Создание единого входа и операционного окружения для высокопроизводительных вычислений: комплексный подход и актуальные практики

В эпоху стремительного развития технологий, когда объемы данных экспоненциально растут, а вычислительные задачи становятся все более ресурсоемкими, Высокопроизводительные Вычисления (HPC) перестали быть уделом исключительно академических и научно-исследовательских институтов. Сегодня HPC активно внедряются в коммерческие сектора, от финансового моделирования до разработки новых лекарств, требуя при этом беспрецедентной эффективности и гибкости. Одновременно с этим, возрастает потребность в упрощении доступа к этим сложным системам и обеспечении их надежной защиты. В этом контексте, создание единого входа (SSO) и оптимизированного операционного окружения для HPC, особенно в условиях повсеместного перехода к облачным и гибридным решениям, становится не просто желательным, а критически важным аспектом.

Настоящая курсовая работа посвящена глубокому исследованию и анализу современных подходов к интеграции систем единого входа и формированию эффективного операционного окружения для HPC. Мы рассмотрим, как передовые технологии облачных вычислений, контейнеризации и оркестрации могут быть использованы для создания масштабируемых, безопасных и экономически целесообразных HPC-инфраструктур. Цель работы — предоставить комплексный, актуальный и практически ориентированный обзор, который поможет студентам и специалистам понять сложности и возможности этой динамично развивающейся области. Мы последовательно разберем теоретические основы, архитектурные паттерны SSO, предложения ведущих облачных провайдеров, роль контейнеризации и оркестрации, а также вопросы безопасности и экономической эффективности миграции HPC в облако. Структура работы призвана обеспечить системное понимание каждого аспекта, формируя полную картину современных решений для высокопроизводительных вычислений. И что из этого следует? Глубокое понимание этих базовых концепций позволит эффективно проектировать и внедрять системы, способные справиться с вызовами завтрашнего дня, обеспечивая как высокую производительность, так и надежную защиту.

Теоретические основы: HPC, SSO, IAM и облачные технологии

Для полноценного погружения в тему создания единого входа и операционного окружения для высокопроизводительных вычислений необходимо четко определить базовые концепции, которые формируют фундамент данной предметной области. Эти определения не только систематизируют знания, но и позволяют говорить на одном языке, избегая двусмысленностей в столь сложной и многогранной сфере.

Высокопроизводительные вычисления (HPC)

Высокопроизводительные вычисления, или HPC (High Performance Computing), представляют собой практику, объединяющую колоссальные вычислительные ресурсы для решения задач, которые традиционные компьютеры обработать не в состоянии. Это не просто быстрые компьютеры; это целая философия построения систем, способных выполнять квадриллионы операций в секунду. В основе HPC лежит принцип параллельной обработки: вместо последовательного выполнения одной большой задачи, она разбивается на множество мелких, которые обрабатываются одновременно тысячами процессоров. Такая архитектура позволяет значительно сократить время выполнения сложных симуляций, анализа огромных массивов данных и научных расчетов, которые используются в самых разных областях: от моделирования климата и прогнозирования погоды до разработки новых материалов, открытия лекарств и анализа финансовых рынков.

Метрики производительности HPC-систем впечатляют. Способность HPC выполнять квадриллионы вычислений в секунду часто измеряется в петафлопсах (PFLOPS), где один PFLOPS эквивалентен 10¹⁵ операций с плавающей запятой в секунду. Современные суперкомпьютеры уже давно перешагнули эту отметку, достигая сотен петафлопсов и даже экзафлопсов (10¹⁸ операций в секунду). Это означает, что эти машины способны выполнить больше вычислений за одну секунду, чем большинство обычных компьютеров за многие годы. Именно эта беспрецедентная мощность делает HPC незаменимым инструментом для прорывных исследований и инноваций.

Единый вход (SSO)

Представьте себе мир, где для каждого веб-сервиса, приложения или ресурса требуется отдельный логин и пароль. Этот мир — кошмар для пользователя, чьи дни проходят в бесконечном вводе и сбросе учетных данных. Единый вход, или SSO (Single Sign-On), — это элегантное решение этой проблемы, предоставляющее пользователям возможность получить доступ к множеству различных приложений и веб-сайтов после однократной аутентификации. Суть SSO заключается в том, что после успешного входа в одну систему, пользователь автоматически получает авторизацию для доступа к другим интегрированным сервисам, без необходимости повторного ввода логина и пароля.

Основная цель SSO — кардинально упростить пользовательский опыт, снизить когнитивную нагрузку, связанную с запоминанием множества паролей, и значительно повысить продуктивность. По статистике, внедрение SSO может привести к сокращению количества обращений в службу поддержки, связанных со сбросом паролей, на 20-50%. Кроме того, SSO повышает продуктивность пользователей, исключая необходимость повторного ввода учетных данных, что экономит до 10-20 секунд на каждом входе в систему – а в масштабах крупной организации это выливается в тысячи часов рабочего времени. Однако, как и любая технология, SSO несет в себе определенные риски, основным из которых является потенциальная «единая точка отказа»: если злоумышленник скомпрометирует учетную запись SSO, он может получить доступ ко всем связанным с ней системам. Это подчеркивает важность применения дополнительных мер безопасности.

Управление идентификацией и доступом (IAM)

Управление идентификацией и доступом, или IAM (Identity and Access Management), — это всеобъемлющая система политик, процессов и технологий, призванная эффективно управлять цифровыми идентификационными данными и регулировать доступ к ресурсам внутри организации. В своей основе IAM гарантирует, что «нужные» пользователи, устройства и приложения имеют доступ к «нужным» ресурсам в «нужное» время. Это достигается путем строгой проверки личности субъектов, запрашивающих доступ, с использованием различных методов аутентификации, таких как логины, пароли, многофакторная аутентификация (MFA) или интеграция с внешними поставщиками идентификационных данных (IdP).

После успешной идентификации, IAM переходит к авторизации, определяя, какие именно ресурсы доступны пользователю и какие операции он может выполнять. Это позволяет гранулированно контролировать доступ к базам данных, вычислительным инстансам, объектным хранилищам и сетевым сервисам, обеспечивая их доступность только для авторизованных субъектов в соответствии с установленными политиками безопасности и временными ограничениями. В контексте HPC, где конфиденциальность и целостность данных имеют первостепенное значение, надежная система IAM критически важна для предотвращения несанкционированного доступа к ценным исследовательским данным и высокопроизводительным ресурсам.

Облачные вычисления

Облачные вычисления, как парадигма доставки ИТ-ресурсов по требованию через Интернет, кардинально изменили ландшафт вычислительных технологий. Суть концепции заключается в отказе от необходимости приобретать, размещать и обслуживать физические центры обработки данных и серверы. Вместо этого, организации получают доступ к масштабируемой инфраструктуре и сервисам, оплачивая их по факту использования. Это не только снижает начальные капитальные затраты (CAPEX), преобразуя их в операционные расходы (OPEX) — порой до 20-30% экономии, — но и обеспечивает беспрецедентную гибкость.

Различают три основные модели облачных вычислений:

• IaaS (Infrastructure as a Service): Предоставляет базовые строительные блоки ИТ-инфраструктуры, такие как виртуальные машины, хранилища, сети. Пользователь контролирует операционные системы, приложения и данные.
• PaaS (Platform as a Service): Предлагает готовую среду для разработки, развертывания и управления приложениями, абстрагируя пользователя от базовой инфраструктуры.
• SaaS (Software as a Service): Позволяет использовать готовые приложения через Интернет, без забот о развертывании и обслуживании.

Ключевым преимуществом облачных вычислений является улучшенная масштабируемость: ресурсы инфраструктуры могут быть автоматически сокращены или увеличены практически мгновенно при изменении трафика или вычислительной нагрузки. Это критически важно для HPC, где пиковые нагрузки могут требовать огромных мощностей, которые затем не нужны. Облако позволяет добавлять или удалять ресурсы за считанные секунды или минуты, что делает его идеальным для динамичных HPC-задач.

Контейнеризация и оркестрация

В современном мире разработки и развертывания приложений две технологии стоят особняком, обеспечивая беспрецедентную гибкость и эффективность: контейнеризация и оркестрация.

