Amazon что за компания: официальный сайт, история создания, адрес компании

Amazon.com, Inc. , известная как Amazon (), — американская компания, занимающаяся онлайн-бизнесом и облачными вычислениями. Он был основан 5 июля 1994 года Джеффом Безосом. Он базируется в Сиэтле, штат Вашингтон. Это крупнейший интернет-магазин в мире по объему продаж и рыночной капитализации. ^{[8] [9]} Amazon.com начинал как книжный онлайн-магазин. Когда он стал больше, он начал продавать DVD, Blu-ray, компакт-диски, файлы для загрузки / потокового воспроизведения видео, MP3, аудиокниги, программное обеспечение, видеоигры, электронику, одежду, мебель, продукты питания, игрушки и украшения.Он также производит бытовую электронику, такую ​​как электронные книги Kindle, планшеты Fire, Fire TV и Echo. Это крупнейший в мире поставщик услуг облачных вычислений. ^[10] Amazon также продает такие продукты, как USB-кабели, под названием AmazonBasics.

Amazon имеет отдельные розничные веб-сайты для США , Великобритания , Франция , Канада , Германия , Италия , Испания , Австралия , Бразилия , Ирландия, Китайская Народная Республика , Нидерланды, Япония , Индия и Мексика .Amazon также предлагает международную доставку некоторых своих продуктов в некоторые страны. ^[11] В 2016 году были запущены версии немецкого веб-сайта Amazon на голландском, польском и тамильском языках. ^{[12] [13] [14]}

Amazon владеет более 40 небольшими компаниями, включая Zappos, Shopbop, Diapers.com, Kiva Systems (теперь Amazon Robotics), Audible, Goodreads, Teachstreet и IMDb. ^[15]

1. ↑ ^{1.0 1.1} https://www.sec.gov/ix?doc=/Archives/edgar/data/1018724/000101872421000004/amzn-20201231.htm#i75de98b9097f40f3b5884e541f532421_73. Проверено 6 февраля 2021 года.
2. ↑ http://www.nytimes.com/2020/11/27/technology/pasted-by-pandemic-amazon-goes-on-a-hiring-spree-without-equal.html. Проверено 20 декабря 2020 года.
3. ↑ Годовой отчет 2019 . Сиэтл, Вашингтон: Amazon. 31 декабря 2019 года. Архивировано 26 февраля 2020 года. Проверено 1 мая 2020 года.
4. ↑ «Финансовые показатели обыкновенных акций Amazon.com, Inc. (AMZN)». www.nasdaq.com .
5. ↑ «Форма 10-К». Amazon.com . 31 декабря 2018 г. Архивировано 20 апреля 2019 г. Проверено 12 апреля 2019 г.
6. ↑ «Секретарь штата Калифорния по бизнес-поиску». Businesssearch.sos.ca.gov .
7. ↑ «Amazon купила Whole Foods год назад. Вот что изменилось». Yahoo! Финансы.
8. ↑ Джопсон, Барни (12 июля 2011 г.). «Amazon призывает провести в Калифорнии референдум по онлайн-налогу». Файнэншл Таймс . Архивировано 14 июля 2011 года. Проверено 4 августа 2011 года.
9. ↑ «Внутри Amazon: борьба с большими идеями на рабочем месте, у которого есть синяки». Нью-Йорк Таймс . 16 августа 2015 года.
10. ↑ Synergy Research Group, Рино, Невада. «Рост доходов Microsoft Cloud; Amazon по-прежнему далеко впереди — Synergy Research Group». srgresearch.com . CS1 maint: использует параметр авторов (ссылка)
11. ↑ «Amazon.com, форма 10-K, годовой отчет, дата подачи 30 января 2013 г.» (PDF). База данных SEC. Проверено 26 февраля, 2013. .
12. ↑ «Теперь вы можете посещать Amazon.de на голландском языке». Новости Amazon . 2016-10-04. Проверено 19 октября 2016.
13. ↑ «Amazon jedną nogą w Polsce». Архивировано 19 октября 2016 года. Проверено 19 октября 2016.
14. ↑ «Amazon Germany теперь доступна на турецком языке».10 ноября, 2016. Проверено 20 февраля, 2017.
15. ↑ «Amazon Jobs — Работа для дочерней компании». Архивировано 1 августа 2014 года. Проверено 27 октября 2014 года.

СМИ, связанные с Amazon.com на Викискладе?

Облачные вычисления — Простая английская Википедия, бесплатная энциклопедия

Облачные вычисления — это когда вычислительные услуги предоставляются компанией или местом за пределами того места, где они используются.Это похоже на способ, которым электричество отправляется пользователям: они просто используют электричество, которое им посылают, и им не нужно беспокоиться о том, откуда электричество или как оно производится и доставляется к ним. Каждый месяц они платят только за то, что использовали, и не более того. Идея облачных вычислений аналогична: пользователь может просто использовать хранилище, вычислительную мощность или среду разработки, не беспокоясь о том, как они работают за кулисами.

