gcp

recap2024-01

Visszatekintés: Egy inspiráló év tanulságai és sikerei

, , , , , , , , , , , , ,

Elérkeztünk 2024 végéhez, ami számomra különösen emlékezetes év volt, hiszen augusztusban elindítottam új, magyar nyelvű technológiai blogomat. Ezt azzal céllal tettem, hogy egy közösséget építsek, ahol mindenki talál érdekes és hasznos témákat a felhő és AI modern világából. Hogy aki szeretne fejlődni és tanulni, az megtalálja a helyét. Bárki kérdezhessen nyitottan, és hogy sikereket érjen el ezen témák megismerésével.

Köszönet

Hatalmas köszönet mindenkinek, aki követi, olvassa, vagy bármilyen módon támogatja a munkámat. Külön szeretném megköszönni Feleségemnek a sok bíztatást, szeretetet és kitartást, hogy támogatja minden erőfeszítésemet és segít megvalósítani az álmaimat. ❤️

Blog

A blog indítása nemcsak egy szakmai vállalkozás volt, hanem egy személyes kihívás is. A technológia világa rendkívül gyorsan változik, és az információ megosztása által igyekeztem hozzájárulni ahhoz, hogy ti is részesei lehessetek ezeknek az új lehetőségeknek. Legyen szó Azure megoldásokról, AWS technológiákról vagy a mesterséges intelligencia legfrissebb fejlesztéseiről, a cikkek célja mindig az volt, hogy kézzel fogható, gyakorlatias információkat nyújtsanak.

Mentor világ

Mentor Klub trénereként szeretnék köszönetet mondani minden tanítványomnak és a Mentor Klub dolgozóinak is az idei évért. A közös munka, a képzések és a tanulás élménye mindannyiunkat előreléptetett. Sok energiát kapok és kaptam minden képzés alkalmával, ami mindig feltöltött, akkor is ha előtte egy nehéz munkanapon voltam túl. Az együtt töltött idő alatt nemcsak szakmai, hanem személyes fejlődésen is keresztülmentem, amit a veletek való együttműködésnek köszönhetek. ✨

Fejlődés és tanulás

Az idén több képzést és tanúsítványt is sikeresen teljesítettem, amelyek lehetővé tették, hogy tovább fejlesszem tudásomat, és ezek közvetve a blog tartalmaiban is visszaköszönhettek:

  • Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert (megújítás)
  • AWS Certified Solutions Architect – Associate (megújítás)
  • Figma Essential Training: The Basics
  • Drone pilot’s license (A1/A3)
  • Advanced Terraform képzés
  • DevOps Deployment Automation with Terraform, AWS and Docker képzés
  • Vector Databases in Practice: Deep Dive képzés
  • Hands-On Generative AI: Getting Started with Vector Search képzés
  • Software Architecture: From Developer to Architect képzés

Ezek a képzések nemcsak technikai ismeretekkel gazdagítottak, hanem segítettek abban is, hogy még jobban megértsem a technológia és az emberek kapcsolatát. Az újonnan szerzett tudásomat igyekszem megosztani veletek a blogon és a képzéseken keresztül, hogy ti is profitálhassatok ezekből az ismeretekből.

Sikeres év

Az év mérlege – ha fogalmazhatok így – rendkívül pozitív számomra. A blog indítása után örömmel láttam, hogy egyre több ember találja hasznosnak a tartalmakat, és hogy kialakult egy olyan közösség, amelyben megoszthatjuk tapasztalatainkat és ötleteinket. Ez a közösség inspirált arra is, hogy még több energiát fektessek a tartalomkészítésbe, és hogy a jövőben is készítsek ilyen és ehhez hasonló tartalmakat.

Jövőre…

2025-ben is folytatom az utamat a technológia és a tanulás világában, és bízom benne, hogy velem tartotok ezen az izgalmas utazáson. Terveim szerint rengeteg új témával, praktikus példákkal és inspiráló tartalmakkal készülök nektek.

Békés, boldog, sikeres új évet kívánok mindenkinek, és köszönöm, hogy részesei vagytok ennek az utazásnak! 🍾 🎊

gs-06

Google Cloud Shell: Erőforrások könnyed kezelése

, , , , , , , , ,

Korábban már írtam egy cikket a böngészőből használható parancssori eszközökről. Akkor az AWS CloudShell megoldását mutattam be nektek.

Tekintsünk kicsit vissza, mi is az a CloudShell. Ez egy olyan böngészőben használható parancssori eszköz, amely leegyszerűsíti a „kommunikációt” az aktuális felhőszolgáltatónk és közöttünk. Hiszen nem kell semmi új komponenst nem kell telepítenem a számítógépemre, hogy kezelni tudjam a felhőerőforrásaimat. Tehát nincs is más dolgod, csak jelentkezz be a kedvenc felhőszolgáltatódnál regisztrált fiókodba, és keresd meg a navigációs sávon a CloudShell ikont. Ezután már kezdheted is az erőforrások kezelését.

Száz szónak is egy a vége: Ez az eszköz kiemelten hasznos mindazok számára, akik szeretnének kísérletezni, alkalmazásokat fejleszteni, tanulni vagy hibákat elhárítani a felhőben. És mindezt nagyon gyorsan.

Google Cloud Shell

A Google Cloud Shell egy interaktív parancssori felület, amely a Google Cloud Platformhoz csatlakozó, előre konfigurált Linux környezetet biztosít. A környezet tartalmazza a legfontosabb felhő-parancssori eszközt (pl.: git, gcloud, kubectl), valamint az olyan nyelvekhez szükséges futtatókörnyezeteket, mint a Python, Go és NodeJS.

Korábbi ismereteink alapján következik, hogy minden eszközről elérhető, legyen az egy laptop, tablet vagy egy okostelefon. 🙂

Hasonlóan az AWS-hez, itt is egy rejtett virtuális gép indul el a háttérben (1-2 perc legfeljebb), ahol a parancsainkat futtathatjuk. Ez közvetlenül kapcsolódik a Google Cloud projektünkhöz, így miután megnyílt a Cloud Shell, már nem szükséges további bejelentkezés.

A Cloud Shell linux gép 1 vCPU-val és 4 GB RAM-mal rendelkezik, ami a legtöbb feladat végrehajtásához bőven elegendő. Azonban, bonyolult vagy komplex feladatok végrehajtásakor előfordulhat, hogy elérjük ezen környezet határait. Amikor használjuk a Cloud Shell-t akkor erre mindig legyünk tekintettel.

Arra is érdemes felkészülni, hogy a környezet 20 perc inaktivitás után automatikusan leáll és megszakítja az aktuális munkamenetet. A benne tárolt fájlokat, parancs-előzményeket azonban megtartja, így akadályozza meg a lekérdezéseink adatainak elvesztését.

