На разработку ученых вдохновил коронавирус. Они заметили, что люди на дистанте часто сталкиваются с проблемой, что дома техника либо хуже, чем нужна, либо ее нет. Преподаватели в школах, чтобы вести уроки, пытались освоить новые программы и тратили на это кучу времени.
"У Тюменского региона есть аппаратные вычислительные мощности. Это инфраструктура учебных заведений, нагрузка на которые упала ввиду перевода части образовательного процесса на дистанционный формат с применением сторонних ресурсов. Также могут иметься излишки вычислительных мощностей в госучреждениях, у частного бизнеса. А их сдача в аренду позволила бы получить дополнительный доход", - говорит глава научной группы, старший преподаватель кафедры программного обеспечения Института математики и компьютерных наук Артем Воробьев.
Излишки мощностей можно объединить в облачный кластер. И с помощью него решить проблемы, с которыми сталкиваются в сфере образования и не только. Так, айтишники решили изучить, а потом создать технологию масштабированных вычислительных облачных платформ на принципах экономики совместного потребления. Это позволит на имеющейся технике использовать избыточную вычислительную среду для образовательного процесса без построения дорогостоящего центра обработки данных.
Подходы, которые можно применить, еще анализируются, но у исследователей уже сложилось понимание, как это должно работать. Например, во время олимпиад или экзаменов нужно обеспечить мощный сервер, который может быстро обрабатывать данные и обеспечивать бесперебойную работу. Закупать хорошую аппаратуру, чтобы редко ее использовать, не оптимально, и эту проблему может решить облачная система. Компьютеры можно использовать те, что есть, а вся обработка данных и их хранение будут происходить на платформе. Также будет возможность загружать туда программы или тесты, которые в зависимости от настроек доступа могут использовать учителя региона или конкретной школы. Предполагается, что пользователю не придется разбираться в настройках, решать проблемы с доступом и выполнять какие-то манипуляции в ручном режиме - все будет автоматизировано.
В августе ученые завершают первый этап работы, на котором они провели исследования и оценили существующие подходы и сервисы, а также подготовили три научные статьи. На втором этапе разработают прототип, а на третьем - систему доработают и реализуют необходимый функционал. Каждая ступень исследования занимает год. По словам Артема Воробьева, команда старается не тянуть со временем, так как понимает, что появление такого продукта необходимо компаниям и заведениям. Также он указал на огромный плюс системы: ее код можно будет изменять в зависимости от потребностей, а значит, разработка долго будет оставаться актуальной.