Облако — это метафора Интернета, основанная на том, как он описывается на схемах компьютерных сетей.Точно так же, как в реальном мире облака скрывают части неба от глаз, облако в вычислительной технике скрывает сложную инфраструктуру, которая заставляет Интернет работать. ^[1] Это тип вычислений, в котором связанные с ИТ действия предоставляются «как услуга», ^[2] позволяя пользователям получать доступ к этим услугам через Интернет («в облаке , »). ^[3] Им не нужно знать или контролировать лежащие в их основе технологии, чтобы не столкнуться с этическими и юридическими проблемами. ^[4]

Согласно IEEE, облачные вычисления — это концепция, при которой информация размещается на серверах и отправляется через Интернет на другие устройства, такие как компьютеры, ноутбуки, карманные компьютеры и датчики. ^[5] Он включает идею наличия программного обеспечения как услуги (SaaS), такого как Web 2.0, которое зависит от Интернета для удовлетворения потребностей своих пользователей. Например, Google создал несколько офисных приложений, доступ к которым осуществляется через веб-браузер. В отличие от другого программного обеспечения, которое выполняет те же задачи, включая Microsoft Office, программное обеспечение и данные хранятся на серверах Google, а не на компьютере, на котором они используются.

Сравнения [изменить | изменить источник]

Облачные вычисления часто путают с другими идеями:

Облачные вычисления часто используют сеточные вычисления, обладают автономными характеристиками и оплачиваются как коммунальные услуги, но облачные вычисления можно рассматривать как естественный следующий шаг из сетевой модели полезности. ^[8] Некоторые успешные облачные архитектуры практически не имеют централизованной инфраструктуры или систем биллинга, включая одноранговые сети, такие как BitTorrent и Skype. ^[9]

Power BI [изменить | изменить источник]

Power BI, последний продукт бизнес-аналитики от Microsoft, подробно рассматривается в Microsoft Power BI Training, который был разработан, чтобы помочь людям в динамическом изучении новейшего инструмента бизнес-аналитики от Microsoft. Это обучение знакомит новых учащихся с более сложными концепциями, включая виды данных, генерацию и исследование, а также добавление срезов, оптимизацию данных и построение диаграмм, и многие другие.В этом курсе вы узнаете, как использовать сертификацию Microsoft Power BI для эффективного понимания и передачи аналитики и визуализации данных.

Архитектура [изменить | изменить источник]

Большая часть инфраструктуры облачных вычислений в настоящее время состоит из надежных сервисов, предоставляемых через центры обработки данных, которые построены на технологиях виртуализации компьютеров и хранилищ. Услуги доступны в любой точке мира, при этом The Cloud выступает в качестве единой точки доступа для всех вычислительных потребностей потребителей.Коммерческие предложения должны соответствовать требованиям клиентов к качеству обслуживания и, как правило, предусматривать соглашения об уровне обслуживания. ^[10] Открытые стандарты и программное обеспечение с открытым исходным кодом также имеют решающее значение для роста облачных вычислений. ^[11]

Характеристики [изменить | изменить источник]

Поскольку клиенты, как правило, не владеют инфраструктурой и не знают всех подробностей о ней, в основном они получают доступ или арендуют, поэтому они могут потреблять ресурсы как услугу и могут платить за то, что им не нужно, а не за то, что им действительно нужно. использовать.Многие поставщики облачных вычислений используют модель коммунальных вычислений, которая аналогична потреблению традиционных коммунальных услуг, таких как электричество, в то время как другие оплачиваются по подписке. Распределяя расходные материалы и «нематериальную» вычислительную мощность между несколькими «арендаторами» , можно повысить коэффициент использования (поскольку серверы не остаются простаивающими), что может значительно снизить затраты при одновременном увеличении скорости разработки приложений.

Побочным эффектом этого подхода является то, что «мощность компьютеров резко возрастает», поскольку клиентам не нужно проектировать для пиковых нагрузок. ^[12] Принятие стало возможным благодаря «увеличенной высокоскоростной полосе пропускания», что позволяет получать такое же время отклика от централизованной инфраструктуры на других сайтах.

Провайдеры [изменить | изменить источник]

Облачные вычисления используются такими поставщиками, как Google, Amazon.com и Yahoo! а также традиционных поставщиков, включая IBM, Intel, ^[13] , Microsoft ^[14] и SAP. ^[15] Его могут принять все пользователи, будь то частные лица или крупные предприятия.Большинство интернет-пользователей в настоящее время используют облачные сервисы, даже если они этого не осознают. Веб-почта, например, является облачным сервисом, как Facebook и Википедия, синхронизация списка контактов и резервное копирование данных в Интернете.

Облако ^[16] — это метафора Интернета, ^[17] или, в более общем смысле, компонентов и сервисов, которыми управляют другие. ^[1]

Основная концепция восходит к 1960 году, когда Джон Маккарти выразил свое мнение, что «вычисления могут когда-нибудь быть организованы как общественная полезность», а термин Cloud уже находился в коммерческом использовании в начале 1990-х годов для обозначения большие сети банкоматов. ^[18] К началу 21 века на рынке начали появляться решения для облачных вычислений, ^[19] , хотя в то время основное внимание уделялось программному обеспечению как услуге.