A Cloud Shell-ben előre konfigurált csomagok vannak, hogy ezzel is gyorsítsák számunkra a munkát. Ezeket a Google szakemberei folyamatosan frissítik és bővítik. Készítettem egy rövid listát a legfontosabb elérhető csomagokról és eszközökről:

  • Programozási nyelvek: Python, Node.js, Go, Java.
  • Verziókezelés: Git.
  • Hálózati eszközök: SSH, Curl, Wget.
  • Támogatott keretrendszerek: Google Cloud SDK, Terraform, Docker, Kubernetes CLI.

Ebből is látszik, mennyire hasznos ez az eszköz a mindennapokban.

Leghasznosabb funkciók

  • Cloud Editor: Elérhető egy beépített Cloud Shell Editor, amely egy teljes funkcionalitású webalapú IDE, amely támogatja a forráskód kezelését, hibakeresést és verziókezelést is. Ha valaki ismeri a Visual Studio Code-ot akkir ebben is otthon fogja magát érezni.
  • Parancssori eszközök: A Cloud Shell tartalmazza a legfontosabb eszközöket, amellyel a Google Cloud-ban lévő erőforrásaid kezelheted.
  • Google Drive integráció: Minden Cloud Shell környezethez tartozik egy 5 GB-os, tartós tárhely a felhasználó adataihoz. Ez a tárhely közvetlenül elérhető a környezetben.
  • Ephemeral Cloud Shell: Ez a funkció egy nagyon gyors indítást biztosít a futtató környezetnek. Ha bekapcsoljuk, akkor egy ideiglenes környezetként indítja a Cloud Shell-t, ami azt jelenti, hogy amint befejeztük a munkamenetet, minden adat törlődik. Izolált munkafázisokhoz ideális lehet.

Ezen kívül még rengeteg hasznos funkcióval rendelkezik. A teljesség igénye nélkül: fájlok le- és feltöltése, színsémák és színek módosítása, használati statisztikák, web alapú előnézet.

Hogyan használhatom a Cloud Shell-t?

Indítása egyszerű, mint minden ilyen eszköznek:

  1. Jelentkezz be a Google Cloud Console-ba.
  2. Kattint a jobb felső sarokban lévő CloudShell ikonra.
  3. Várd meg, míg elindul a futtatókörnyezet és már használhatod is.

Megjegyzés: Az első parancs futtatásakor engedélyt kell adnod a parancssornak, a projektjeidhez.

Mutatok is néhány parancsot, amivel kipróbálhatod, akkor is ha még nincs egyetlen erőforrás sem a Google Cloud projektedben.

  • Elérhető projektek listázása
gcloud projects list
  • GCP felhasználói hitelesítés ellenőrzése: Megmutatja az éppen aktív felhasználói információkat.
gcloud auth list
  • Aktuális projekt megjelenítése: Megjeleníti az aktuális projekt nevét, amelyen dolgozol.
gcloud config get-value project
  • Aktívprojekt beállítása: Állítsd be az aktuális projektet a megadott azonosítóval.
gcloud config set project [project-id]
  • Jelenlegi beállítások megtekintése: Kilistázza a jelenlegi konfigurációs beállításokat, például a régiót és zónát.
gcloud config list

Összefoglalva: Mint mindegyik böngésző alapú Cloud Shell megoldás (Azure Cloud Shell, AWS CloudShell), ez is egy fantasztikus és hasznos eszköz.

Már csak Rád vár, hogy használatba vedd. 🙂

Gerilla Podcast

Felhő és mesterséges intelligencia – Gerilla Karrier Podcast 2024

, , , , , , , , , , , , , , , , , ,

Már 2023-ban is meghívást kaptam a Gerilla Karrier Podcast egyik felvételére, hogy osszam meg tapasztalataimat a felhő technológiák kapcsán. A mesterséges intelligencia elterjedésével, a felhőben is megjelentek az AI alapú megoldások. Ma már ezeket ugyanúgy használhatjuk, mint egy virtuális gépet vagy egy webalkalmazást. A Gerilla Karrier Podcast-ban most erről is beszélgettük:

  • Mit jelent a felhőalapú technológia?
  • Kik a legnagyobb felhőszolgáltatók, és mit kínálnak?
  • Hogyan működik együtt a mesterséges intelligencia és a felhő?
  • Miként kapcsolódhatnak be kisebb vállalkozások is a felhőalapú AI világába?
  • Miért olyan keresettek ma a Cloud szakemberek?
  • Hogyan kezdj bele egy felhő technológiai karrierbe?
  • Milyen tudásra van szükség az egyes munkakörökhöz?
  • Miként alakítja át a mesterséges intelligencia a Cloud területén dolgozók munkáját?
  • Mit érdemes tanulnod, ha gyorsan szeretnél előrelépni ezen a területen?

Nagyon kellemes beszélgetésünk volt ezekben a témákban Andrással, ahol remélhetőleg számotokra is érdekes információkat hallhattatok.

A podcast epizódot itt tekinthetitek meg:

Ha szeretnél még több hasznos témát szeretnél tanulni, akkor ajánlom neked a Mentor Klub többi képzését is. A Mentor Klub egy olyan közösség, ahol a tagok soft- és hard skilleket egyaránt tanulhatnak, ráadásul otthonról vagy akár külföldről is.

Emellett olvassátok a Gerilla Önéletrajz Műhely cikkeit is. Ezekből csupán néhány, ami segít elindulni:

Ösztönözni szeretnélek Titeket is arra, hogy tanuljatok valami minden nap. 🙂

Gerilla Podcast

Cloud technológiák – Gerilla Karrier Podcast 2023

, , , , , , , , , , , , , , ,

Mindig nagy örömmel osztom meg tudásom és tapasztalataim azokkal, akik érdeklődnek a felhő technológia iránt. 2023-ban meghívást kaptam a Gerilla Karrier Podcast egyik felvételére, hogy osszam meg tapasztalataimat az alábbi témákban:

  • Mi a felhő technológia?
  • Mi köze az Amazonnak a felhőkhöz?
  • Hogyan hozza el a Cloud a jövőt? – aki kimarad, lemarad?
  • Mit és hogyan tanulj, ha érdekel a felhő?
  • 5 tipikus felhő munkakör
  • Miért éri meg ebbe az irányba képezni magad?
  • Mennyit keres egy felhő szakember?
  • Hogy kapcsolódik a Mesterséges Intelligencia a Cloud-hoz?

Örömmel és lelkesen fogadtam el a meghívást, ahol Andrással egy nagyon jó kedélyű és kellemes beszélgetést folytattunk.

Barát Andárssal, már évek óta ápolunk nagyon jó kapcsolatot mind a magánéletben, mind a szakmai életben. Ez nem csak annak köszönhető, hogy én vagyok a Mentor Klub egyik mentora, hanem annak is, hogy hasonló a személyiségünk és az érdeklődési körünk.

