztés,

Részletesebben

Magyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon

Magyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon Magyar Posta központi Oracle infrastruktúrája VMware alapokon MP Zrt. Oracle infrastruktúra 1. Eredeti állapot Tervezés 2. Virtuális platform kiválasztása 3. Környezet felépítése 4. Üzemeltetési kihívások

Részletesebben

Online megrendelés: www.momacc.com. MM Basic Számítógép vásárlás 24/7 szerver felügyelet Teljesítmény 5 600 Kh/s

Online megrendelés: www.momacc.com. MM Basic Számítógép vásárlás 24/7 szerver felügyelet Teljesítmény 5 600 Kh/s a kiszámítható jövő a vállalat A vállalatot 2013 szeptemberében hoztuk létre azzal a céllal, hogy egy innovatív felhő technológián alapuló grafikai szolgáltatást nyújtsunk a világ bármely pontján működő

Részletesebben

BIG DATA ÉS GÉPI TANULÁS KÖRNYEZET AZ MTA CLOUD-ON KACSUK PÉTER, NAGY ENIKŐ, PINTYE ISTVÁN, HAJNAL ÁKOS, LOVAS RÓBERT

BIG DATA ÉS GÉPI TANULÁS KÖRNYEZET AZ MTA CLOUD-ON KACSUK PÉTER, NAGY ENIKŐ, PINTYE ISTVÁN, HAJNAL ÁKOS, LOVAS RÓBERT BIG DATA ÉS GÉPI TANULÁS KÖRNYEZET AZ MTA CLOUD-ON KACSUK PÉTER, NAGY ENIKŐ, PINTYE ISTVÁN, HAJNAL ÁKOS, LOVAS RÓBERT TARTALOM MTA Cloud Big Data és gépi tanulást támogató szoftver eszközök Apache Spark

Részletesebben

Globális trendek lokális stratégiák. Kovács András

Globális trendek lokális stratégiák. Kovács András Globális trendek lokális stratégiák Kovács András CLOUD KOLLABORÁCIÓ FOLYAMATFEJLESZTÉS CRM MOBILITÁS ALKALMAZÁSOK PLATFORMOK Strausz János FUJITSU Sales Operations Manager Veres Zsolt IBM Magyarország

Részletesebben

Korszerű Adatbázisok. Gombos Gergő

Korszerű Adatbázisok. Gombos Gergő Korszerű Adatbázisok Gombos Gergő Elérhetőségek Email: ggombos@inf.elte.hu Szoba: 2-503 (2-519) Honlap: http://people.inf.elte.hu/ggombos Tematika 1. Bevezetés: Virtualizáció, Cloud 2-3. XML XPath, XQuery

Részletesebben

Felhő demonstráció. 2015.05.11 Gergely Márk MTA SZTAKI gergely.mark@sztaki.mta.hu

Felhő demonstráció. 2015.05.11 Gergely Márk MTA SZTAKI gergely.mark@sztaki.mta.hu Felhő demonstráció 2015.05.11 Gergely Márk MTA SZTAKI gergely.mark@sztaki.mta.hu ÁGekintés A webes felhő interfész elérése Virtuális gép indítása Virtuális gép elérése Virtuális gépek kezelése (leállítás,

Részletesebben

Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel

Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel IBM Software Group Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel Rehus Péter Szoftver üzletág igazgató 2005. február 2. 2003 IBM Corporation On demand igény szerinti működési

Részletesebben

TECHNOLÓGIAI JÖVİKÉP. Felhınézetben. Tázló József mőszaki igazgató Cisco Systems Magyarország Cisco Systems, Inc. All rights reserved.

TECHNOLÓGIAI JÖVİKÉP. Felhınézetben. Tázló József mőszaki igazgató Cisco Systems Magyarország Cisco Systems, Inc. All rights reserved. TECHNOLÓGIAI JÖVİKÉP Tázló József mőszaki igazgató Cisco Systems Magyarország Felhınézetben 2010 Cisco Systems, Inc. All rights reserved. 1 Sloan digitális égbolt felmérés (SDSS) 2000-2014 Cél: az Univerzum

Részletesebben

SC Kérdés. SC Kérdés. SC Kérdés

SC Kérdés. SC Kérdés. SC Kérdés Melyik Windows Vista verzióról lehet melyik Windows 7 verzióra helyben frissíteni? Windows Vista Business -> Windows 7 Professional Windows Vista Business -> Windows 7 Home Premium Windows Vista Ultimate