Контейнеризация — это инновационный подход к упаковке программного обеспечения, который объединяет код приложения со всеми необходимыми для его запуска файлами, библиотеками и зависимостями в единый, самодостаточный программный пакет — контейнер. Главное преимущество контейнеризации в том, что этот пакет гарантированно будет работать одинаково на любой инфраструктуре и операционной системе, исключая проблемы «работает на моей машине, но не у вас». Внутри контейнера создается изолированная среда, содержащая все необходимое для приложения, что предотвращает конфликты с основной операционной системой хоста. Контейнеры значительно легче виртуальных машин (десятки-сотни мегабайт против гигабайтов), что обеспечивает более быстрый запуск и более эффективное использование ресурсов. По данным на 2024 год, Docker остается одной из самых популярных платформ контейнеризации, используемой примерно 60-70% организаций.

Оркестрация же является логическим продолжением контейнеризации. Когда речь идет о десятках, сотнях или даже тысячах контейнеров, ручное управление ими становится невозможным. Оркестрация — это процесс автоматизации управления, координации и организации работы множества контейнеров и сервисов, чтобы они функционировали как единое целое. Инструменты оркестрации, такие как Kubernetes, автоматизируют запуск, остановку, масштабирование и управление контейнерами, позволяя точно масштабировать облачные приложения и значительно снижать количество человеческих ошибок. Системы оркестрации могут управлять развертыванием, масштабированием и жизненным циклом огромного количества контейнеров, обеспечивая согласованную работу сложных микросервисных архитектур и снижая ошибки, связанные с ручным управлением, до 70-80%. В контексте HPC, где задачи могут быть распределены по сотням узлов, оркестрация становится критически важной для эффективного управления вычислительными ресурсами.

Архитектурные паттерны и протоколы единого входа (SSO) в HPC-средах

Реализация единого входа (SSO) в сложных и распределенных средах высокопроизводительных вычислений (HPC) требует глубокого понимания архитектурных паттернов и протоколов. Выбор правильного подхода определяет не только удобство пользователя, но и уровень безопасности, а также гибкость интеграции с различными облачными и локальными сервисами. С учетом динамичного развития технологий, насколько адекватно традиционные решения соответствуют современным вызовам?

SAML 2.0 (Security Assertion Markup Language)

Протокол SAML 2.0 (Security Assertion Markup Language) — это ветеран среди технологий единого входа, разработанный в начале 2000-х годов. Он зарекомендовал себя как надежный стандарт для обмена аутентификационными данными в формате XML, особенно в корпоративных средах с традиционными веб-приложениями. Его основная задача — позволить пользователю, единожды войдя в систему, получать доступ к различным приложениям без повторной аутентификации. Финальная версия спецификации SAML 2.0 была опубликована в марте 2005 года, и с тех пор он стал краеугольным камнем многих корпоративных SSO-систем.

Однако у SAML есть свои особенности, которые могут усложнить его применение в современных HPC-средах. Во-первых, его зависимость от XML-формата делает интеграцию более сложной и менее гибкой по сравнению с более легковесными форматами, такими как JSON. XML-формат может требовать большего объема передаваемых данных и более сложной парсинг-логики. Во-вторых, SAML имеет ограниченную поддержку мобильных и современных API-ориентированных приложений, поскольку изначально был разработан для веб-браузеров. В-третьих, SAML фокусируется исключительно на аутентификации, то есть подтверждении личности пользователя, но не на авторизации, то есть определении его прав доступа. В динамичных HPC-средах, где требуется гранулированный контроль доступа к ресурсам, это может быть значительным ограничением.

OAuth 2.0 (Open Authorization)

В отличие от SAML, протокол OAuth 2.0 (Open Authorization) изначально был разработан как протокол авторизации, а не аутентификации. Его основная задача — позволить стороннему приложению (клиенту) получать ограниченный доступ к защищенным HTTP-сервисам (ресурсам) от имени владельца ресурса (пользователя) без необходимости предоставления приложению учетных данных пользователя. Это критически важно в сценариях, где пользователь хочет предоставить одному приложению доступ к своим данным в другом сервисе (например, дать приложению для обработки данных доступ к файлам в облачном хранилище) без раскрытия своих логина и пароля этому приложению.

Механизм работы OAuth 2.0 включает обмен кратковременными токенами доступа. После того как пользователь авторизует стороннее приложение, оно получает токен доступа, который может использовать для выполнения операций от имени пользователя в рамках предоставленных разрешений. Типичный срок действия такого токена составляет от нескольких минут до нескольких часов (например, 1 час), после чего требуется его обновление с использованием токена обновления. OAuth 2.0 широко используется в современных веб- и мобильных приложениях, предоставляя гибкий и безопасный способ управления разрешениями, что делает его ценным компонентом в архитектуре HPC для интеграции с различными сервисами и инструментами.

OpenID Connect (OIDC)

Протокол OpenID Connect (OIDC) можно назвать эволюцией OAuth 2.0, поскольку он расширяет его, добавляя столь необходимые возможности идентификации пользователей. OIDC устраняет пробел SAML, эффективно сочетая авторизацию и аутентификацию в одном, современном и гибком протоколе. Для передачи данных о пользователе и его аутентификации OIDC использует JSON Web Token (JWT), что делает его значительно проще в интеграции по сравнению с XML-ориентированным SAML.

Основные преимущества OIDC, благодаря которым он стал стандартом де-факто для аутентификации в современных веб- и мобильных приложениях, включают:

• Простота интеграции: Использование JSON и REST API значительно упрощает разработку и интеграцию. Доля использования OIDC в новых проектах значительно превышает SAML.
• Гибкость: Подходит для широкого спектра приложений — от традиционных веб-приложений до мобильных клиентов и API.
• Безопасность: Поддержка JWT обеспечивает криптографически подписанные и, при необходимости, зашифрованные утверждения о пользователе. Кроме того, OIDC активно использует расширение PKCE (Proof Key for Code Exchange), разработанное для публичных клиентов (таких как мобильные или одностраничные приложения) для предотвращения атак перехвата кода авторизации, добавляя дополнительный уровень безопасности путем динамического создания секретного клюда для каждой транзакции.
• ID-токен: OIDC позволяет приложениям не только проверять личность пользователя, но и получать базовую информацию о его профиле через специальный ID-токен (тип JWT).

На платформах удостоверений, таких как Microsoft Entra ID (ранее Azure AD), OIDC используется для обеспечения единого входа между приложениями с поддержкой OAuth, используя маркеры идентификации. Его архитектурная элегантность и ориентированность на современные стандарты делают OIDC предпочтительным выбором для новых HPC-систем, требующих гибкого и безопасного SSO.

Комбинированные подходы к реализации SSO в HPC

В реальных HPC-средах, особенно в крупных предприятиях или исследовательских консорциумах, редко используется один-единственный протокол SSO. Вместо этого, часто применяется гибридный подход, комбинирующий преимущества SAML, OAuth и OIDC для обеспечения комплексной аутентификации и авторизации. Такая стратегия позволяет удовлетворить разнообразные потребности различных групп пользователей и типов приложений, от унаследованных корпоративных систем до новейших микросервисных архитектур.

Например, OIDC может использоваться для аутентификации конечных пользователей, работающих с современными веб-порталами или мобильными приложениями, предоставляющими доступ к HPC-ресурсам. SAML, благодаря своей зрелости и широкому распространению, может быть задействован для интеграции с корпоративными партнерами или для доступа сотрудников к внутренним корпоративным приложениям, которые затем интегрируются с HPC-системами. OAuth 2.0, в свою очередь, идеально подходит для подключения к сторонним инструментам, аналитическим платформам ил�� API, предоставляя ограниченный и контролируемый доступ к HPC-данным или вычислительным мощностям от имени пользователя.

Таким образом, OAuth 2.0 может использоваться как сам по себе, так и в тандеме с OpenID Connect или SAML. Более 60% крупных предприятий используют комбинацию различных протоколов для управления идентификацией и доступом, распределяя их в зависимости от типа пользователя (внутренний, внешний партнер, клиент) и типа приложения (унаследованное, современное веб, мобильное, API). Этот многопротокольный подход позволяет создавать гибкие, масштабируемые и безопасные архитектуры единого входа, способные адаптироваться к постоянно меняющимся требованиям высокопроизводительных вычислений в гибридных и мультиоблачных конфигурациях.

Создание операционного окружения для HPC: Облачные платформы и открытые технологии

Переход к облачным вычислениям ознаменовал собой революцию в сфере высокопроизводительных вычислений, предлагая организациям беспрецедентные возможности для масштабирования, гибкости и доступа к передовым технологиям.