Amazon.com сыграл ключевую роль в развитии облачных вычислений, обновив свои центры обработки данных после пузыря доткомов и предоставив доступ к своим системам через Amazon Web Services в 2002 году на основе служебных вычислений. Они обнаружили, что новая облачная архитектура привела к значительному повышению внутренней эффективности. ^[20]

В 2007 году наблюдался рост активности, в том числе Google, IBM и ряд университетов начали крупномасштабный исследовательский проект по облачным вычислениям , , ^[21] примерно в то время, когда этот термин начал набирать популярность в массовой прессе. К середине 2008 года это была горячая тема, и было запланировано множество мероприятий по облачным вычислениям. ^[22]

В августе 2008 года компания Gartner заметила, что «организации переходят от принадлежащих компании аппаратных и программных активов к моделям на основе индивидуальных услуг» и что «прогнозируемый переход к облачным вычислениям приведет к резкому росту ИТ. продукты в одних областях и в значительных сокращениях в других областях ». ^[23]

Облака пересекают границы многих стран и «могут быть высшей формой глобализации». ^[24] Как таковая, она является предметом сложных геополитических проблем, из-за которых провайдеры должны соблюдать множество юридических ограничений, чтобы предоставлять услуги на глобальном рынке. Это восходит к ранним дням существования Интернета, когда либертарианские мыслители считали, что «киберпространство было отдельным местом, требующим собственных законов и правовых институтов»; Автор Нил Стивенсон рассматривал это как крошечный островок данных в своем классическом научно-фантастическом романе «Криптономикон». ^[24]

Несмотря на то, что были предприняты попытки соответствовать правовой среде (например, Safe Harbor между США и ЕС), поставщики, такие как Amazon Web Services, обычно работают с международными рынками (как правило, США и Европейский Союз) путем развертывания местной инфраструктуры. и позволяя клиентам выбирать свои страны. ^[25] Тем не менее, все еще существуют опасения по поводу безопасности и конфиденциальности для отдельных лиц на различных правительственных уровнях (например, Закон США PATRIOT и использование писем национальной безопасности и раздела II Закона о конфиденциальности электронных коммуникаций, Закона о хранимых коммуникациях) .

В марте 2007 года Dell подала заявку на регистрацию товарного знака «облачные вычисления» в США. В июле 2008 г. было получено «Уведомление о разрешении», которое впоследствии было отменено 6 августа, что привело к формальному отклонению заявки на регистрацию товарного знака менее чем через неделю.

В ноябре 2007 года Фонд свободного программного обеспечения выпустил Стандартную общественную лицензию Affero (сокращенно Affero GPL и AGPL ), версию GPLv3, предназначенную для закрытия кажущейся юридической лазейки, связанной со свободным программным обеспечением, предназначенным для запуска через сеть, особенно программное обеспечение как услуга.Согласно AGPL поставщики услуг лицензионных приложений должны выпускать любые изменения, которые они вносят в открытый исходный код AGPL .

Облачная архитектура ^[26] — это системная архитектура программных систем, участвующих в предоставлении облачных вычислений (например, аппаратное и программное обеспечение), разработанная облачным архитектором , который обычно работает на облачного интегратора . Обычно он включает в себя несколько облачных компонентов , взаимодействующих друг с другом через интерфейсы прикладного программирования (обычно веб-сервисы). ^[27]

Это очень похоже на философию Unix, когда несколько программ хорошо выполняют одну задачу и работают вместе через универсальные интерфейсы. Сложность контролируется, и получаемые в результате системы более управляемы, чем их монолитные аналоги.

Облачная архитектура распространяется на клиента, где веб-браузеры и / или программные приложения используются для доступа облачных приложений .

Архитектура облачного хранилища слабо связана, где операции с метаданными централизованы, что позволяет масштабировать узлы данных до сотен, каждый из которых независимо доставляет данные приложениям или пользователям.

• Капитальные затраты сведены к минимуму, следовательно, низкий порог входа, поскольку инфраструктура принадлежит провайдеру и ее не нужно покупать для одноразовых или нечастых ресурсоемких вычислительных задач. Услуги, как правило, доступны для розничных потребителей и малых предприятий или специально предназначены для них.
• Независимость от устройства и местоположения ^[28] , что позволяет пользователям получать доступ к системам независимо от местоположения или того, какое устройство они используют (например, ПК, мобильное устройство ,… так далее.).
• Мультиарендность , позволяющая совместно использовать ресурсы (и затраты) среди большого пула пользователей, что позволяет:
  • Централизация инфраструктуры в областях с меньшими затратами (например, недвижимость, электричество)
  • Пиковая нагрузка увеличивается (пользователям не нужно разрабатывать максимально возможные уровни нагрузки)
  • Использование и эффективность улучшения для систем, которые часто используются только на 10-20%. ^[20]
• Производительность отслеживается и стабильна, но может зависеть от недостаточной пропускной способности или высокой сетевой нагрузки.
• Надежность за счет нескольких резервных площадок, что делает его пригодным для обеспечения непрерывности бизнеса и аварийного восстановления, ^[29] , однако ИТ-менеджеры и бизнес-менеджеры мало что могут сделать, когда их поражает сбой. ^[30] Исторические данные о сбоях в работе облака отслеживаются в базе данных инцидентов облачных вычислений. ^[31]
• Масштабируемость , которая быстро удовлетворяет меняющиеся потребности пользователей без необходимости проектирования для пиковых нагрузок. Широкая масштабируемость и большая база пользователей — обычное дело, но не абсолютное требование.
• Безопасность , которая обычно улучшается за счет централизации данных, увеличения ресурсов, ориентированных на безопасность, и т. Д., Но вызывает опасения по поводу потери контроля над некоторыми конфиденциальными данными. Доступ обычно регистрируется, но доступ к самим журналам аудита может быть затруднен или невозможен.
• Устойчивое развитие за счет более эффективного использования ресурсов, более эффективных систем и углеродной нейтральности. ^[32]