A Mentor Klub egy olyan közösség, ahol a tagok soft- és hard skilleket egyaránt tanulhatnak, ráadásul otthonról vagy akár külföldről is. Rengeteg oktatóanyag érhető el itt, amelyek mind azon céllal készültek, hogy bárki sikeresen kezdjen új karrierbe, vagy erősítse meg pozícióját az álláspiacon. Személyes tapasztalatom szerint, aki itt tag, már egy lépéssel közelebb jár a sikeres és felfelé ívelő karrierhez.

A podcast epizódot itt tekinthetitek meg:

Aki szeretne még hasonló érdekes, naprakész és aktuális témákat. hallgatni, annak javaslom, hogy kövesse a Gerilla Mentor Klub YouTube csatornáját, ahol megtalálja az összes Podcast epizódot. Higgyétek el, nem fogtok unatkozni, és már ezekből a kötetlen, mégis tematikus beszélgetésekből is rengeteget lehet tanulni.

És figyeljetek, mert lehet, hogy hamarosan újra találkozhattok velem egy hasonló beszélgetésben. 🙂

iac

Felhő erőforrások kezelése kódból? Igen! IaC és Terraform

, , , , , , , , , , , ,

Manapság egyre többet hallhatunk az infrastruktúra automatizálásáról és a DevOps megközelítés fontosságáról az informatikai projektekben. Ebben a világban az egyik legnépszerűbb eszköz a Terraform, amely segít a felhőinfrastruktúra kezelésében és üzemeltetésében.A mai cikkben arra vállalkozok, hogy megismertessem az érdeklődőkkel a Terraform alapjait, és bemutassam, miért lehet hasznos az IT szakemberek és a vállalkozások számára.

Mi az a Terraform?

A Terraform egy nyílt forráskódú eszköz, amelyet a HashiCorp fejlesztett. Lehetővé teszi az infrastruktúra deklaratív módon történő leírását és kezelését kódként, vagyis az úgynevezett Infrastructure as Code (IaC) megközelítést alkalmazza. Ez azt jelenti, hogy a felhőszolgáltatások, mint például az AWS, Azure, Google Cloud vagy akár saját adatközpontok erőforrásait egyetlen kódbázis segítségével lehet létrehozni, frissíteni vagy törölni.

Hogyan működik a Terraform?

A Terraform az infrastruktúra komponenseit ún. konfigurációs fájlokban írja le, amelyeket a .tf kiterjesztésű fájlokban tárol. Ezekben a fájlokban megadhatjuk, hogy milyen erőforrásokat szeretnénk létrehozni (pl. virtuális gépeket, tárolókat, adatbázisokat stb.). A legnagyobb előnye, hogy a folyamat deklaratív: nem az utasítások végrehajtási sorrendjét kell megadni, hanem hogy milyen állapotot szeretnénk elérni. A Terraform ezt követően elvégzi a szükséges lépéseket az infrastruktúra kialakításához vagy módosításához.

Miben segíthet nekünk az IaC és aTerraform?

A Terraform és az Infrastructure as Code (IaC) alkalmazásának számos előnye van, különösen a felhőinfrastruktúra kezelésében. Ezek közül a legfontosabbakat össze is foglaltam:

  1. Automatizálás és hatékonyság: A Terraform és az IaC lehetővé teszi az infrastruktúra teljes automatizálását, így elkerülhető a kézi beavatkozás, ami gyorsabbá és megbízhatóbbá teszi az infrastruktúra létrehozását, módosítását vagy törlését. Ez csökkenti az hibák esélyét, és jelentősen növeli a hatékonyságot.
  2. Következetesség: Az infrastruktúra kódban van megadva, ami biztosítja, hogy az infrastruktúra újratelepítése vagy bővítése mindig ugyanazokat a lépéseket és beállításokat kövesse. Ez garantálja a következetességet a fejlesztői, tesztelési és éles környezetek között, és minimalizálja az eltérések lehetőségét.
  3. Verziókövetés: Mivel a Terraform konfigurációs fájlok szöveges formátumban vannak, ugyanúgy verziókövető rendszerekben (pl. Git) tárolhatók, mint a szoftverek kódjai. Ez lehetővé teszi, hogy visszatérjünk egy korábbi infrastruktúra állapothoz, ha szükséges, vagy megnézzük, milyen változások történtek az idők során.
  4. Skálázhatóság: Az IaC megkönnyíti az infrastruktúra skálázását, mivel egyszerűen módosíthatjuk a konfigurációs fájlokat, és a Terraform automatikusan végrehajtja a szükséges változtatásokat. Például, ha több szervert szeretnénk hozzáadni egy alkalmazás kiszolgálásához, csak a konfigurációban kell megadni a kívánt erőforrásszámot.
  5. Multicloud (több felhős) támogatás: A Terraform különösen előnyös, mivel több különböző felhőszolgáltatót támogat (AWS, Azure, Google Cloud stb.), valamint helyi adatközpontokat is kezelhet. Ez lehetővé teszi, hogy egyszerre több felhőplatformon futtatunk erőforrásokat, anélkül hogy mindegyikhez külön eszközöket vagy manuális beállításokat kellene használnunk.
  6. Deklaratív megközelítés: Mint már korábban említettem, a Terraform deklaratív módon működik, ami azt jelenti, hogy a felhasználó csak azt mondja meg, milyen állapotot szeretne elérni az infrastruktúrában (pl.: hány darab szerver, milyen tűzfal beállítások, stb.). A Terraform gondoskodik a szükséges lépésekről, így nem kell aggódnunk a végrehajtás konkrét részletei miatt.
  7. Költséghatékonyság: Az automatizálásnak és az optimalizált erőforrás-kezelésnek köszönhetően a Terraform és az IaC használata csökkentheti az infrastruktúra kezeléséhez szükséges időt és erőforrásokat, így hosszú távon költséghatékonyabbá válik.
  8. Gyors visszaállítás: Ha valami rosszul sül el (pl. hibás konfiguráció vagy nem kívánt infrastruktúra-változás), a Terraform segítségével gyorsan vissza lehet állítani az infrastruktúrát egy korábbi verzióra (állapotra), így minimalizálva a leállások vagy hibák okozta károkat/kieséseket.
  9. Modularitás és újrafelhasználhatóság: A Terraform lehetővé teszi modulok létrehozását, amelyek sablonként szolgálhatnak különböző projektekhez. Ez azt jelenti, hogy egyszer létrehozott konfigurációkat könnyen újra lehet használni más projektekben, ami jelentős időmegtakarítást jelent.

Miért érdemes használni a Terraform-ot?