Részletesebben

A hibrid DB cloud biztonsági eszköztára. Kóródi Ferenc Budapest,

A hibrid DB cloud biztonsági eszköztára. Kóródi Ferenc Budapest, A hibrid DB cloud biztonsági eszköztára Kóródi Ferenc Budapest, 2016-10-11 Az adatok védelme Minden szervezet számára kritikus fontosságú Vállalati adatvagyon Szenzitív adatok Külső támadások elsődleges

Részletesebben

A területi közigazgatás reformja és az informatika

A területi közigazgatás reformja és az informatika Gulyás Róbert főosztályvezető A területi közigazgatás reformja és az informatika Infotér 6. konferencia Balatonfüred, 2015. november 6. A területi közigazgatás reformjának lépései A fővárosi és megyei

Részletesebben

A-NET Consulting a komplex informatikai megoldásszállító

A-NET Consulting a komplex informatikai megoldásszállító INFORMATIKAI ÉS ÜZLETI TANÁCSADÁS RENDSZERINTEGRÁCIÓ HÁLÓZATI MEGOLDÁSOK RENDSZERTÁMOGATÁS OUTSOURCING VIRTUALIZÁCIÓ IP TELEFONRENDSZEREK A-NET Consulting a komplex informatikai megoldásszállító A-Net

Részletesebben

Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában. Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató November 5.

Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában. Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató November 5. Versenyelőnyszerzés az intelligens megoldások korában Rehus Péter, SWG CEE, IS brand igazgató 2013. November 5. Az új korszak átformálja a üzleti folyamatokat Big Data, közösség, mobil és felhőalapú e-business

Részletesebben

Private Cloud architektúra keretrendszer

Private Cloud architektúra keretrendszer Private Cloud architektúra keretrendszer 2017 HOUG szakmai nap Okner Zsolt Budapest, 2017-11-08 Bevezető Miért jó a Privát Cloud? Tömeges adatbázis igénylések kezelése Mérhetőség Chargeback Automatizáció

Részletesebben

ADATBÁZISOK ADATBÁZIS-KEZELŐ RENDSZEREK. Debrenti Attila

ADATBÁZISOK ADATBÁZIS-KEZELŐ RENDSZEREK. Debrenti Attila ADATBÁZISOK ADATBÁZIS-KEZELŐ RENDSZEREK Debrenti Attila Az adatbázis fogalma 2 Számos egzakt, tudományos definíció. Hétköznapi definíció: az adatbázis valamilyen jól definiált rendszer szerint tárolt adatokból

Részletesebben

Az Invitel adatközponti virtualizációja IBM alapokon

Az Invitel adatközponti virtualizációja IBM alapokon Az Invitel adatközponti virtualizációja IBM alapokon Németh Sándor Invitel Távközlési Zrt. 2040 Budaörs, Puskás T. u. 8-10. nemeths@invitel.co.hu Tel. : +36 1 801 15 00 Tartalom 2 A tipikus IT infrastruktúra

Részletesebben

Felhőalapú szolgáltatás, mint a vállalati innováció hajtóereje

Felhőalapú szolgáltatás, mint a vállalati innováció hajtóereje DOI: 10.18427/iri-2016-0008 Felhőalapú szolgáltatás, mint a vállalati innováció hajtóereje Nagymáté Zoltán Miskolci Egyetem, Gazdálkodástani Intézet zoltan.nagymate@gmail.com A felhőalapú szolgáltatások

Részletesebben

Eszköz és karbantartás management

Eszköz és karbantartás management Eszköz és karbantartás management Hangoljuk össze a vállalati tevékenységeket a CabMap GIS rendszerével IBM Maximo: A vállalat komplex tevékenységének felölelésére alkalmas rendszer, mely által egy egységes

Részletesebben

Hogyan lesz adatbányából aranybánya?

Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Szolgáltatások kapacitástervezése a Budapest Banknál Németh Balázs Budapest Bank Fehér Péter - Corvinno Visontai Balázs - KFKI Tartalom 1. Szolgáltatás életciklus 2.