Общие преимущества облачных HPC

Ключевые преимущества, привлекающие к облачным HPC, заключаются в следующем:

1. Отсутствие капитальных затрат (CAPEX): Организациям больше не нужно инвестировать огромные суммы в покупку дорогостоящего оборудования, строительство и обслуживание физических ЦОД. Облачные HPC-системы переходят на модель операционных затрат (OPEX), что значительно упрощает финансовое планирование и снижает входной барьер.
2. Оплата по факту использования: Вы платите только за фактически потребленные вычислительные ресурсы, хранилище и сетевой трафик. Это позволяет эффективно управлять бюджетом, особенно для задач с пиковыми или непредсказуемыми нагрузками.
3. Мгновенное масштабирование: Облачные провайдеры предлагают практически мгновенное масштабирование ресурсов. Это означает, что вы можете быстро добавлять сотни или тысячи ЦПУ и графических процессоров для выполнения больших задач и так же легко сокращать их, когда потребность отпадает. Это критически важно для HPC, где задачи могут требовать колоссальных мощностей в течение ограниченного времени.
4. Доступ к новейшему оборудованию и регулярные обновления: Облачные провайдеры постоянно инвестируют в обновление своей инфраструктуры, внедряя новейшие поколения процессоров (например, Intel Xeon EPYC, AMD EPYC), GPU (NVIDIA H100, A100) и сетевых технологий (InfiniBand HDR/NDR), как правило, каждые 12-18 месяцев. Это обеспечивает клиентам доступ к самым передовым вычислительным мощностям без необходимости самостоятельно отслеживать и внедрять обновления.

Amazon Web Services (AWS) для HPC

AWS зарекомендовала себя как один из лидеров в предоставлении облачных сервисов для HPC, предлагая обширную экосистему продуктов и услуг. Она позволяет организациям запускать сложные симуляции, рабочие нагрузки глубокого обучения и другие ресурсоемкие задачи, используя гибкость и масштабируемость облака.

Среди ключевых преимуществ AWS HPC:

• Ускорение инноваций: Доступ к интегрированным сервисам машинного обучения, аналитики и баз данных позволяет исследователям и инженерам быстрее получать результаты и внедрять инновации.
• Максимальная эффективность: Вычислительные ресурсы по требованию устраняют необходимость в избыточном планировании и позволяют использовать мощности ровно тогда, когда это необходимо.
• Оптимизация производительности: AWS предлагает широкий набор специализированных HPC-сервисов, высокоскоростные сети и хранилища. Например, Интерфейс эластичной матрицы (EFA) на базе AWS Nitro System обеспечивает низкую задержку сети до 100 Гбит/с и высокопроизводительную связь между тысячами ядер CPU и GPU, с масштабированием до десятков тысяч ядер.
• Специализированные инстансы: AWS предоставляет EC2 инстансы, оптимизированные для HPC, такие как P4 (для GPU-вычислений), C6g (на базе ARM Graviton2), Hpc6a (оптимизированные для HPC).

Microsoft Azure для HPC

Microsoft Azure также активно развивает свои предложения для HPC, предоставляя мощную инфраструктуру для высокопроизводительных и научных вычислений.

Ключевые особенности Azure для HPC:

• Специализированные виртуальные машины (ВМ): Azure предлагает широкий спектр размеров ВМ с поддержкой HPC и графического процессора (серии HC, HB, NDv4), которые оснащены специализированным оборудованием и сетевыми подключениями для рабочих нагрузок MPI или GPU. Например, ВМ Azure HPC (серии HBv3, HCv3) оснащены интерконнектами InfiniBand HDR, обеспечивающими пропускную способность до 200 Гбит/с и задержку на уровне микросекунд.
• Высокопроизводительные хранилища: Для рабочих нагрузок с интенсивным вводом-выводом Azure предоставляет высокопроизводительные хранилища, такие как Azure Lustre или Azure NetApp Files, способные обеспечивать пропускную способность до сотен гигабайт в секунду и миллионы IOPS.
• Гибридные облачные решения: Azure активно поддерживает гибридные сценарии, позволяя подключать локальные HPC-системы к облаку для динамического масштабирования ресурсов. Azure Stack HCI выступает в качестве платформы гиперконвергентной инфраструктуры, предоставляемой как сервис облачной платформы Azure, что упрощает интеграцию и управление.

Google Cloud для HPC

Google Cloud также предлагает мощную и оптимизированную архитектуру для HPC-нагрузок, нацеленную на производительность суперкомпьютерного класса.

Отличительные черты Google Cloud для HPC:

• Масштабируемая инфраструктура: Включает новейшие ЦПУ, ГПУ и высокоскоростные хранилища.
• Быстрый запуск ВМ: Возможность быстрого запуска ВМ с использованием предварительно настроенных образов для HPC, оптимизированных для оптимальной производительности ЦПУ и сети, сокращает время готовности инфраструктуры до нескольких минут.
• Управляемое хранилище Lustre: Google Cloud Managed Lustre, построенный на технологии DDN EXAScaler, предоставляет масштабируемое хранилище с низкой задержкой, оптимизированное для требовательных рабочих нагрузок AI/ML и HPC.
• Продвинутые сервисы и инструменты:
  • Cluster Toolkit: Для настройки HPC-среды.
  • Google Kubernetes Engine (GKE): Для управления HPC-нагрузками с контейнерами.
  • Batch service: Управляемый сервис планирования для пакетных и HPC-нагрузок.
• Специализированные инстансы: Инстансы A2, C2, H3, а также новые ВМ H4D, оптимизированные для HPC, работают на 5-м поколении AMD EPYC и используют Cloud RDMA на Titanium для низкой задержки.

OpenStack как открытая платформа для HPC

В то время как облачные гиганты доминируют в публичных облачных решениях, OpenStack предлагает альтернативу в виде открытой облачной инфраструктурной платформы. Она позволяет организациям строить и управлять собственными частными или гибридными облаками, что может быть особенно привлекательно для HPC-среды, где важен полный контроль над инфраструктурой и данными.

Ключевые преимущества OpenStack для HPC:

• Гибкое управление вычислительными кластерами: OpenStack может быть настроен для предоставления Cluster-as-a-Service с минимальными накладными расходами на виртуализацию. При правильной настройке и использовании технологий, таких как SR-IOV, накладные расходы на виртуализацию для HPC-нагрузок могут быть снижены до 5-10% от производительности bare-metal.
• Изоляция арендаторов (Multi-tenancy): OpenStack обеспечивает высокую безопасность данных за счет изоляции арендаторов на уровне виртуализации. Это позволяет создавать логически разделенные среды, предотвращая несанкционированный доступ между арендаторами и соответствуя строгим стандартам безопасности, таким как ISO 27001.
• Высокопроизводительная сетевая инфраструктура: Для HPC на OpenStack рекомендуется использовать провайдерские сети и SR-IOV (Single Root I/O Virtualization), которая позволяет виртуальным машинам напрямую получать доступ к физическим сетевым адаптерам, минуя слой гипервизора и обеспечивая производительность, близкую к bare-metal.
• Поддержка различных планировщиков: OpenStack позволяет обслуживать как традиционные пакетные планировщики (например, SLURM), так и Kubernetes в одной среде, предоставляя гибкость в управлении рабочими нагрузками.

OpenStack является мощным инструментом для тех, кто хочет построить собственное HPC-облако с высоким уровнем кастомизации и контроля, обеспечивая при этом многие преимущества облачных технологий.

Контейнеризация и оркестрация приложений в HPC-средах

Контейнеризация и оркестрация стали неотъемлемыми компонентами современной ИТ-инфраструктуры, и их роль в высокопроизводительных вычислениях постоянно возрастает. Они предлагают новые подходы к упаковке, развертыванию и управлению сложными HPC-приложениями, повышая воспроизводимость, переносимость и эффективность использования ресурсов.

Docker в HPC

Docker, как пионер и лидер в области контейнеризации, произвел революцию в разработке и развертывании программного обеспечения. Его основное преимущество заключается в возможности создания изолированных сред, где приложение упаковывается вместе со всеми его зависимостями. Это обеспечивает переносимость: контейнер Docker, созданный в одной среде, будет гарантированно работать аналогично в любой другой среде, поддерживающей Docker, будь то локальная машина разработчика, тестовый сервер или облачная инфраструктура. Это значительно упрощает управление зависимостями и сокращает время на развертывание. Docker совместим с NVIDIA GPU через NVIDIA Container Toolkit, что делает его пригодным для многих GPU-ускоренных рабочих нагрузок, характерных для HPC и машинного обучения.