  • Multicloud támogatás: A Terraform lehetővé teszi több felhőszolgáltató egyidejű kezelését, ami nagy előny, ha különböző felhőkön futtatunk szolgáltatásokat.
  • Átláthatóság és verziókezelés: Mivel az infrastruktúra kódként van leírva, egyszerűbb követni a változtatásokat és verziókat használni, hasonlóan a szoftverfejlesztésben használt verziókezelő rendszerekhez.
  • Automatizálás: Az infrastruktúra kézi kezelése helyett a Terraformmal automatizálhatjuk a folyamatokat, ami gyorsabbá és megbízhatóbbá teszi az üzemeltetést.
  • Közösség és bővítmények: A Terraformhoz számos modul és bővítmény érhető el, amelyeket a közösség fejlesztett, így könnyedén bővíthetjük a képességeit.

A Terraform alapfogalmai

1. Konfigurációk

A Terraform konfigurációk írásával határozzuk meg, hogy milyen erőforrásokat szeretnénk létrehozni. Ezek a konfigurációk egyszerű szöveges fájlokban tárolódnak.

2. Erőforrások (Resources)

Az erőforrások a felhő vagy adatközpont komponenseit jelentik, például virtuális gépeket, hálózatokat, tárhelyeket.

3. Állapot (State)

A Terraform minden egyes futás után tárolja az infrastruktúra aktuális állapotát egy állapotfájlban. Ez segít abban, hogy mindig naprakész információnk legyen arról, hogy milyen erőforrások léteznek.

4. Plan és Apply

Amikor módosítjuk a konfigurációkat, először a plan parancsot futtatjuk, amely megmutatja, hogy milyen változtatásokat fog végrehajtani a Terraform. Ha minden rendben van, az apply parancs végrehajtja a konfigurált változtatásokat.

Példa konfiguráció

Lássunk egy egyszerű példát arra, hogyan lehet egy virtuális gépet létrehozni az AWS-ben a Terraform segítségével:

provider "aws" {
 region = "eu-central-1"
}

resource "aws_instance" "elsogepem" {
 ami = "ami-0592c673f0b1e7665"
 instance_type = "t2.micro"
 tags = {
 Name = "Első AWS gépem"
 }
}

Ebben a példában egy t2.micro típusú virtuális gépet hozunk létre az AWS egy adott régiójában. Ez a konfiguráció egyszerű, de a lehetőségek szinte végtelenek, hiszen a Terraform segítségével bármilyen felhőalapú erőforrást kezelhetünk.

Természetesen a fenti kód önmagában nem működik, hiszen biztosítanunk kell a kód futtatásához szükséges hozzáférést az AWS fiókunkhoz is. Ezt majd egy következő cikkben mutatom meg részletesen.

Összegzés

A Terraform egy rendkívül erőteljes eszköz, amely lehetővé teszi az infrastruktúra könnyű kezelését és skálázását. Nem csak kis rendszerek építésében és kezelésében hatékony, hanem a hatalmas, akár ezer erőforrást tartalmazó ökoszisztémák esetén is kifogástalanul teljesít.

Ha érdekel ez a terület, akkor az első lépés lehet a konfigurációk megismerése és néhány egyszerű projekt kipróbálása. Ahogy elmélyedsz a Terraform világában, gyorsan rájössz majd, hogy mennyire megkönnyíti a felhőalapú rendszerek kezelését és karbantartását. Természetesen a következő cikkekben én is azon leszek, hogy számodra hasznos és használható tudást adjak át.

Reméljük, hogy ez a rövid bevezető segít az elindulásban! 🙂

b867aa62-e96b-46fc-8eee-ef9b58343899.jpg

Kő, papír, olló: Tanítsd meg a gépet kézjelek felismerésére

, , , , , , , , ,

Az AI (mesterséges intelligencia) egy ágazata a gépi tanulás (Machine Learning). A gépi tanulás az AI egyik legfontosabb ágazata, amely a minták és adatok alapján történő automatikus tanulási folyamatra összpontosít.

Ma egy gépi tanulást bemutató játékot hoztam nektek. Felfedezzük a Google által fejlesztett Teachable Machine megoldást.

Teachable Machine

A Teachable Machine egy könnyen használható webes eszköz, amely lehetővé teszi bárki számára, hogy gépi tanulási modelleket hozzon létre anélkül, hogy mélyebb technikai ismeretekre lenne szükség. Az eszközt a Google fejlesztette ki, és célja, hogy a gépi tanulást hozzáférhetővé tegye mindenki számára, beleértve a tanárokat, diákokat, művészeket és fejlesztőket is. Ez az ingyenes eszköz kiváló játszótér felnőtteknek, gyerekeknek és mindenki számára, aki érdeklődik az AI és a gépi tanulás iránt.

Főbb jellemzők

  • Egyszerű használat: A felhasználók könnyedén feltölthetnek képeket, hangokat vagy pózokat, amelyeket a modell tanítására használnak.
  • Valós idejű tanítás: A modellek valós időben tanulnak, így azonnal láthatóak az eredmények.
  • Exportálás és integráció: A létrehozott modellek könnyen exportálhatók és integrálhatók más alkalmazásokba vagy weboldalakba.

Hogyan működik?

  1. Adatok gyűjtése: A felhasználók különböző kategóriákhoz tartozó adatokat gyűjtenek, például: képeket, hangokat vagy pózokat.
  2. Modell tanítása: Az adatok feltöltése után a Teachable Machine megtanítja a modellt ezek alapján.
  3. Tesztelés és finomhangolás: A felhasználók valós időben tesztelhetik a modellt, és szükség esetén további adatokat adhatnak hozzá a pontosság növelése érdekében.
  4. Exportálás: A kész modell exportálható különböző formátumokban, például TensorFlow.js, TensorFlow Lite vagy Coral formátumban.

Felhasználási területek

  • Oktatás: Tanárok és diákok használhatják a gépi tanulás alapjainak megismerésére.
  • Művészet: Művészek interaktív műalkotásokat hozhatnak létre gépi tanulási modellek segítségével.
  • Fejlesztés: Fejlesztők gyorsan és egyszerűen integrálhatják a gépi tanulási modelleket alkalmazásaikba.

A Teachable Machine tehát egy sokoldalú és könnyen használható eszköz, amely lehetővé teszi a gépi tanulás széles körű alkalmazását különböző területeken.

Tanítsunk valamit

Ebben a projektben a Teachable Machine ML megoldással készítünk egy képfelismerő rendszert a „Kő-Papír-Olló” játékhoz. A projekt során a következő lépéseket fogjuk követni:

  1. Adatgyűjtés: Képek gyűjtése a „Kő”, „Papír” és „Olló” kézmozdulatokról.
  2. Modell betanítása: A képek felhasználásával egy gépi tanulási modell betanítása a Teachable Machine segítségével.
  3. Tesztelés: A modell tesztelése valós időben, kézmozdulatok mutatása a kamera előtt.
  4. Finomhangolás: Szükség esetén további adatok hozzáadása a pontosság növelése érdekében.

Ez a projekt remek lehetőséget nyújt arra, hogy megismerkedjünk a gépi tanulás alapjaival és a Teachable Machine használatával.