Приложение [изменить | изменить источник]

A облачное приложение влияет на модель Cloud архитектуры программного обеспечения, часто устраняя необходимость установки и запуска приложения на собственном компьютере клиента, тем самым сокращая обслуживание программного обеспечения, текущие операции и поддержку.Например:

Клиент [изменить | изменить источник]

Облачный клиент — это компьютерное оборудование и / или компьютерное программное обеспечение, которое использует Облако для доставки приложений или которое специально разработано для доставки облачных услуг и которое в любом случае по существу бесполезно без Облака. ^[33] Например:

Инфраструктура [изменить | изменить источник]

Облачная инфраструктура (например, Инфраструктура как услуга) — это предоставление компьютерной инфраструктуры (обычно среды виртуализации платформы) как услуги. ^[41] Например:

[изменить | изменить источник]

A облачная платформа (например, платформа как услуга) (поставка вычислительной платформы и / или стека решений как услуги) облегчает развертывание приложений без затрат и сложностей, связанных с покупкой и управлением лежащими в основе аппаратными и программными уровнями. ^[42] Например:

Сервис [изменить | изменить источник]

A облачная служба (например, веб-служба) — это «программная система [ы], предназначенная для поддержки межмашинного взаимодействия по сети» ^[43] , к которой могут получить доступ другие компоненты облачных вычислений, программное обеспечение (например, .грамм. Программное обеспечение плюс услуги) или напрямую конечным пользователям. ^[44] Например:

Хранение [изменить | изменить источник]

Облачное хранилище — это предоставление хранилища данных в качестве услуги (включая услуги, подобные базам данных), часто оплачиваемая на основе коммунальных вычислений (например, за гигабайт в месяц). ^[45] Например:

Традиционные поставщики хранилищ недавно начали предлагать свои собственные разновидности облачных хранилищ, иногда в сочетании с их существующими программными продуктами (например,грамм. Онлайн-хранилище Symantec для Backup Exec, заархивированное 27 ноября 2008 г. на Wayback Machine). Другие сосредоточены на предоставлении нового типа внутреннего хранилища, оптимально разработанного для предоставления облачного хранилища (EMC Atmos), известного как облачное хранилище.

Провайдер [изменить | изменить источник]

A поставщик облачных вычислений или поставщик услуг облачных вычислений владеет и управляет облачными вычислениями, системы обслуживают кого-то еще. Обычно для этого требуется создание новых центров обработки данных и управление ими.Некоторые организации получают некоторые преимущества облачных вычислений, становясь «внутренними» поставщиками облачных вычислений и обслуживая себя, хотя они не получают выгоды от такой же экономии за счет масштаба и по-прежнему вынуждены проектировать для пиковых нагрузок. Барьер для входа также значительно выше, поскольку требуются капитальные затраты, а выставление счетов и управление создают некоторые накладные расходы. Однако даже небольшие организации могут добиться значительных преимуществ в операционной эффективности и скорости, а консолидация серверов и развертывание виртуализации уже ведутся. ^[46] Amazon.com был первым таким провайдером, модернизировавшим свои центры обработки данных, которые, как и большинство компьютерных сетей, использовали всего 10% своей мощности в любой момент времени, чтобы оставить место для случайных скачков. Они открыли его для посторонних как Amazon Web Services в 2002 году на основе служебных вычислений. ^[20]

Пользователь является потребителем облачных вычислений . ^[33] Конфиденциальность пользователей облачных вычислений становится все более актуальной. ^{[47] [48]} Права пользователей также являются проблемой, которая решается в рамках усилий сообщества по созданию билля о правах (в настоящее время в стадии разработки). ^{[49] [50]}

Продавец [изменить | изменить источник]

Поставщик продает продукты и услуги, которые способствуют доставке, внедрению и использованию облачных вычислений . ^[51] Например:

Облачный стандарт — один из ряда существующих (обычно легких) открытых стандартов, которые способствовали развитию облачных вычислений, в том числе: ^[56]