Однако, несмотря на свои преимущества, Docker имеет определенные ограничения, которые могут быть проблематичными в многопользовательских HPC-кластерах. Главный из них — требование привилегий root для запуска контейнеров. В средах, где множество пользователей совместно используют одни и те же вычислительные ресурсы, предоставление root-доступа может представлять серьезную угрозу безопасности. Это может привести к несанкционированному доступу к данным других пользователей, компрометации системы или нецелевому использованию ресурсов. По этой причине в традиционных HPC-средах Docker часто используется с осторожностью или в сочетании с другими решениями, обеспечивающими более строгий контроль доступа.

Singularity (Apptainer) для HPC

В ответ на специфические требования безопасности и воспроизводимости HPC-сред, была разработана платформа контейнеризации Singularity, ныне известная как Apptainer. Она создавалась с нуля с учетом нужд научных исследований и высокопроизводительных вычислений, предлагая уникальные преимущества, отсутствующие в Docker.

Ключевые особенности Singularity:

• Безопасность без root-привилегий: В отличие от Docker, Singularity не требует привилегий root для запуска контейнеров. Контейнеры запускаются в пользовательском пространстве, что значительно повышает безопасность в многопользовательских HPC-кластерах, предотвращая эскалацию привилегий и изолируя процессы друг от друга.
• Воспроизводимость: Singularity обеспечивает высокую воспроизводимость вычислительных экспериментов. Контейнеры могут быть легко перемещены между системами, гарантируя, что приложение будет работать идентично на различных кластерах.
• Нативная поддержка HPC-экосистемы: Singularity обладает нативной поддержкой GPU-нагрузок, тесной интеграцией со Slurm (популярным планировщиком заданий в HPC) и MPI (Message Passing Interface), что делает его идеальным выбором для параллельных и распределенных вычислений.
• Совместимость с Docker: Singularity поддерживает конвертацию Docker-контейнеров в свой собственный формат или прямой запуск Docker-контейнеров из репозиториев, что обеспечивает гибкость и позволяет использовать уже существующие образы.

Singularity (Apptainer) является предпочтительным выбором для многих HPC-центров, где безопасность, воспроизводимость и интеграция с традиционными инструментами HPC имеют первостепенное значение.

Kubernetes (K8s) в контексте HPC

Kubernetes (K8s) — это мощнейшая платформа оркестрации контейнеров, ставшая де-факто стандартом для управления и развертывания контейнеризованных приложений в кластерах. Ее сильные стороны — масштабируемость, автоматизация развертывания, балансировка нагрузки и самовосстановление, что делает ее идеальной для построения сложных микросервисных архитектур. В контексте HPC Kubernetes может использоваться для планирования и управления широким спектром задач, включая те, которые требуют GPU-ускорения, благодаря плагинам NVIDIA device.

Однако, при применении Kubernetes для HPC-нагрузок, особенно для тех, которые требуют максимальной производительности, могут возникнуть определенные накладные расходы. Слои виртуализации, присущие Kubernetes, могут вызывать снижение производительности по сравнению с bare-metal системами или традиционными HPC-планировщиками, такими как Slurm. Эти накладные расходы могут варьироваться от 5% до 20% в зависимости от типа рабочей нагрузки и оптимизации кластера. Для минимизации этого эффекта активно используются специальные оптимизации, такие как SR-IOV для сетевых карт и прямой доступ к GPU. Кроме того, управляемые сервисы Kubernetes, предлагаемые облачными провайдерами (например, Amazon EKS на AWS, Google Kubernetes Engine), значительно упрощают установку, эксплуатацию и обслуживание кластеров Kubernetes, снижая операционную нагрузку.

Интеграция Kubernetes и Slurm: Project Slinky

С ростом популярности контейнеров и оркестрации в целом, а также постоянным давлением на эффективность и гибкость, интерес к интеграции Kubernetes и традиционных HPC-планировщиков, таких как Slurm, постоянно растет. Slurm является доминирующим планировщиком заданий в традиционных HPC-средах, используемым в более чем 60% из 500 крупнейших суперкомпьютеров в мире. Цель такой интеграции — создание унифицированного кластера, который бы сочетал лучшие черты обеих систем: мощное управление ресурсами Slurm и гибкость, портативность и возможности DevOps, предоставляемые Kubernetes.

Одним из наиболее перспективных решений в этой области является Project Slinky. Это открытый проект, который интегрирует Slurm с Kubernetes, позволяя развертывать Slurm-основанные рабочие нагрузки в кластерах Kubernetes. Slinky позволяет Slurm планировать задания, которые затем запускаются в виде контейнеров внутри Kubernetes. Это дает несколько ключевых преимуществ:

• Контейнеризация HPC-нагрузок: Рабочие нагрузки, традиционно управляемые Slurm, теперь могут быть легко контейнеризированы, что повышает их переносимость и воспроизводимость.
• Применение практик DevOps: Интеграция с Kubernetes открывает двери для применения практик DevOps в HPC, таких как автоматизированное развертывание, CI/CD и централизованное управление конфигурациями.
• Расширение вычислительных мощностей в облако: Унифицированный подход облегчает расширение локальных HPC-мощностей в облачные среды, используя Kubernetes как универсальный слой оркестрации.
• Сохранение интерфейса Slurm: Пользователи HPC, привыкшие к интерфейсу Slurm, могут продолжать работать с ним, в то время как Kubernetes незаметно управляет базовой контейнерной инфраструктурой.

Project Slinky активно развивается и демонстрирует стабильное использование в пилотных проектах и академических исследованиях, направленных на гибридные HPC-Kubernetes среды. Это решение становится мостом между миром традиционных HPC и современными облачными контейнерными технологиями, открывая новые горизонты для эффективного управления высокопроизводительными вычислениями.

Безопасность, IAM и управление доступом в HPC-средах с единым входом

В условиях высокопроизводительных вычислений, где обрабатываются колоссальные объемы конфиденциальных данных и используются дорогостоящие ресурсы, безопасность, управление идентификацией и доступом (IAM) играют центральную роль. Интеграция единого входа (SSO) в эти среды добавляет удобства, но также требует внимательного рассмотрения потенциальных рисков и применения лучших практик.

Принципы управления доступом

Управление доступом — это основной механизм обеспечения безопасности, который определяет, кто может взаимодействовать с определенными приложениями, данными и ресурсами, и какие действия он может выполнять. В его основе лежит принцип наименьших привилегий: пользователи, системы и организации должны получать только минимальный доступ, необходимый для выполнения их конкретных ролей или задач. Этот принцип минимизирует потенциальный ущерб в случае компрометации учетной записи или системы.

Существуют различные модели управления доступом, каждая со своими особенностями:

• Управление доступом на уровне пользователей (Discretionary Access Control, DAC): В этой модели владелец объекта (например, файла или каталога) сам устанавливает и изменяет права доступа для других пользователей. Это традиционный подход, часто используемый в файловых системах. Хотя он предоставляет гибкость владельцам, он может быть сложен в масштабировании и управлении в больших распределенных системах.
• Управление доступом на основе ролей (Role-Based Access Control, RBAC): RBAC предоставляет права доступа на основе бизнес-функций или должностных обязанностей пользователя. Например, «администратор кластера HPC» имеет доступ к управлению узлами, а «исследователь» — к запуску заданий и чтению своих данных. Эта модель значительно упрощает управление доступом в крупных организациях, так как права назначаются ролям, а пользователи затем привязываются к ролям. RBAC широко применяется в корпоративных приложениях.
• Управление доступом на основе атрибутов (Attribute-Based Access Control, ABAC): ABAC — это наиболее гранулированная и гибкая моде��ь, которая предоставляет доступ на основе сочетания различных атрибутов: пользователя (его отдел, должность), ресурса (тип данных, чувствительность), окружения (IP-адрес, время суток) и логических правил. ABAC позволяет динамически принимать решения о доступе, что делает его идеальным для сложных, динамичных облачных сред и микросервисов, где требуется адаптивная политика доступа, например, «только сотрудники отдела R&D могут получить доступ к этим экспериментальным данным с рабочего места в рабочее время».

Выбор правильной модели или их комбинации критически важен для эффективной защиты HPC-ресурсов.

Механизмы IAM

Управление идентификацией и доступом (IAM) включает два основных этапа:

1. Идентификация пользователя: На этом этапе подтверждается личность субъекта. Это может быть достигнуто с помощью традиционных логинов и паролей, PIN-кодов, аппаратных ключей безопасности, биометрических данных (отпечатки пальцев, распознавание лица) или даже интеграции с внешними поставщиками идентификационных данных.
2. Авторизация: После успешной идентификации система определяет, к каким ресурсам пользователь имеет право доступа и какие операции он может выполнять.