Ha te is szeretnéd kipróbálni, akkor megtalálod a példában használt képeket a GitHub-on. (itt megtalálod a „Kő-Papír-Olló” játék szabályait is.)

Ugye milyen izgalmas és mégis milyen egyszerű? Próbáld ki Te is. Találj új és kreatív felhasználási területeket és oszd meg velem. 🙂

cfef07be-6436-40ed-a585-693b9ef445ca-1.jpg

A legjelentősebb AI modellek

, , , , , , , , ,

A mesterséges intelligencia (AI) gyors ütemben fejlődik, és számos területen jelentős áttöréseket ér el. Mint tudjátok, én erre pozitívan gondolok és szeretném nektek mindig ennek a világnak a fényes oldalát megmutatni. Ma sem lesz ez másképp.

Ebben a cikkben áttekintjük a legfontosabb AI modelleket, amelyek a különböző alkalmazási területeken kiemelkednek. Mindegyik modell rövid leírást kap, beleértve annak alkalmazási területét, erősségeit, fejlesztőit, elérhetőségét és néhány példát a felhasználási lehetőségekről.

Mi is az az AI modell?

Az AI (mesterséges intelligencia) modell egy olyan számítógépes rendszer vagy algoritmus, amelyet nagy mennyiségű adat alapján képeznek ki (tanítanak meg), hogy automatikusan felismerjen mintákat, tanuljon, döntéseket hozzon és végrehajtson feladatokat anélkül, hogy konkrét programozott utasításokat követne.

Tehát nem csupán „if-else” utasítások sorozata, hanem eseményekre adott valódi válaszok és reakciók.

Egy AI modell általában három alapvető lépésen megy keresztül:

  1. Tanulás: A modell a nagy mennyiségű bemeneti adatot elemzi és megtanulja a közöttük lévő összefüggéseket. Ezt a folyamatot „tréningnek” nevezik.
  2. Általánosítás: A tanulás során megszerzett tudás alapján a modell képes új, eddig nem látott adatokra alkalmazni az általa megértett szabályokat és összefüggéseket.
  3. Predikció vagy döntéshozatal: Az új adatok alapján a modell előrejelzéseket készít vagy döntéseket hoz, amelyeket gyakran különféle alkalmazásokban, például képfelismerésben, természetes nyelv feldolgozásában vagy robotikában használnak.

Az AI modellek lehetnek különböző típusúak, például felügyelt tanulási modellek (ahol az adatokhoz megfelelő címkék tartoznak), felügyelet nélküli tanulási modellek (ahol a modell maga keres mintákat az adatokban), vagy megerősítéses tanulási modellek (ahol a modell folyamatos visszajelzést kap a döntéseiről).

Mint látjuk a tanítás (tréning) egy kritikus fázis és igen, sok esetben előfordulhat a félretanítás. Ez az egyik legnagyobb nehézsége és kockázata is ennek a világnak.

Mesterséges intelligencia (AI) modellek

Most térjünk rá a modellekre. Ezek közül lesznek olyanok, amelyeket mindenki ismer, és tudja mire is alkalmas, de biztos vagyok benne, hogy lesznek kevésbé ismert, mégis érdekes modellek.

Mindegyik modellre igaz, hogy alapvetően ingyenesen kipróbálhatjuk, de ahhoz hogy a valódi képességeit kiaknázzuk, ahhoz bizonyos összeget kell fizetnünk a használatért ( havidíj, vagy program hívások száma alapján)

1. Természetes nyelv feldolgozás (NLP)

GPT-4

  • Mire alkalmazható?: Szöveggenerálás, fordítás, chatbotok, szöveges összefoglalók készítése.
  • Erőssége: Rendkívül pontos szöveggenerálás, széleskörű alkalmazási lehetőségek.
  • Fejlesztő: OpenAI
    Elérhetőség: OpenAI GPT
  • Példák:
    • Ügyfélszolgálati chatbotok automatizálása.
    • Cikkek vagy blogbejegyzések automatikus generálása.
    • Dokumentumok összefoglalása.

GPT-3.5 Turbo

  • Mire alkalmazható?: Gyors szöveggenerálás, chatbotok, kreatív tartalomkészítés.
  • Erőssége: Alacsonyabb költségű és gyorsabb, mint a GPT-4.
  • Fejlesztő: OpenAI
  • Elérhetőség: OpenAI GPT
  • Példák:
    • Gyors szövegírás marketinganyagokhoz.
    • Chatbotok és virtuális asszisztensek.
    • E-mailek automatikus generálása.

LLAMA

  • Mire alkalmazható?: Nyelvi modellek finomhangolása, kutatási célok, chatbotok.
  • Erőssége: Könnyen adaptálható és nagy teljesítményű.
  • Fejlesztő: Meta (Facebook)
  • Elérhetőség: LLAMA
  • Példák:
    • Egyedi chatbotok fejlesztése vállalati környezetekben.
    • Nyelvi modellek testreszabása specifikus feladatokra.
    • Tartalomgenerálás kutatási projektekhez.

Azure AI

  • Mire alkalmazható?: Szöveggenerálás, gépi tanulás, beszédfelismerés, képfelismerés.
  • Erőssége: Integrált AI megoldások felhőalapú alkalmazások számára.
  • Fejlesztő: Microsoft
  • Elérhetőség: Azure AI
  • Példák:
    • Ügyfélszolgálati chatbotok fejlesztése.
    • Képfelismerés alkalmazásokban.
    • Beszédfelismerés és -elemzés.

AI on AWS

  • Mire alkalmazható?: Képfelismerés, beszédfelismerés, gépi tanulás.
  • Erőssége: Robusztus AI szolgáltatások a felhőben nagyvállalati felhasználásra.
  • Fejlesztő: Amazon Web Services
  • Elérhetőség: AI on AWS
  • Példák:
    • Automatizált képfelismerés a logisztikában.
    • Beszédfelismerés és hangalapú asszisztensek fejlesztése.
    • Gépi tanulási modellek bevezetése vállalati rendszerekbe.

Gemini

  • Mire alkalmazható?: Szöveggenerálás, nyelvfeldolgozás, gépi tanulás.
  • Erőssége: Integrált Google AI modellek fejlett nyelvi feldolgozáshoz.
  • Fejlesztő: Google
  • Elérhetőség: Google Gemini
  • Példák:
    • Nyelvfeldolgozás és kérdés-válasz rendszerek fejlesztése.
    • Tudományos szövegek elemzése és összefoglalása.
    • Chatbotok fejlesztése és tréningelése.

Text-Embedding-ADA-002

  • Mire alkalmazható?: Szövegek hasonlóságának elemzése, adatok kereshetősége (vector adatbázisok lekérdezése és adatok kiértékelése).
  • Erőssége: Gyors és hatékony szövegbeágyazás nagy adathalmazokon.
  • Fejlesztő: OpenAI
  • Elérhetőség: OpenAI
  • Példák:
    • Dokumentumok hasonlóságának elemzése.
    • Keresési találatok finomítása.
    • Tartalomajánló rendszerek fejlesztése.