Részletesebben

ÁSZF 1. melléklet. GST-Max Kereskedelmi és Szolgáltató Kft. 1021 Budapest, Völgy utca 32/b. részéről

ÁSZF 1. melléklet. GST-Max Kereskedelmi és Szolgáltató Kft. 1021 Budapest, Völgy utca 32/b. részéről ÁSZF 1. melléklet GST-Max Kereskedelmi és Szolgáltató Kft. 1021 Budapest, Völgy utca 32/b részéről Click&Flow licenc, éves szoftverkövetés és kapcsolódó szolgáltatások díjai érvényes: 2015.08.01-től 1/7

Részletesebben

Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor. Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft.

Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor. Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft. Átfogó megoldás a számlafolyamatok felgyorsításához ELO DocXtractor Laczkó Kristóf ELO Digital Office Kft. Bálint András Prognax Kft. Áttekintés Struktúrált és egyéb Információk bármely forrásból dokumentumok

Részletesebben

Az adatok a vállalat kulcsfontosságú erőforrásai. Az információs rendszer adatai kezelésének két alapvető változata:

Az adatok a vállalat kulcsfontosságú erőforrásai. Az információs rendszer adatai kezelésének két alapvető változata: ADATSZERVEZÉS Az adatok a vállalat kulcsfontosságú erőforrásai. Az információs rendszer adatai kezelésének két alapvető változata: fájlrendszerek (a konvencionális módszer) és adatbázis rendszerek (a haladóbb

Részletesebben

Vezetői információs rendszerek

Vezetői információs rendszerek Vezetői információs rendszerek Kiadott anyag: Vállalat és információk Elekes Edit, 2015. E-mail: elekes.edit@eng.unideb.hu Anyagok: eng.unideb.hu/userdir/vezetoi_inf_rd 1 A vállalat, mint információs rendszer

Részletesebben

A hierarchikus adatbázis struktúra jellemzői

A hierarchikus adatbázis struktúra jellemzői A hierarchikus adatbázis struktúra jellemzői Az első adatbázis-kezelő rendszerek a hierarchikus modellen alapultak. Ennek az volt a magyarázata, hogy az élet sok területén első közelítésben elég jól lehet

Részletesebben

2009.04.29. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 2. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 4. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 3

2009.04.29. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 2. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 4. 2009. április 24. INFO Savaria 2009 3 Négy adatbázis-kezelı rendszer összehasonlítása webes környezetben Sterbinszky Nóra snorav@gmail.com Áttekintés Növekvı igény hatékony adatbázis- kezelıkre a világhálón Hogyan mérhetı ezek teljesítménye

Részletesebben

Kérdés Kép Válasz HIBAS Válasz HELYES Válasz HIBAS Válasz HIBAS Kérdés Kép Válasz HIBAS Válasz HELYES Válasz HIBAS Válasz HIBAS Kérdés Kép Válasz

Kérdés Kép Válasz HIBAS Válasz HELYES Válasz HIBAS Válasz HIBAS Kérdés Kép Válasz HIBAS Válasz HELYES Válasz HIBAS Válasz HIBAS Kérdés Kép Válasz Mire kell odafigyelni egy frissítendő/migrálandó Windows esetén? Léteznie kell egy frissítést végző felhasználónak. A frissítendő/migrálandó rendszer naprakész legyen, a legfrissebb javítások és szerviz

Részletesebben

Vállalati mobilitás. Jellemzők és trendek

Vállalati mobilitás. Jellemzők és trendek Vállalati mobilitás Jellemzők és trendek Vállalati mobilitás értelmezése és előnyei A mobil eszközök (okos telefon, tablet, laptop) száma világszerte rohamosan növekszik és használatuk már nem luxus, hanem

Részletesebben

A felhőalapú számítástechnika ismeretének és használatának empirikus vizsgálata az ausztriai és a magyaraországi vállalkozásoknál

A felhőalapú számítástechnika ismeretének és használatának empirikus vizsgálata az ausztriai és a magyaraországi vállalkozásoknál Miksolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Gazdálkodástani Intézet A felhőalapú számítástechnika ismeretének és használatának empirikus vizsgálata az ausztriai és a magyaraországi vállalkozásoknál Kassai Judit

Részletesebben

NIIF szolgáltatások a múzeumok számára

NIIF szolgáltatások a múzeumok számára NIIF szolgáltatások a múzeumok számára Múzeumi Digitalizálási Konferencia 2013 jún. 10-11. Dr. Máray Tamás NIIF Intézet NIIF Program 5/2011 (II.3) Korm.rendelet: az NIIF Program végrehajtója az NIIF Intézet

Részletesebben

Informatikai Biztonsági szabályzata

Informatikai Biztonsági szabályzata A NIIF Intézet Informatikai Biztonsági szabályzata Készítette: Springer Ferenc Információbiztonsági vezető Ellenőrizte: Jóváhagyta: Császár Péter Minőségirányítási vezető Nagy Miklós Igazgató Dátum: 2008.05.09.