Ключевым инструментом для повышения безопасности в IAM является многофакторная аутентификация (MFA). MFA добавляет дополнительный уровень защиты, требуя от пользователя предоставления двух или более независимых факторов проверки подлинности из разных категорий (то, что вы знаете — пароль; то, что у вас есть — токен, смартфон; то, что вы есть — биометрия). Например, помимо пароля, пользователь должен ввести код из SMS или подтвердить вход через приложение-аутентификатор. Внедрение MFA может снизить риск успешных фишинговых атак и компрометации учетных записей до 99,9%, согласно исследованиям, что делает его обязательной практикой для HPC-сред.

Эффективный инструмент IAM должен сочетать в себе безопасность, соответствие требованиям и удобство использования, включая централизованное управление, SSO и MFA.

Преимущества и риски SSO для безопасности

Единый вход (SSO) кардинально меняет подход к управлению учетными записями, принося как значительные преимущества, так и определенные риски в контексте безопасности HPC-сред:

Преимущества:

• Повышенное удобство: Пользователям не нужно запоминать множество паролей, что снижает когнитивную нагрузку и количество обращений в службу поддержки, связанных со сбросом паролей (до 20-50%).
• Централизованный контроль: SSO позволяет централизованно управлять политиками безопасности, облегчая применение единых правил для всех интегрированных приложений.
• Упрощение MFA: Интеграция MFA становится проще, так как она настраивается один раз на уровне провайдера идентификации (IdP) и затем применяется ко всем подключенным сервисам.
• Снижение рисков утечек: При использовании SSO, провайдеры отдельных сервисов не хранят пароли пользователей, что предотвращает их компрометацию в случае взлома конкретного SaaS-продукта.

Риски:

• Единая точка отказа: Главный риск заключается в том, что если аккаунт SSO (или провайдера идентификации, IdP) будет скомпрометирован, хакер может получить доступ ко всем приложениям, использующим этот IdP. Это подчеркивает критическую важность защиты IdP.

Для минимизации этих рисков настоятельно рекомендуется использовать связку SSO + MFA. Это создает мощный барьер для злоумышленников, даже если им удастся получить один фактор аутентификации.

Лучшие практики обеспечения безопасности в HPC с SSO

Для создания по-настоящему безопасной HPC-среды с единым входом необходимо придерживаться ряда лучших практик:

• Принцип наименьших привилегий: Это основополагающий принцип. Каждому пользователю, сервису и приложению должен быть предоставлен только тот минимальный набор прав, который необходим для выполнения их непосредственных функций. Регулярно пересматривайте и отзывайте избыточные привилегии.
• Регулярный аудит доступа: Проводите периодические аудиты прав доступа, чтобы убедиться, что они соответствуют текущим ролям и потребностям. Выявляйте и устраняйте «мертвые» учетные записи и устаревшие разрешения.
• Шифрование данных при передаче и хранении: Все данные, передаваемые между компонентами HPC-системы и хранящиеся в ней (как на дисках, так и в облачных хранилищах), должны быть надежно зашифрованы. Используйте протоколы TLS/SSL для защиты сетевого трафика.
• Мониторинг и логирование событий безопасности: Внедрите системы непрерывного мониторинга, которые отслеживают подозрительную активность, попытки несанкционированного доступа, изменения в конфигурации безопасности. Централизованное логирование позволяет быстро выявлять и расследовать инциденты.
• Регулярные обновления и патчи: Поддерживайте все программное обеспечение, операционные системы и компоненты HPC-инфраструктуры в актуальном состоянии, своевременно устанавливая патчи безопасности.
• Сегментация сети: Разделяйте HPC-сеть на изолированные сегменты для различных типов ресурсов и пользователей, чтобы ограничить распространение потенциальных атак.
• Обучение пользователей: Регулярно проводите обучение пользователей по вопросам кибербезопасности, фишинга, важности использования сложных паролей и MFA. Человеческий фактор часто является самым слабым звеном в цепи безопасности.

Применение этих практик в совокупности с продуманной архитектурой SSO и IAM позволит создать высокозащищенную среду для высокопроизводительных вычислений, способную противостоять современным угрозам.

Миграция HPC в облако: вызовы, решения и экономическая эффективность

Переход высокопроизводительных вычислений (HPC) в облачную среду — это стратегическое решение, которое может принести значительные преимущества, но сопряжено с рядом вызовов. Понимание этих аспектов, а также глубокий анализ экономической целесообразности, являются критически важными для успешной миграции.

Барьеры и вызовы миграции HPC в облако

Традиционно, существовали определенные барьеры, которые сдерживали миграцию HPC-нагрузок в облако:

• Производительность: Скептицизм относительно возможности облака достичь производительности локальных HPC-кластеров, особенно в части низкой задержки сетевого взаимодействия и высокой пропускной способности хранилищ.
• Безопасность: Опасения по поводу конфиденциальности и целостности данных при хранении и обработке в облаке, особенно для чувствительных научных или коммерческих данных.
• Проблемы с данными: Сложности с перемещением огромных объемов данных в облако и обратно, а также с обеспечением высокоскоростного доступа к ним.

Однако, благодаря стремительным улучшениям в облачных технологиях, эти барьеры быстро исчезают. Современные облачные провайдеры предлагают низколатентные сети (например, InfiniBand HDR с задержкой в микросекунды), высокопроизводительные хранилища и специализированные инстансы, что позволяет достигать 90-95% производительности по сравнению с локальными кластерами для большинства HPC-задач.

В то же время, актуальность модернизации устаревающей ИТ-инфраструктуры является мощным стимулом для перехода в облако. Локальные кластеры требуют постоянных инвестиций в обновление оборудования, его обслуживание и управление. Облако предлагает готовое, постоянно обновляемое решение. Тем не менее, сложность прогнозирования будущего использования облачных ресурсов и затрат остается серьезной задачей, так как бизнес-потребности могут меняться, и это требует постоянного мониторинга и оптимизации.

Распространенные ошибки при миграции и их предотвращение

Несмотря на очевидные преимущества, миграция в облако не всегда проходит гладко. Распространенные ошибки могут привести к неожиданно высоким счетам и снижению эффективности:

1. Недостаток четкой стратегии: Отсутствие детального плана миграции, включающего анализ рабочих нагрузок, выбор правильных сервисов и этапы перехода, часто приводит к хаосу и неэффективности.
2. Слабый контроль за расходами (Cost Governance): Сложность структуры облачной оплаты может затруднить понимание того, куда уходят деньги. Без четких политик и инструментов мониторинга легко превысить бюджет.
3. Избыточное выделение ресурсов: При первоначальной настройке облачной инфраструктуры часто происходит избыточное выделение ресурсов «на всякий случай», что приводит к ненужным затратам. Среднее избыточное выделение может достигать 40-60%.
4. Забытые работающие ВМ и неиспользуемые ресурсы: Запуск виртуальных машин или других сервисов и их оставление работать после выполнения задачи — одна из самых частых причин перерасхода. Около 30-35% облачных бюджетов тратятся впустую из-за неэффективного управления ресурсами.

Предотвращение ошибок:

• Детальное планирование: Проведите тщательный анализ рабочих нагрузок, определите требования к производительности, хранилищу и сети.
• Обучение команды: Убедитесь, что ИТ-персонал обладает необходимыми навыками для работы с облачными платформами.
• Внедрение FinOps: Разработайте и внедрите политики управления затратами, используйте FinOps-инструменты для мониторинга, анализа и оптимизации облачных расходов в реальном времени.
• Автоматизация: Используйте автоматизацию для запуска и остановки ресурсов, а также для масштабирования в соответствии с фактической нагрузкой.
• Постоянный мониторинг: Регулярно отслеживайте использование ресурсов и затраты, выявляйте неиспользуемые или избыточные ресурсы.

Экономическая целесообразность: Совокупная стоимость владения (TCO)

Для принятия обоснованного решения о миграции HPC в облако, необходимо провести тщательный расчет совокупной стоимости владения (TCO). TCO — это общая величина целевых затрат, которые вынужден нести владелец с момента начала реализации вступления во владение до момента выхода из владения. TCO используется для сравнения расходов на альтернативные способы получения вычислительных ресурсов: собственная локальная инфраструктура против облака.