2. Képfelismerés és generatív modellek

DALL·E 2

  • Mire alkalmazható?: Képgenerálás természetes nyelvi leírás alapján.
  • Erőssége: Nagyon pontos és kreatív képalkotás.
  • Fejlesztő: OpenAI
  • Elérhetőség: DALL·E 2
  • Példák:
    • Egyedi marketinganyagok létrehozása.
    • Művészeti projektekhez inspiráció.
    • Képgenerálás webdesignerek számára.

StyleGAN

  • Mire alkalmazható?: Valósághű képgenerálás, például emberi arcok létrehozása.
  • Erőssége: Kiváló minőségű képek generálása.
  • Fejlesztő: NVIDIA
  • Elérhetőség: StyleGAN (GitHub)
  • Példák:
    • Virtuális avatarok készítése videojátékokhoz.
    • Hamis, de valósághű portrék generálása.
    • Szintetikus adatokat előállító rendszerek.

YOLO (You Only Look Once)

  • Mire alkalmazható?: Valós idejű objektumfelismerés videókban és képeken.
  • Erőssége: Gyors és pontos valós idejű felismerés.
  • Fejlesztő: Joseph Redmon és Ali Farhadi
  • Elérhetőség: YOLO (GitHub)
  • Példák:
    • Közlekedési kamerák használata a járművek felismeréséhez.
    • Drónok által készített videók elemzése.
    • Automatikus biztonsági megfigyelés.

3. Beszédfelismerés és -generálás

Whisper

  • Mire alkalmazható?: Beszédfelismerés, hangfájlok átírása.
  • Erőssége: Többnyelvű és pontos beszédfelismerés, különösen zajos környezetekben.
  • Fejlesztő: OpenAI
  • Elérhetőség: Whisper (GitHub)
  • Példák:
    • Automatikus átírás készítése interjúkból.
    • Ügyfélszolgálati hívások elemzése.
    • Beszédfelismerés mobilalkalmazásokhoz.

Tacotron 2

  • Mire alkalmazható?: Természetes beszéd generálása szövegből.
  • Erőssége: Természetes hangzású beszéd generálása.
  • Fejlesztő: Google
  • Elérhetőség: Tacotron 2 (GitHub)
  • Példák:
    • Szövegből beszédet generáló asszisztensek, mint például virtuális ügyfélszolgálat.
    • Automatikus narráció készítése audiovizuális anyagokhoz.
    • Természetes hangzású hangasszisztens fejlesztése.

4. Gépi tanulás és prediktív modellezés

TensorFlow

  • Mire alkalmazható?: Gépi tanulási modellek építése, gépi látás, NLP, prediktív elemzés.
  • Erőssége: Nagy skálázhatóság és támogatás különböző feladatokhoz.
  • Fejlesztő: Google
  • Elérhetőség: TensorFlow
  • Példák:
    • Kép- és hangfeldolgozás gépi tanulással.
    • Prediktív elemzési modellek fejlesztése vállalkozások számára.
    • Orvosi diagnózis prediktív elemzése.

PyTorch

  • Mire alkalmazható?: Gépi tanulás, neurális hálózatok, mélytanulás, NLP.
  • Erőssége: Egyszerű használat és flexibilitás kutatási célokra.
  • Fejlesztő: Meta (Facebook)
  • Elérhetőség: PyTorch
  • Példák:
    • Neurális hálózatok oktatási és kutatási célokra.
    • Természetes nyelvi feldolgozó modellek fejlesztése.
    • Képfelismerés és osztályozás.

Amazon SageMaker

  • Mire alkalmazható?: Gépi tanulási modellek építése és tréningezése, prediktív modellek.
  • Erőssége: Felhőalapú gépi tanulás gyors telepítéssel.
  • Fejlesztő: Amazon Web Services
  • Elérhetőség: Amazon SageMaker
  • Példák:
    • Automatikus gépi tanulási modellek építése.
    • E-commerce adatmodellek fejlesztése vásárlói szokások elemzésére.
    • Prediktív karbantartási modellek fejlesztése ipari rendszerekhez.

5. Zenei területre alkalmazott AI modellek

Magenta

  • Mire alkalmazható?: Zenei és művészeti alkotások generálása gépi tanulási algoritmusokkal.
  • Erőssége: Képes dallamokat, ritmusokat és akkordmeneteket generálni különböző stílusokban.
  • Fejlesztő: Google Brain
  • Elérhetőség: Magenta
  • Példák:
    • Automatikus zene- és dallamgenerálás.
    • Kreatív művészeti projektekhez való zenék készítése.
    • Interaktív zenei eszközök fejlesztése.

OpenAI Jukebox

  • Mire alkalmazható?: Teljes zenei darabok generálása, beleértve a dallamot, harmóniát, szöveget és hangzást is.
  • Erőssége: Képes különböző zenei műfajokban és évtizedek stílusaiban zenét generálni, beleértve az éneket is.
  • Fejlesztő: OpenAI
  • Elérhetőség: OpenAI Jukebox
  • Példák:
    • Teljes zenei számok generálása különböző stílusokban és hangszerekkel.
    • Zenei ötletek létrehozása producerek számára.
    • Énekkel kombinált zenei darabok generálása.

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

  • Mire alkalmazható?: Zeneszerzés, különösen filmzenék, videojátékok és reklámzenék készítésére.
  • Erőssége: Képes szimfonikus zenét generálni, és stílusokhoz adaptálódni (pl. klasszikus, modern).
  • Fejlesztő: AIVA Technologies
  • Elérhetőség: AIVA
  • Példák:
    • Filmekhez és videojátékokhoz szimfonikus zeneszerzés.
    • Zenei ötletek előállítása professzionális zenészek számára.
    • Reklámzenék automatikus generálása.

Spotify’s AI Recommendation System

  • Mire alkalmazható?: Zenei ajánlások személyre szabása felhasználói adatok és zenei preferenciák alapján. A Spotify beépített funkciója.
  • Erőssége: Képes egyedi, személyre szabott zenei ajánlásokat nyújtani a felhasználók zenei ízlése alapján.
  • Fejlesztő: Spotify
  • Elérhetőség: Spotify
  • Példák:
    • Zenei ajánlások személyre szabása a felhasználói szokások alapján.
    • Automatikusan összeállított lejátszási listák generálása.
    • Új előadók és zenék felfedezése a felhasználói adatok alapján.