• Приложение
• Клиент
• Инфраструктура
• Платформа
• Сервис
• Хранилище

1. ↑ ^{1.0 1,1} Интернет-облако
2. ↑ Gartner: облачные вычисления будут иметь такое же влияние, как и электронный бизнес
3. ↑ «В чем разница между облачными вычислениями и SaaS?». Архивировано 07 января 2009 года. Проверено 17 ноября 2008.
4. ↑ Отличия облачных вычислений от служебных вычислений
5. ↑ ORGs для масштабируемых, надежных, безопасных для конфиденциальности клиентских облачных вычислений
6. ↑ «Вероятно, вы до сих пор неправильно понимали« облачные вычисления »».TechPluto.
7. ↑ «Что в названии? Утилита против облака против сети». Архивировано 01 декабря 2008 года. Проверено 17 ноября 2008.
8. ↑ I.B.M. для продвижения «облачных вычислений», используя данные издалека
9. ↑ ACM Ubiquity: появление облака академических вычислений
10. ↑ Раджкумар Буйя1, Чи Шин Йео1, Шрикумар Венугопал1. « Рыночные облачные вычисления: видение, шумиха и реальность для предоставления ИТ-услуг в виде вычислительных утилит, » (PDF).Департамент компьютерных наук и программной инженерии, Мельбурнский университет, Австралия. Проверено 31 июля 2008 г. Архивировано 6 ноября 2009 г. на Wayback Machine.
11. ↑ «Открытый исходный код способствует развитию облачных вычислений, программного обеспечения как услуги». Архивировано 20 сентября 2008 года. Проверено 17 ноября 2008.
12. ↑ «Облачные вычисления: эволюция программного обеспечения как услуги». Архивировано 13 июня 2010 года. Проверено 17 ноября 2008.
13. ↑ С головами в облаках
14. ↑ Microsoft поддерживает инициативы в области облачных вычислений
15. ↑ «Архивная копия».Архивировано 16 ноября 2008 года. Проверено 17 ноября 2008. CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (ссылка)
16. ↑ «Облачные вычисления: когда компьютеры действительно правят». Архивировано 29 сентября 2008 года. Проверено 17 ноября 2008.
17. ↑ Что на самом деле означают облачные вычисления
18. ↑ «Отчет о заседании рабочей группы IETF по IP over ATM, июль 1993 г.». Архивировано 22 сентября 2012 года. Проверено 17 ноября 2008.
19. ↑ Интернет-критик берется за Microsoft
20. ↑ ^{20.0 20,1 20,2} «Bloomberg — Вы робот?». www.bloomberg.com . Проверено 28 июля 2020.
21. ↑ Google и I.B.M. объединились в исследовании «облачных вычислений»
22. ↑ Следите за облачными вычислениями
23. ↑ Gartner заявляет, что мировые ИТ-расходы в 2008 году превысят 3,4 триллиона долларов
24. ↑ ^{24,0 24,1} Компьютеры без границ
25. ↑ «Руководство по функциям: зоны доступности Amazon EC2».Архивировано 19 октября 2010 года. Проверено 17 ноября 2008.
26. ↑ «Создание GrepTheWeb в облаке, часть 1: облачные архитектуры». Архивировано 05 мая 2009 года. Проверено 17 ноября 2008.
27. ↑ «Зрелость облаков ускоряется: больше, чем просто реакция на шумиху?». Архивировано 27 июня 2009 года. Проверено 17 ноября 2008.
28. ↑ Новый компьютерный шик: Дата-центры
29. ↑ Облачные вычисления: малые компании уходят в путь
30. ↑ Администраторы Google Apps нервничают по поводу Gmail, с надеждой относятся к будущему
31. ↑ Новый ресурс, рожденный облачной враждой
32. ↑ Google перейдет на углеродно-нейтральный к 2008 г.
33. ↑ ^{33.0 33,1} «Путеводитель по облаку Nimbus». Архивировано 21 октября 2008 года. Проверено 17 ноября 2008.
34. ↑ ОС Android с открытым исходным кодом от Google освободит беспроводную сеть
35. ↑ Синхронно, чтобы пронзить облако
36. ↑ Microsoft демонстрирует мобильный клиент облачной синхронизации
37. ↑ CherryPal приносит облачные вычисления в массы
38. ↑ Zonbu имеет привлекательные черты, цена
39. ↑ Облачные вычисления GOS
40. ↑ Google Chrome стремится сломать Microsoft Windows
41. ↑ EMC покупает Pi и формирует группу облачных вычислений
42. ↑ Google рассматривает бизнес-пользователей как «платформу как услугу»
43. ↑ «Глоссарий веб-сервисов».
44. ↑ Новая архитектура облачных сервисов
45. ↑ Google, Microsoft и Apple создают районы для онлайн-хранилищ: вы выигрываете
46. ↑ «Очередь ACM — за пределами консолидации серверов». Архивировано 24 июня 2008 года. Проверено 17 ноября 2008.
47. ↑ Рамадас, Атрейя (2020-01-22). «Демистификация безопасности в облаке AWS». Облачные решения Rapyder . Дата обращения 20 сентября 20.
48. ↑ Практика конфиденциальности Google хуже, чем слежение за интернет-провайдерами, сборы AT&T
49. ↑ «Проект облачных вычислений: теперь доступен Билль о правах».Архивировано 13 мая 2008 года. Проверено 17 ноября 2008.
50. ↑ Джонстон, Сэм (16 сентября 2008 г.). «Облачные вычисления: Билль о правах». Уркхарт, Джеймс; Веллнер, Рич. Проверено 16 сентября 2008.
51. ↑ Список облачных платформ, провайдеров и механизмов реализации
52. ↑ http://blogs.zdnet.com/igeneration/?p=500
53. ↑ http://www.itpro.co.uk/606705/ballmer-microsoft-to-launch-cloud-os
54. ↑ «О программе — что такое платформа служб Azure». Microsoft.Проверено 3 ноября 2008.
55. ↑ «Шеф Red Hat:« Все облака будут работать под Linux »». Архивировано 9 октября 2009 года. Проверено 17 ноября 2008.
56. ↑ Облако и стандарты
57. ↑ «Блокировка, ткацкий станок безопасности как темная сторона Compute Cloud». Архивировано 6 мая 2009 года. Проверено 17 ноября 2008.
58. ↑ «Посетители LinuxWorld / Next Generation Data Center получают образование в области облачных вычислений». Архивировано 01 мая 2009 года.Проверено 17 ноября 2008.