Расчет TCO для HPC включает не только прямые затраты, но и множество косвенных:

• Прямые затраты (CAPEX/OPEX): Стоимость оборудования (серверы, СХД, сеть), лицензий на ПО, облачных сервисов по факту использования.
• Косвенные затраты:
  • Электроэнергия: До 20% от общих затрат на локальную инфраструктуру.
  • Охлаждение: До 15% от общих затрат.
  • Аренда ЦОД: Стоимость площадей.
  • Техническое обслуживание: Ремонт, замена компонентов.
  • Зарплата ИТ-персонала: До 50% от OPEX, включая специалистов по HPC, системных администраторов, сетевых инженеров.

Для факторного анализа TCO может применяться метод цепных подстановок. Этот метод позволяет пошагово оценить влияние каждого фактора затрат на общую TCO, изолируя изменения. Например, если TCO изменилась, можно последовательно оценить, как повлияло изменение стоимости оборудования, затем стоимости электроэнергии, затем стоимости обслуживания и т.д., чтобы точно определить драйверы изменений.

Пример применения метода цепных подстановок для TCO:

Допустим, базовая TCO (T₀) состоит из трех факторов:

T0 = Cоборудование,0 + Cэлектроэнергия,0 + Cобслуживание,0

Имеем новую TCO (T₁) с измененными факторами:

T1 = Cоборудование,1 + Cэлектроэнергия,1 + Cобслуживание,1

Изменение TCO из-за изменения фактора «оборудование»:

ΔTC_оборудование = Cоборудование,1 + Cэлектроэнергия,0 + Cобслуживание,0 - T0

Изменение TCO из-за изменения фактора «электроэнергия» (при условии, что «оборудование» уже изменилось):

ΔTC_электроэнергия = Cоборудование,1 + Cэлектроэнергия,1 + Cобслуживание,0 - (Cоборудование,1 + Cэлектроэнергия,0 + Cобслуживание,0)

Изменение TCO из-за изменения фактора «обслуживание» (при условии, что «оборудование» и «электроэнергия» уже изменились):

ΔTC_обслуживание = Cоборудование,1 + Cэлектроэнергия,1 + Cобслуживание,1 - (Cоборудование,1 + Cэлектроэнергия,1 + Cобслуживание,0)

Сумма этих частичных изменений должна быть равна общему изменению TCO:

ΔTC_оборудование + ΔTC_электроэнергия + ΔTC_обслуживание = T1 - T0

Этот метод позволяет точно определить, какие компоненты затрат оказывают наибольшее влияние на общую TCO, что критически важно для принятия решений и оптимизации.

Оптимизация затрат в облачных HPC-средах

Управление и сдерживание затрат является растущей проблемой при увеличении использования облачных HPC. Для эффективной оптимизации затрат необходимо применять комплексный подход:

• Выбор правильных инстансов: Используйте инстансы, которые точно соответствуют требованиям вашей рабочей нагрузки, избегая избыточных мощностей. Часто можно снизить затраты, выбирая инстансы с более низкими характеристиками, если задача не требует максимальной производительности.
• Установление политики управления затратами: Определите бюджеты, установите правила для запуска и остановки ресурсов, внедрите системы оповещения о превышении лимитов.
• Мониторинг и анализ затрат: Используйте специализированные инструменты облачных провайдеров и сторонние решения для постоянного мониторинга потребления ресурсов и связанных с этим расходов.
• Стратегии снижения расходов:
  • Отключение забытых серверов/дисков: Автоматизируйте процесс остановки неиспользуемых ресурсов.
  • Отказ от избыточных инстансов «на всякий случай»: Переходите к динамическому масштабированию.
  • Использование скидок: Воспользуйтесь резервированными инстансами (Reserved Instances) для предсказуемых нагрузок или спотовыми инстансами (Spot Instances) для отказоустойчивых и некритичных задач.
• FinOps-инструменты и методологии: FinOps — это операционная модель, которая объединяет финансовую и операционную дисциплины, чтобы помочь организациям понять, где тратятся деньги в облаке, и как сократить расходы без потери производительности. Инструменты FinOps предоставляют дашборды в реальном времени, настройку бюджетов и алертов, а также аналитику по потреблению. Внедрение методологий FinOps позволяет сократить облачные расходы в среднем на 15-30% в течение первого года.

В конечном итоге, облако может быть выгоднее при расчете всех скрытых затрат, особенно для динамичных и пиковых нагрузок. Однако локальная инфраструктура может быть более экономически целесообразной при стабильных, предсказуемых и постоянно высоких нагрузках, а также при строгих требованиях к комплаенс и хранению данных, где полный контроль над физической инфраструктурой является критическим.

Гибридные облачные решения для HPC

Гибридный подход к HPC становится все более популярным, предлагая оптимальный баланс между контролем, производительностью и гибкостью. Он позволяет организациям использовать преимущества как локальных, так и облачных сред.

Преимущества гибридного подхода:

• Динамическое масштабирование: Гибридное облако позволяет сохранять чувствительные данные и базовые, постоянные рабочие нагрузки на локальных кластерах, а пиковые и переменные нагрузки «выгружать» в публичное облако. Это позволяет динамически добавлять и удалять ресурсы по мере необходимости, исключая избыточную вычислительную емкость и оптимизируя затраты.
• Контроль и безопасность: Чувствительные данные и критически важные приложения могут оставаться в локальном ЦОД под полным контролем организации, что соответствует строгим требованиям комплаенс и безопасности.
• Оптимальное соотношение затрат и производительности: Благодаря гибкости гибридного подхода, организации могут выбирать наиболее экономически эффективную среду для каждой конкретной рабочей нагрузки, достигая оптимального соотношения затрат и производительности.
• Устойчивость и отказоустойчивость: Гибридная архитектура может повысить устойчивость HPC-системы, предоставляя дополнительные ресурсы в облаке в случае сбоев локальной инфраструктуры.

Реализация гибридных решений требует продуманной архитектуры, эффективной интеграции систем единого входа и управления доступом между локальной и облачной средами, а также инструментов оркестрации, способных управлять ресурсами в обеих доменах (например, Project Slinky для интеграции Slurm и Kubernetes).

Заключение

В рамках данной курсовой работы мы провели глубокое исследование и анализ ключевых аспектов, связанных с созданием единого входа (SSO) и операционного окружения для высокопроизводительных вычислений (HPC). Современный ландшафт ИТ, характеризующийся экспоненциальным ростом данных и усложнением вычислительных задач, требует инновационных подходов к управлению ресурсами и обеспечению безопасности, особенно в контексте повсеместного распространения облачных и гибридных решений.

Мы начали с определения фундаментальных концепций, таких как HPC, SSO, IAM, облачные вычисления, контейнеризация и оркестрация, заложив теоретический фундамент для дальнейшего анализа. Было показано, что HPC – это не просто мощные компьютеры, а сложная экосистема параллельных вычислений, требующая особых подходов к управлению. SSO и IAM, в свою очередь, являются краеугольными камнями для обеспечения удобного и безопасного доступа к этим мощностям.

Далее мы детально рассмотрели архитектурные паттерны и протоколы единого входа, сравнив SAML 2.0, OAuth 2.0 и OpenID Connect. Стало очевидно, что OIDC, благодаря своей гибкости, простоте интеграции и поддержке современных стандартов (JSON, REST API, JWT, PKCE), является предпочтительным выбором для новых HPC-систем, в то время как комбинированные подходы позволяют интегрировать унаследованные и гибридные среды.

В разделе, посвященном операционному окружению, был проведен сравнительный анализ предложений ведущих облачных провайдеров (AWS, Azure, Google Cloud) для HPC, подчеркнуты их специализированные VM, высокопроизводительные сети (EFA, InfiniBand HDR) и хранилища (Lustre, NetApp Files). Также была рассмотрена роль OpenStack как открытой платформы для создания частных и гибридных HPC-облаков с высоким уровнем контроля.

Особое внимание было уделено контейнеризации и оркестрации. Мы проанализировали Docker, Singularity (Apptainer) и Kubernetes, выявив их сильные стороны и ограничения в контексте HPC. Сингулярность выделяется как решение, специально разработанное для HPC с акцентом на безопасность без root-привилегий и воспроизводимость. Интеграция Kubernetes и Slurm через Project Slinky показала перспективность унифицированного управления ресурсами и применения практик DevOps в HPC-средах.

Блок по безопасности, IAM и управлению доступом подчеркнул критическую важность принципа наименьших привилегий, применения моделей DAC, RBAC, ABAC и обязательного использования многофакторной аутентификации (MFA) для защиты HPC-ресурсов. Были рассмотрены преимущества и риски SSO, а также лучшие практики для их минимизации.