Suno AI

  • Mire alkalmazható?: Suno AI elsődlegesen két területen működik: zenegenerálás és beszédgenerálás. A felhasználók egyszerű utasítások alapján hozhatnak létre zenei darabokat, valamint természetes hangzású szövegből beszédet (text-to-speech).
  • Erőssége: Képes gyorsan és magas minőségű zenei vagy hangfelvételeket generálni természetes nyelvi parancsok alapján. Támogatja a felhasználók zenei alkotásainak személyre szabását, és kiváló a beszédgenerálásban.
  • Fejlesztő: Suno AI
  • Elérhetőség: Suno AI
  • Példák:
    • Zenei ötletek generálása producereknek és zenészeknek különféle stílusokban.
    • Szövegből beszéd generálása reklámok, narrációk vagy virtuális asszisztensek számára.
    • Interaktív hangos alkalmazások fejlesztése természetes beszédhanggal.

A Suno AI egyre nagyobb figyelmet kap, mivel különösen hasznos lehet zenészeknek, producereknek, valamint tartalomkészítőknek, akik hangos alkalmazásokat vagy beszédszintetizálást igényelnek. Ha további részleteket szeretnél, jelezd nyugodtan!

Ez az a lista, amit érdemes ismerni 2024-ben. Természetesen a fenti lista, egy kivonat, a teljesség igénye nélkül. Folyamatosan bővül napól-napra, hiszen ahogy növekszik egyre több és több speciális területre alkalmazható modell jelenik meg.

Érdemes megkeresni azt a területet, amely érdekel Téged, mert egy új, ismeretlen és izgalmas világ vár ott Rád. 🙂

390c7dc4-5350-42c8-8e87-5873c64b4f30.jpg

Felhő szolgáltatás ABC

, , , , , , , , , ,

Üdvözöl Téged is a Cloud Mentor!

Ha érdkelnek a felhő szolgáltatók, – mint például: Azure, AWS, GCP – akkor jó helyen jársz.

Egy sorozatot szeretnék indítani, amelyben minden a felhőben elérhető szolgáltatásról leírom nektek a legfontosabbakat, hogy könnyebben eligazodjatok a felhők között. Ez jól hangzik, igaz?

Rendszeresen hozok cikkeket a témában, hogy a végén egy gyűjtemény legyen neked/nektek.

Használjátok ezt tanuláshoz és munkához is.

Szolgáltatás ABC

Jó szórakozást! 🙂

cloud-providers

A Legnagyobb Felhőszolgáltatók világszerte és a kisebb Szereplők

, , ,

A felhőszámítástechnika piaca az utóbbi években robbanásszerű növekedést mutatott, és számos szolgáltató verseng a globális piac részesedéséért. Ez a cikk bemutatja a legnagyobb felhőszolgáltatókat, amelyek dominálnak a piacon, valamint említést tesz néhány kisebb, de ígéretes szereplőről is.

A Legnagyobb Felhőszolgáltatók

Amazon Web Services (AWS)

Az AWS a legnagyobb piaci részesedéssel rendelkező felhőszolgáltató, amely széles körű infrastruktúra-mint-szolgáltatás (IaaS) és platform-mint-szolgáltatás (PaaS) kínálatot nyújt. Szolgáltatásai közé tartozik számítási kapacitás, tárolás, adatbázis-kezelés és mesterséges intelligencia, többek között. Az AWS-t kis startupoktól kezdve nagy vállalatokig széles körben használják.

Microsoft Azure

A Microsoft Azure gyorsan növekvő felhőplatform, amely erős integrációt kínál a Microsoft termékekkel és szolgáltatásaival, beleértve a Office 365-t és a Dynamics 365-t. Azure szolgáltatásai között szerepelnek virtuális gépek, adattárolás, adatbázisok, és számos fejlesztői eszköz, amelyek támogatják a vállalatok digitális transzformációját.

Google Cloud Platform (GCP)

A GCP, amely a Google által kínált felhőszolgáltatások összessége, erőteljes analitikai és adatkezelési eszközöket, valamint mesterséges intelligencia és gépi tanulási szolgáltatásokat nyújt. Különösen erős az adatanalitikában és a big data kezelésében, amit széles körben alkalmaznak a technológiai és médiaszektorban.

IBM Cloud

Az IBM Cloud egy teljes körű felhőplatform, amely IaaS, PaaS és SaaS megoldásokat kínál. Kiemelkedik az üzleti fókuszú szolgáltatásaival, beleértve a Watson mesterséges intelligencia platformot, valamint a blokklánc és biztonsági szolgáltatásokat. Az IBM Cloudot gyakran választják nagyvállalatok és szervezetek a megbízhatósága és vállalati szintű szolgáltatásai miatt.

Kisebb, de Ígéretes Felhőszolgáltatók

Alibaba Cloud

Az Alibaba Cloud Kína vezető felhőszolgáltatója, amely globális szinten is egyre nagyobb népszerűségre tesz szert. Kínálata magában foglalja a számítási szolgáltatásokat, adattárolást, tartalomkézbesítő hálózatokat (CDN) és mesterséges intelligenciát. Különösen erős az ázsiai piacon, de terjeszkedik Európába és Amerikába is.

DigitalOcean

A DigitalOcean kifejezetten a fejlesztők igényeire szabott felhőszolgáltatásokat kínál, egyszerűségre és felhasználóbarátságra összpontosítva. Különösen népszerű kis- és középvállalkozások (KKV-k) körében, valamint startupok számára, akik gyorsan szeretnék skálázni alkalmazásaikat. A DigitalOcean megoldásai közé tartozik a virtuális privát szerverek (Droplets), tárolási lehetőségek, és kezelhető adatbázisok, amelyeket egyszerű és átlátható árazási modellel kínálnak.

SAP Cloud

SAP Cloud (hivatalos nevén SAP Cloud Platform, korábban SAP HANA Cloud Platform) egy nyitott platform mint szolgáltatás (PaaS), amelyet az SAP SE fejlesztett ki. A platform célja, hogy egyszerűsítse az üzleti alkalmazások fejlesztését, integrációját és üzemeltetését a felhőben, kihasználva az SAP erős üzleti technológiai ökoszisztémáját. Az SAP Cloud különösen azok számára előnyös, akik már az SAP termékeit használják, és szorosan integrált, biztonságos és skálázható megoldásokat keresnek az üzleti folyamataik digitalizálásához.

Oracle Cloud

Az Oracle Cloud erős választás azok számára, akik magas szintű adatbázis-kezelési és alkalmazás fejlesztési szolgáltatásokat keresnek a felhőben. Az Oracle különösen az adatbázis mint szolgáltatás (DBaaS) területén erős, amelyet a vállalat hosszú távú tapasztalata és szakértelme alapoz meg. Az Oracle Cloud kínálatába tartozik még az AI és automatizálási eszközök, valamint vállalati erőforrás tervezési (ERP) megoldások.

Cloudflare

A Cloudflare elsősorban mint tartalomkézbesítő hálózat (CDN) és internetbiztonsági cég ismert, de felhőalapú szolgáltatásaik széles körben terjednek, beleértve a webes teljesítmény-optimalizálást és a DDoS támadás elleni védelmet. A Cloudflare megoldásai segítenek javítani a weboldalak betöltési sebességét és biztonságát világszerte.