Искусственный интеллект — Simple English Wikipedia, бесплатная энциклопедия

Искусственный интеллект ( AI ) ^[1] — это способность компьютерной программы или машины думать и учиться. Это также область исследований, которая пытается сделать компьютеры «умными». Они работают сами по себе, без кодирования с помощью команд. Джон Маккарти придумал название «Искусственный интеллект» в 1955 году.

Обычно термин «искусственный интеллект» ^[1] означает программу, которая имитирует человеческое познание.По крайней мере, некоторые вещи, которые мы ассоциируем с сознанием других людей, например обучение и решение проблем, могут выполняться компьютерами, хотя и не так, как мы. ^[2] Андреас Каплан и Майкл Хенлайн определяют ИИ как способность системы правильно интерпретировать внешние данные, учиться на них и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач посредством гибкой адаптации. ^[3]

Идеальная (совершенная) интеллектуальная машина — это гибкий агент, который воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, чтобы максимизировать свои шансы на успех в достижении какой-либо цели или задачи. ^[4] По мере того, как машины становятся все более способными, умственные способности, которые, как считалось, требуют интеллекта, удаляются из определения. Например, оптическое распознавание символов больше не воспринимается как пример «искусственного интеллекта»: это обычная технология.

В настоящее время мы используем термин AI для успешного понимания человеческой речи, ^[2] соревнуясь на высоком уровне в стратегических игровых системах (таких как Chess and Go), беспилотных автомобилях и интерпретации сложных данных. ^[5] Некоторые люди также считают ИИ опасностью для человечества, если он будет продолжать развиваться нынешними темпами. ^[6]

Крайняя цель исследований ИИ — создание компьютерных программ, которые могут учиться, решать проблемы и мыслить логически. ^{[7] [8]} На практике, однако, большинство приложений выбирают проблемы, с которыми компьютеры могут справиться хорошо. Компьютеры справляются с поиском в базах данных и вычислениями лучше, чем с людьми. С другой стороны, «восприятие окружающей среды» в любом реальном смысле выходит за рамки современных вычислений.

Искусственный интеллект включает множество различных областей, таких как информатика, математика, лингвистика, психология, нейробиология и философия. В конечном итоге исследователи надеются создать «общий искусственный интеллект», который сможет решить множество проблем вместо того, чтобы сосредоточиться только на одной. Исследователи также пытаются создать творческий и эмоциональный ИИ, который может сопереживать или создавать искусство. Было испробовано множество подходов и инструментов.

Заимствуя из литературы по менеджменту, Каплан и Хенлейн классифицируют искусственный интеллект на три различных типа систем ИИ: аналитические, созданные человеком и гуманизированные искусственный интеллект. ^[3] Аналитический ИИ обладает только характеристиками, совместимыми с когнитивным интеллектом, генерирующим когнитивное представление мира и использующим обучение на основе прошлого опыта для информирования будущих решений. Искусственный интеллект, вдохновленный людьми, включает элементы когнитивного, а также эмоционального интеллекта, понимания, помимо когнитивных элементов, а также человеческие эмоции, учитывающие их при принятии решений. Гуманизированный ИИ демонстрирует характеристики всех типов компетенций (т. Е. Когнитивного, эмоционального и социального интеллекта), может быть самосознательным и самосознательным во взаимодействии с другими.

роботов-гуманоидов были построены Яном Ши, героем Александрии, и Аль-Джазари. Разумные машины стали популярными в художественной литературе 19 и 20 веков благодаря рассказам Франкенштейна и Универсальных роботов Россума .

Формальная логика была разработана древнегреческими философами и математиками. Это исследование логики породило идею компьютера в XIX и XX веках. Теория вычислений математика Алана Тьюринга гласила, что любую математическую задачу можно решить, обрабатывая единицы и нули.Достижения в неврологии, теории информации и кибернетике убедили небольшую группу исследователей в возможности электронного мозга.