Наконец, мы исследовали вызовы, решения и экономическую эффективность миграции HPC в облако. Были выявлены традиционные барьеры, такие как производительность и безопасность, и показано, как современные облачные технологии их преодолевают. Подчеркнута важность расчета совокупной стоимости владения (TCO) с использованием факторного анализа (например, метода цепных подстановок) и применения FinOps-методологий для оптимизации облачных затрат. Гибридные облачные решения были представлены как оптимальный подход, балансирующий между контролем, производительностью и экономической эффективностью.

Ключевые рекомендации для студентов, выполняющих курсовую работу по данной тематике:

• Комплексность анализа: Не ограничивайтесь одним аспектом. Сочетайте теоретические знания о протоколах SSO с практическим пониманием облачных платформ и технологий оркестрации.
• Актуальность технологий: Всегда опирайтесь на последние версии протоколов, стандартов и продуктов. Сфера HPC и облачных вычислений развивается стремительно.
• Практическая применимость: Постарайтесь включить в работу примеры реализации или гипотетические кейс-стади, демонстрирующие применение изученных концепций в реальных условиях.
• Критический подход: Анализируйте не только преимущества, но и ограничения, а также потенциальные риски выбранных решений.
• Экономический аспект: Всегда включайте в анализ экономическую целесообразность, используя такие метрики, как TCO, и методы оптимизации затрат.

Перспективы развития в данной области включают дальнейшую унификацию HPC- и облачных парадигм, развитие бессерверных HPC, улучшение интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в управление HPC-средами, а также постоянное совершенствование систем безопасности и IAM для защиты все более распределенных и сложных вычислительных ресурсов. Эти направления будут формировать основу для будущих исследований и практических решений в области высокопроизводительных вычислений.