VMware Cloud

A VMware Cloud a vállalati informatika és a virtuális gépek világából érkezik, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy saját adatközpontjaikat hibrid vagy privát felhőként kezeljék. A VMware szolgáltatásai közé tartozik a felhőinfrastruktúra-kezelés, munkaterhelés-migráció és biztonsági megoldások. Különösen azok számára előnyös, akik már VMware alapú infrastruktúrára támaszkodnak.

Ezek a szolgáltatók csak néhány példát jelentenek a sokszínű és gyorsan fejlődő felhőszámítástechnikai piacon. Minden szolgáltató egyedi előnyöket kínál, attól függően, hogy milyen konkrét igényekkel és követelményekkel rendelkezik a felhasználó vagy vállalat. A kisebb szereplők gyakran specializált szolgáltatásokat és testreszabott megoldásokat kínálnak, amelyek különösen vonzók lehetnek bizonyos iparágak vagy konkrét üzleti célok számára. Az ideális felhőszolgáltató kiválasztása során fontos figyelembe venni a költségeket, a teljesítményt, a biztonságot, és a skálázhatóságot, hogy a választott megoldás a lehető legjobban támogassa a vállalat növekedését és digitális átalakulását.

iaas-paas-saas

SaaS, PaaS, IaaS: A Felhőszolgáltatások alapjai és a XaaS világa

, , , , , , ,

A felhőszámítástechnika korunk egyik legdinamikusabban fejlődő területe, amely alapvetően változtatja meg, hogyan tároljuk az adatokat, futtatjuk az alkalmazásainkat és hogyan érjük el az IT erőforrásokat. A felhőalapú szolgáltatások három fő kategóriája – Szoftver mint Szolgáltatás (SaaS), Platform mint Szolgáltatás (PaaS), és Infrastruktúra mint Szolgáltatás (IaaS) – már jól ismert. Ezen túlmenően, az „Everything as a Service” (XaaS) koncepció további lehetőségeket nyit meg a számítástechnikai erőforrások és szolgáltatások széles skálájának elérésében. Nézzük meg közelebbről ezeket a koncepciókat!

Szoftver mint Szolgáltatás (SaaS)

A SaaS lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy közvetlenül a webböngészőjükön keresztül férjenek hozzá és használjanak alkalmazásokat, amelyeket egy harmadik fél szolgáltató üzemeltet és karbantart. A SaaS modell eltávolítja az alkalmazások helyi telepítésének és karbantartásának szükségességét, így az ügyfelek könnyen hozzáférhetnek az új funkciókhoz és frissítésekhez. Tipikus példák közé tartozik a Google Workspace, Salesforce, és a Microsoft Office 365.

Platform mint Szolgáltatás (PaaS)

A PaaS olyan környezetet biztosít, ahol a fejlesztők építhetik, tesztelhetik, futtathatják és kezelhetik az alkalmazásaikat anélkül, hogy aggódniuk kellene az alapul szolgáló infrastruktúra, operációs rendszerek vagy a fejlesztéshez szükséges eszközök miatt. A PaaS megoldások elősegítik az alkalmazásfejlesztést, a tesztelést és a bevezetést, csökkentve ezzel a piacra jutás időt és költségeit. Példák a PaaS-re: Google App Engine, Microsoft Azure és Heroku.

Infrastruktúra mint Szolgáltatás (IaaS)

Az IaaS a legflexibilisebb felhőszolgáltatási modell, amely virtuális számítástechnikai erőforrásokat (szerverek, tárhely, hálózati komponensek, stb.) biztosít az interneten keresztül. Az IaaS lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gyorsan skálázzák fel vagy le az erőforrásaikat a változó igényeknek megfelelően, miközben csak az igénybe vett erőforrásokért fizetnek. IaaS példák: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), és Microsoft Azure.

Túl az Alapokon: Everything as a Service (XaaS)

A XaaS, vagy „Mindent mint Szolgáltatás”, egy összefoglaló kifejezés, amely a felhőalapú szolgáltatások széles körét lefedi. Ez magában foglalja a SaaS-t, PaaS-t, és IaaS-t, valamint egyéb, mint szolgáltatás modellben kínált megoldásokat, mint például:

  • Adatbázis mint Szolgáltatás (DBaaS): Ez a modell lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy adatbázis-kezelő rendszereket használjanak anélkül, hogy aggódniuk kellene az alapul szolgáló fizikai infrastruktúra vagy a rendszer karbantartása miatt. Példák a MongoDB Atlas és az Amazon RDS.
  • Funkció mint Szolgáltatás (FaaS): A FaaS, vagy más néven „szerver nélküli számítástechnika”, lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy alkalmazásaikat „funkciók” formájában építsék, amelyek csak akkor futnak, amikor szükség van rájuk, így optimalizálva az erőforrás-használatot és csökkentve a költségeket. Példák: AWS Lambda és Google Cloud Functions.
  • Asztal mint Szolgáltatás (DaaS): A távoli asztalok és operációs rendszerek biztosítása felhőn keresztül, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy bárhonnan, bármilyen eszközről hozzáférjenek munkaasztalukhoz. Ez különösen hasznos a távoli munkavégzés és a mobil munkaerő számára. Példák: Microsoft Windows Virtual Desktop és Citrix.
  • Hálózat mint Szolgáltatás (NaaS): A hálózati infrastruktúra és szolgáltatások, mint például kapcsolatok, sávszélesség, és egyéb hálózati funkciók biztosítása mint szolgáltatás. A NaaS lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy rugalmasan skálázzák hálózati erőforrásaikat az igényeknek megfelelően. Példák: Cisco Meraki és VMware NSX.
  • Biztonság mint Szolgáltatás (SECaaS): A kiberbiztonsági eszközök és szolgáltatások, mint például vírusvédelem, tűzfalkezelés és behatolásdetektálás biztosítása a felhőn keresztül. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy naprakész védelmet kapjanak anélkül, hogy jelentős erőforrásokat kellene saját biztonsági infrastruktúrájuk fenntartására fordítaniuk. Példák: Symantec és McAfee.

A XaaS megközelítés előnyei közé tartozik a nagyfokú rugalmasság, költséghatékonyság, és az, hogy lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsan alkalmazkodjanak a változó üzleti igényekhez anélkül, hogy jelentős előzetes beruházásokat kellene tenniük az IT infrastruktúrába. Ezen szolgáltatások felhasználásával a vállalatok koncentrálhatnak alapvető üzleti tevékenységeikre, miközben a felhőszolgáltatók gondoskodnak az IT erőforrások zökkenőmentes működéséről.

Összességében a XaaS kínálta sokrétű szolgáltatások és megoldások lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy maximalizálják erőforrásaik hatékonyságát, miközben minimalizálják a kapcsolódó költségeket és bonyolultságot.

Load More