Исследования ИИ действительно начались с конференции в Дартмутском колледже в 1956 году. Это был месячный мозговой штурм, на котором присутствовало множество людей, интересующихся ИИ. На конференции они писали потрясающие по тем временам программы, обыгрывая людей в шашки или решая текстовые задачи. Министерство обороны начало выделять большие деньги на исследования ИИ, и лаборатории были созданы по всему миру.

К сожалению, исследователи недооценили степень сложности некоторых проблем. Инструменты, которые они использовали, по-прежнему не давали компьютерам таких вещей, как эмоции или здравый смысл. Математик Джеймс Лайтхилл написал отчет об искусственном интеллекте, в котором говорится, что «ни в какой части области до сих пор сделанные открытия не оказали такого сильного влияния, как было обещано». ^[9] Правительства США и Великобритании хотели профинансировать более продуктивные проекты. Финансирование исследований ИИ было сокращено, начав «зиму ИИ», когда почти не проводилось исследований.

Исследования в области искусственного интеллекта возродились в 1980-х годах из-за популярности экспертных систем, имитирующих знания человека-эксперта. К 1985 году на ИИ был потрачен 1 миллиард долларов. Новые, более быстрые компьютеры убедили правительства США и Великобритании снова начать финансирование исследований в области ИИ. Однако рынок машин на Лиспе рухнул в 1987 году, и финансирование снова было прекращено, что положило начало еще более продолжительной зиме ИИ.

AI снова возродился в 90-х и начале 2000-х годов с его использованием в интеллектуальном анализе данных и медицинской диагностике.Это стало возможным благодаря более быстрым компьютерам и сосредоточению внимания на решении более конкретных проблем. В 1997 году Deep Blue стала первой компьютерной программой, которая обыграла чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Более быстрые компьютеры, достижения в области глубокого обучения и доступ к большему количеству данных сделали ИИ популярным во всем мире. ^[10] В 2011 году IBM Watson победила двух лидеров Jeopardy! игроки Брэд Раттер и Кен Дженнингс, а в 2016 году AlphaGo от Google обыграла лучшего игрока в го Ли Седола 4 раза из 5.

1. ↑ ^{1.0 1,1} «Что такое искусственный интеллект (ИИ)?». Проверено 4 марта 2021.
2. ↑ ^{2,0 2,1} Russell, Stuart J. & Norvig, Peter 2003. Искусственный интеллект: современный подход . 2-е изд., Верхняя Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: Prentice Hall. ISBN 0-13-7^-2
3. ↑ ^{3,0 3,1} «ScienceDirect». www.sciencedirect.com .
4. ↑ Hutter, Marcus 2005. Универсальный искусственный интеллект .Берлин: Springer. ISBN 978-3-540-22139-5
5. ↑ Nilsson, Nils 1998. Искусственный интеллект: новый синтез . Морган Кауфманн. ISBN 978-1-55860-467-4
6. ↑ «Стивен Хокинг считает, что ИИ может стать последним достижением человечества». БетаНьюс .
7. ↑ Курцвейл, Рэй 1999. Эпоха духовных машин . Книги пингвинов. ISBN 0-670-88217-8.
8. ↑ Kurzweil, Ray 2005. Сингулярность около . Викинг Пресс
9. ↑ Лайтхилл, Джеймс 1973.«Искусственный интеллект: общий обзор». В Искусственный интеллект: симпозиум . Научно-исследовательский совет.
10. ↑ «Правители мира, соединяйтесь! Вызовы и возможности искусственного интеллекта». Бизнес-горизонты. Октябрь 2019.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

https://aiscite.blogspot.com/2021/08/what-is-artificial-intelligence-in.html

Цифровое распространение — простая английская Википедия, бесплатная энциклопедия

Цифровое распространение — это доставка (путем загрузки) любого цифрового контента, включая аудио, электронные книги, игры, PDF-файлы, изображения, программное обеспечение и видео.Цифровое распространение осуществляется через платформу цифрового распространения, которая предназначена для потоковой передачи цифрового контента или позволяет загружать контент полностью.

Также называемые доставкой контента, онлайн-распространением или электронным распространением программного обеспечения (ESD), среди прочего, это доставка или распространение цифрового мультимедийного контента, такого как аудио, видео, электронные книги, видеоигры и другое программное обеспечение.

Основная характеристика онлайн-распространения — его прямой характер.Чтобы сделать коммерчески успешную работу, художники обычно должны войти в издательскую цепочку своей отрасли. Издатели помогают художникам рекламировать, финансировать и распространять их работы в торговых точках. В некоторых отраслях, особенно в видеоиграх, художники оказываются привязанными к издателям и во многих случаях не могут создавать желаемый контент; издатель может думать, что это не принесет хорошей прибыли. Это может быстро привести к стандартизации контента и подавлению новых потенциально рискованных идей.

Выбрав онлайн-распространение, художник может легко сделать свою работу интересной для общественности с потенциально минимальными накладными расходами.Это часто приводит к удешевлению товаров для потребителя, увеличению прибыли художников, а также к большей свободе творчества. Платформы онлайн-распространения часто содержат или действуют как форма управления цифровыми правами.