Részletesebben

Alkalmazások típusai Szoftverismeretek

Alkalmazások típusai Szoftverismeretek Alkalmazások típusai Szoftverismeretek Prezentáció tartalma Szoftverek csoportjai Operációs rendszerek Partíciók, fájlrendszerek Tömörítés Vírusok Adatvédelem 2 A szoftver fogalma A szoftver teszi használhatóvá

Részletesebben

ELEKTRONIKUS MUNKABÉRJEGYZÉK MODUL

ELEKTRONIKUS MUNKABÉRJEGYZÉK MODUL ELEKTRONIKUS MUNKABÉRJEGYZÉK MODUL nexonbér elektronikus munkabérjegyzék modul Kiszámolta már valaha, hogy mennyibe kerül egyetlen munkavállaló egyetlen havi munkabérjegyzéke (a nyomtatás, a borítékolás

Részletesebben

Big Data tömeges adatelemzés gyorsan

Big Data tömeges adatelemzés gyorsan MEDIANET 2015 Big Data tömeges adatelemzés gyorsan STADLER GELLÉRT Oracle Hungary Kft. gellert.stadler@oracle.com Kulcsszavak: big data, döntéstámogatás, hadoop, üzleti intelligencia Az utóbbi években

Részletesebben

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás

Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor PM10 Üzleti intelligencia megoldás Infor Üzleti intelligencia (Teljesítmény menedzsment) Web Scorecard & Műszerfal Excel Email riasztás Riportok Irányít Összehangol Ellenőriz Stratégia Stratégia

Részletesebben

TANMENET 2018/2019. tanév

TANMENET 2018/2019. tanév Szolnoki Műszaki Szakképzési Centrum Pálfy-Vízügyi Szakgimnáziuma 5000 Szolnok, Tiszaparti sétány 2-3. Tel:06-56-424-955, Fax: 06-56-513-925 e-mail cím: titkarsag@palfy-vizugyi.hu TANMENET 2018/2019. tanév

Részletesebben

Az MTA Cloud projekt MTA Cloud projektzáró június 28.

Az MTA Cloud projekt MTA Cloud projektzáró június 28. Projektzáró Az MTA Cloud projekt MTA Cloud projektzáró 2016. június 28. Pető Gábor peto.gabor@wigner.mta.hu MTA Cloud projektvezető MTA WIGNER FK Adatközpont vezető Kellett egy ötlet Az ötlet 2013 Előzmények:

Részletesebben

Alkalmazás és megjelenítés virtualizáció

Alkalmazás és megjelenítés virtualizáció Virtualizációs technológiák és alkalmazásaik Alkalmazás és megjelenítés virtualizáció Micskei Zoltán http://www.mit.bme.hu/~micskeiz Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs

Részletesebben

MICROSOFT DYNAMICS NAV RENDSZER SAAS MODELLBEN

MICROSOFT DYNAMICS NAV RENDSZER SAAS MODELLBEN Az ERP bevezetések 30%-a amiatt hiúsul meg, mert a bevezetést tervező vállalat nem tudja előteremteni az igényeinek megfelelő ERP rendszer bevezetéséhez szükséges erőforrást, vagy úgy gondolja, hogy az

Részletesebben

Vizuális adatelemzés - Gyakorlat. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Vizuális adatelemzés - Gyakorlat. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Vizuális adatelemzés - Gyakorlat Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Adatelemzés szerepe a rendszermodellezésben Lényeges paraméterek meghatározása

Részletesebben

Tarantella Secure Global Desktop Enterprise Edition

Tarantella Secure Global Desktop Enterprise Edition Tarantella Secure Global Desktop Enterprise Edition A Secure Global Desktop termékcsalád Az iparilag bizonyított szoftver termékek és szolgáltatások közé tartozó Secure Global Desktop termékcsalád biztonságos,

Részletesebben