Онлайн-распространение также открывает двери для новых бизнес-моделей (например, Open Music Model). Например, артист может выпускать по одному треку из альбома или по одной главе из книги, вместо того, чтобы ждать, пока все они будут завершены. Это либо дает им денежную поддержку, чтобы помочь продолжить свои проекты, либо указывает на то, что их работа может быть финансово нежизнеспособной.Мы надеемся, что это будет сделано до того, как они потратят слишком много денег и времени на проект, который считается убыточным. Видеоигры стали более гибкими в этой области, о чем свидетельствуют модели микроплатежей. Очевидным результатом этих новых моделей является их доступность для небольших художников или коллективов художников, у которых нет времени, средств или опыта, чтобы создать новый продукт за один раз.

Пример этого можно найти в музыкальной индустрии. Инди-артисты могут получить доступ к тем же каналам распространения, что и крупные звукозаписывающие компании, с потенциально меньшими ограничениями и производственными затратами.Растет число «Интернет-лейблов», которые предлагают распространение неподписанным или независимым артистам непосредственно в музыкальных онлайн-магазинах, а в некоторых случаях — услуги по маркетингу и продвижению. Кроме того, многие группы могут полностью обойти это и предлагать свою музыку для продажи через свои собственные независимо контролируемые веб-сайты.

Проблема заключается в большом количестве несовместимых форматов, в которых доставляется контент, ограничении использования устройств или необходимости преобразования данных.

Беспилотный автомобиль — Простая английская Википедия, бесплатная энциклопедия

Беспилотный автомобиль (также называемый автономным автомобилем или беспилотным автомобилем , т.е. самоуправляемым) — это транспортное средство, которое может выполнять определенные задачи самостоятельно, без помощи человека-водителя. . Автомобиль использует датчики для анализа окружающей среды и не требует помощи человека для выполнения определенных задач. ^[1] Эти общие задачи включают парковку автомобиля, вождение с сохранением той же полосы движения на шоссе или движение с заданной скоростью.В общественных местах некоторые автобусы запрограммированы на движение по заданному маршруту. С 2021 года беспилотные автомобили все больше и больше используются в контролируемых условиях. Примером этого могут быть автобусы, которые перевозят пассажиров между терминалами аэропорта.

Типичные датчики, используемые в беспилотном транспортном средстве, включают лидар, цифровые камеры, GPS и IMU. ^{[2] [3]}

Карты высокой четкости можно использовать для точного определения местоположения беспилотного автомобиля в каком-либо месте и предоставления информации о частях дороги, которые машина не видит. ^[4]

Несмотря на то, что технически возможно строить автомобили, которые делают определенные вещи самостоятельно, вопрос о том, нужно ли это делать, в другом. К этическим вопросам относятся:

• Может ли машина правильно судить о ситуации? — Чем отличается коляска с ребенком от коляски с куклой?
• Можно ли судить о ситуации по ожидаемому числу погибших? (это было оформлено как проблема тележки)
• Если о такой ситуации можно судить по ожидаемому числу погибших, каковы значимые критерии? — нужно ли учитывать возраст убитых?

Несмотря на то, что эти транспортные средства уже многое могут делать сами по себе, законы большинства стран по-прежнему требуют присутствия водителя.Во многих случаях для беспилотных автобусов также требуется специальное разрешение от правительства.

Если в результате дорожно-транспортного происшествия произошло дорожно-транспортное происшествие, всегда возникает вопрос о том, кто несет ответственность, чтобы определить, какой ущерб необходимо выплатить. Это также относится к беспилотным автомобилям: беспилотный автомобиль похож на робота: для вождения используется программное обеспечение. Это программное обеспечение полагается на ряд датчиков для принятия решений. Определить, что пошло не так в случае аварии, может быть очень сложно. Это включает в себя вопрос о том, кто несет юридическую ответственность.

1. ↑ (1999) «Точный расчет и картография с использованием стереозрения для автоматизированного автомобиля» в IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems . 3 : 1507–1512. DOI: 10.1109 / IROS.1999.811692.
2. ↑ Хуваль, Броды; Ван, Дао; Тандон, Самип; Киске, Джефф; Песня, Уилл; Пажаямпаллил, Джоэл (2015). «Эмпирическая оценка глубокого обучения вождению по шоссе». arXiv: 1504.01716 [cs.RO] .
3. ↑ Корк, Питер; Лобо, Хорхе; Диас, Хорхе (1 июня 2007 г.).«Введение в инерционное и визуальное восприятие». Международный журнал исследований робототехники . 26 (6): 519–535. CiteSeerX 10.1.1.93.5523. DOI: 10.1177 / 0278364
4. 9279. S2CID 206499861.
5. ↑ Лю, Ронг; Ван, Цзиньлин; Чжан, Бинци (27 августа 2019 г.). «Карта высокого разрешения для автоматизированного вождения: обзор и анализ». Журнал навигации . 73 (2): 324–341. DOI: 10.1017 / S037346331