Список использованной литературы

1. Введение в системы баз данных. СПб: Издательский дом «Вильямс», 2000. 848 с.
2. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2006.
3. Гаджинский А.М. Основы логистики: Учеб. пособие. М.: Информ.-внедрен. центр «Маркетинг», 2005. 121 с.
4. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микро-ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1991.
5. Фокс Дж. Программное обеспечение и его разработка. Пер. с англ. М.: Мир, 2005. 368 с.
6. Язык компьютера. Пер. с англ. Под ред. и с предисл. В. М. Курочкина. М.: Мир, 1989. 240 с.
7. Глушаков С.В., Ломотько Д.В. Базы данных, 2000.
8. Перроун П.Дж., Кришна В.С.Р. Чаганти Р. Создание корпоративных систем на основе Java 2 Enterprise Edition.
9. Хабар З.А., Амриш К.Е. Разработка корпоративных Java-приложений с помощью J2EE и UML.
10. Рихтер Д. Программирование на платформе .NET.
11. Гери Д.М. Java Server Pages. Издательский дом “Вильямс”, 2002.
12. Loebenberg E.M. Microsoft .NET or Java 2 Enterprise Edition (статья, 2001).
13. Using Data Access Beans in WebSphere Studio Presented by DB2 Developer Domain.
14. Rodriguez J.R. и др. IBM WebSphere Portal V5 A Guide for Portlet Application Development. URL: http://www.ibm.com/redbooks (дата обращения: 13.10.2025).
15. Bernal A. Modeling WebSphere Portal Portlets with UML (статья, Сентябрь 2002).
16. WebSphere Studio Developer Programming Guide.
17. Alur N., Delgado C. WebSphere Portal and DB2 Integration.
18. Что такое SSO? – Подробно о едином входе — AWS. URL: https://aws.amazon.com/ru/what-is/sso/ (дата обращения: 13.10.2025).
19. Что такое облачные вычисления? — AWS. URL: https://aws.amazon.com/ru/what-is-cloud-computing/ (дата обращения: 13.10.2025).
20. Что такое контейнеризация? — AWS. URL: https://aws.amazon.com/ru/container-services/containers/what-is-containerization/ (дата обращения: 13.10.2025).
21. Что такое единый вход (SSO)? — Scalefusion. URL: https://www.scalefusion.com/ru/blog/chto-takoe-sso-single-sign-on (дата обращения: 13.10.2025).
22. Что такое IAM? — CircleCI. URL: https://circleci.com/ru/identity-and-access-management/ (дата обращения: 13.10.2025).
23. Что такое облачные вычисления? Обзор облака — Atlassian. URL: https://www.atlassian.com/ru/itsm/cloud/what-is-cloud-computing (дата обращения: 13.10.2025).
24. IAM/IDM-система — управление доступом, идентификацией и данными. URL: https://idm.ru/iam-idm-system (дата обращения: 13.10.2025).
25. Единый вход (Single Sign-On) — Identity Blitz. URL: https://identityblitz.ru/wiki/sso/ (дата обращения: 13.10.2025).
26. Что такое облачные вычисления? Виды технологий и сервисов в облаке. — Servercore. URL: https://servercore.ru/blog/chto-takoe-cloud-computing/ (дата обращения: 13.10.2025).
27. Что такое единый вход? — Keeper Security. URL: https://keepersecurity.com/ru_RU/blog/what-is-sso (дата обращения: 13.10.2025).
28. Контейнеризация: что это такое — контейнерные технологии — Skillfactory media. URL: https://skillfactory.ru/media/kontejnerizacziya-chto-eto-takoe-kontejnernye-tehnologii (дата обращения: 13.10.2025).
29. Что такое технология единого входа (SSO)? – База знаний GanttPRO. URL: https://ganttpro.com/ru/blog/sso (дата обращения: 13.10.2025).
30. Облачные вычисления — что такое, зачем нужны, как помогают бизнесу — Sber Developer. URL: https://developers.sber.ru/portal/catalog/articles/chto-takoe-oblachnye-vychisleniya (дата обращения: 13.10.2025).
31. Что такое высокопроизводительные вычисления (HPC)? | Понятие и Применение — itglobal. URL: https://itglobal.com/ru-ru/blog/chto-takoe-vysokoproizvoditelnye-vychisleniya-hpc-ponyatie-i-primenenie/ (дата обращения: 13.10.2025).
32. Что такое IAM — как работает Управление идентификацией и доступом (Identity and Access Management) — Selectel. URL: https://selectel.ru/blog/what-is-iam-identity-and-access-management/ (дата обращения: 13.10.2025).
33. Orchestration (Оркестрация) — Community — Cloud VPS. URL: https://cloudvps.by/glossary/orchestration/ (дата обращения: 13.10.2025).
34. Что такое контейнеризация и зачем она нужна в разработке приложений — Cloud.ru. URL: https://cloud.ru/ru/docs/cloud-native/containerization-what-it-is-and-why-it-is-needed-in-application-development (дата обращения: 13.10.2025).
35. Оркестрация | глоссарий ITGLOBAL.COM. URL: https://itglobal.com/ru-ru/glossary/orchestration/ (дата обращения: 13.10.2025).
36. Управление идентификацией и доступом (IAM) — Security Vision. URL: https://securityvision.ru/glossary/upravlenie-identifikaciej-i-dostupom-iam/ (дата обращения: 13.10.2025).
37. Что такое высокопроизводительные вычисления (HPC)? — Onechassis. URL: https://onechassis.com/ru/blog/what-is-high-performance-computing-hpc (дата обращения: 13.10.2025).
38. Что такое высокопроизводительные вычисления (HPC) — Prezi. URL: https://prezi.com/p/mikhail-bondarev/hpc/ (дата обращения: 13.10.2025).
39. Что такое высокопроизводительные вычисления (HPC) — Термины и определения в области кибербезопасности — VPN Unlimited. URL: https://www.vpnunlimited.com/ru/blog/what-is-hpc (дата обращения: 13.10.2025).
40. Что такое оркестрация контейнеров? — AWS — Amazon.com. URL: https://aws.amazon.com/ru/containers/container-orchestration/ (дата обращения: 13.10.2025).
41. Оркестрация данных: определение, процесс и преимущества — Astera Software. URL: https://www.astera.com/ru/resources/data-orchestration/ (дата обращения: 13.10.2025).
42. Что такое оркестрация рабочих процессов? Полное руководство — Astera Software. URL: https://www.astera.com/ru/resources/workflow-orchestration/ (дата обращения: 13.10.2025).
43. SAML vs OpenID Connect под капотом SSO — Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/trusted_id/articles/760088/ (дата обращения: 13.10.2025).
44. SSO Building blocks — SAML, OAuth 2.0 and OpenID Connect — Ory. URL: https://www.ory.sh/sso-building-blocks-saml-oauth2-openid-connect/ (дата обращения: 13.10.2025).
45. What are SAML, OAuth, and OIDC? — Okta. URL: https://www.okta.com/identity-101/saml-vs-oauth-vs-openid-connect/ (дата обращения: 13.10.2025).
46. SSO Authentication: Complete Guide to OpenID, SAML & OAuth — Security Boulevard. URL: https://securityboulevard.com/2023/08/sso-authentication-complete-guide-to-openid-saml-oauth/ (дата обращения: 13.10.2025).
47. What’s the Difference Between OAuth, OpenID Connect, and SAML? — Okta. URL: https://www.okta.com/blog/2019/07/oauth-2-0-openid-connect-and-saml-heres-what-you-need-to-know/ (дата обращения: 13.10.2025).
48. Понимание IAM, OAuth, OpenID Connect, SAML, SSO и JWT в одной статье — Logto blog. URL: https://blog.logto.io/ru/iam-oauth-openid-connect-saml-sso-jwt-explained (дата обращения: 13.10.2025).
49. OAuth 2.0, OpenID Connect и SSO для самых маленьких — Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/banki_ru/articles/780210/ (дата обращения: 13.10.2025).
50. Что такое аутентификация OIDC и как она работает? — Scalefusion Blog. URL: https://www.scalefusion.com/ru/blog/chto-takoe-oidc-openid-connect (дата обращения: 13.10.2025).
51. OpenID Connect (OIDC) на платформе удостоверений Майкрософт — Microsoft Learn. URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/entra/identity-platform/v2-protocols-oidc (дата обращения: 13.10.2025).
52. Протоколы OAuth 2.0 и OpenID Connect — Microsoft identity platform. URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/entra/identity-platform/v2-oauth2-openid-connect (дата обращения: 13.10.2025).
53. Какие различия между SAML и OIDC? — Logto blog. URL: https://blog.logto.io/ru/saml-vs-oidc (дата обращения: 13.10.2025).
54. What are the key differences between Docker, Singularity, and Kubernetes for HPC workloads? — Massed Compute. URL: https://massedcompute.com/articles/docker-singularity-kubernetes-hpc (дата обращения: 13.10.2025).
55. How do I choose between Docker, Singularity, and Kubernetes for GPU-accelerated HPC workloads? — Massed Compute. URL: https://massedcompute.com/articles/docker-singularity-kubernetes-gpu-hpc (дата обращения: 13.10.2025).
56. Project Slinky: Bringing Slurm Scheduling to Kubernetes — Rafay. URL: https://rafay.io/the-kubernetes-chronicles/project-slinky-slurm-scheduling-kubernetes/ (дата обращения: 13.10.2025).
57. Using Kubernetes and Slurm Together — Collabnix. URL: https://collabnix.com/using-kubernetes-and-slurm-together/ (дата обращения: 13.10.2025).
58. Deploying SLURM with Slinky: Bridging HPC and Kubernetes for Container Workloads. URL: https://www.nicktailor.com/deploying-slurm-with-slinky-bridging-hpc-and-kubernetes-for-container-workloads (дата обращения: 13.10.2025).
59. Kubernetes Meets High-Performance Computing. URL: https://thenewstack.io/kubernetes-meets-high-performance-computing/ (дата обращения: 13.10.2025).
60. Kubernetes Guide — Slurm Workload Manager — SchedMD. URL: https://slurm.schedmd.com/kubernetes.html (дата обращения: 13.10.2025).
61. Singularity [HPC-Cluster-Dokumentation]. URL: https://www.hpc.uni-due.de/en/software/singularity/ (дата обращения: 13.10.2025).
62. Singularity · hpc-containers — RSE-Cambridge. URL: https://hpc-containers.readthedocs.io/en/latest/singularity.html (дата обращения: 13.10.2025).
63. OpenStack and HPC Workload Management. URL: https://docs.openstack.org/nova/latest/admin/openstack-and-hpc-workload-management.html (дата обращения: 13.10.2025).
64. Running Kubernetes Workloads on Rootless HPC Systems using Slurm — ThinkMind. URL: https://www.thinkmind.org/article/running_kubernetes_workloads_on_rootless_hpc_systems_using_slurm/ (дата обращения: 13.10.2025).
65. Введение в высокопроизводительные вычисления (HPC) в Azure — Microsoft Learn. URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/azure/architecture/guide/hpc/overview (дата обращения: 13.10.2025).
66. HPC on Kubernetes — AWS HPC Workshops. URL: https://hpc.aws/hpc-on-kubernetes/ (дата обращения: 13.10.2025).
67. How Kubernetes Improves HPC at Scale — ECS Equus Compute Solutions. URL: https://www.equuscs.com/blog/how-kubernetes-improves-hpc-at-scale/ (дата обращения: 13.10.2025).
68. Singularity — High Performance Computing | Washington State University. URL: https://hpc.wsu.edu/singularity/ (дата обращения: 13.10.2025).
69. Контейнер Singularity — hpc@cmc — МГУ. URL: http://hpc.cmc.msu.ru/node/148 (дата обращения: 13.10.2025).
70. HPC solution | Google Cloud. URL: https://cloud.google.com/hpc (дата обращения: 13.10.2025).
71. Running Kubernetes workloads on HPC (HPK) — DEEP-Projects. URL: https://deep-projects.eu/running-kubernetes-workloads-on-hpc-hpk/ (дата обращения: 13.10.2025).
72. Kubernetes for HPC Services — YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=sYvH4uN5e1A (дата обращения: 13.10.2025).
73. Yet another question on Kubernetes cluster vs HPC cluster (Slurm) : r/HPC — Reddit. URL: https://www.reddit.com/r/HPC/comments/r0fxf8/yet_another_question_on_kubernetes_cluster_vs_hpc/ (дата обращения: 13.10.2025).
74. Singularity + Kubernetes — docker — Stack Overflow. URL: https://stackoverflow.com/questions/43120158/singularity-kubernetes (дата обращения: 13.10.2025).
75. Google Cloud Platform Resources HPC. URL: https://cloud.google.com/hpc/resources (дата обращения: 13.10.2025).
76. HPC Storage Solutions on Google Cloud — Sycomp. URL: https://www.sycomp.com/hpc-storage-solutions-on-google-cloud/ (дата обращения: 13.10.2025).
77. OpenStack For High Performance Computing — Open Metal. URL: https://openmetal.io/blog/openstack-for-high-performance-computing/ (дата обращения: 13.10.2025).
78. Recommendations for high-performance computing on OpenStack — Superuser. URL: https://superuser.com/questions/1310115/recommendations-for-high-performance-computing-on-openstack (дата обращения: 13.10.2025).
79. High Performance Computing (HPC) on OpenStack: a few recommendations. URL: https://www.openstack.org/blog/2018/03/high-performance-computing-hpc-on-openstack-a-few-recommendations/ (дата обращения: 13.10.2025).
80. Насколько полезен/важен OpenStack для HPC? — Reddit. URL: https://www.reddit.com/r/hpc/comments/1253v9g/how_useful_important_is_openstack_for_hpc/ (дата обращения: 13.10.2025).
81. 10 Тестов: Сравнительный Анализ Облачных Провайдеров — DIEG.info. URL: https://dieg.info/blog/sravnitelnyy-analiz-oblachnyh-provayderov-digitalocean-linode-vultr-ovh-hetzner-vps/ (дата обращения: 13.10.2025).
82. Высокопроизводительные вычисления — AWS. URL: https://aws.amazon.com/ru/hpc/ (дата обращения: 13.10.2025).
83. Overview of HPC cluster creation | Compute Engine — Google Cloud. URL: https://cloud.google.com/compute/docs/hpc-cluster-creation (дата обращения: 13.10.2025).
84. ТОП-10 поставщиков облачных услуг в 2025 году (сравнение) — Tridens. URL: https://tridens.ru/blog/top-10-oblachnykh-provayderov-2025/ (дата обращения: 13.10.2025).
85. ТОП-5 лучших облачных провайдеров России в 2025 году — Serverspace.ru. URL: https://serverspace.ru/support/help/best-cloud-providers-russia/ (дата обращения: 13.10.2025).
86. Сравнение отечественных облачных сервисов — Арсис. URL: https://arsys.ru/blog/sravnenie-otechestvennyh-oblachnyh-servisov (дата обращения: 13.10.2025).
87. Российские облачные провайдеры: рейтинг лучших хостингов в 2024 году — Timeweb. URL: https://timeweb.com/ru/community/articles/rossiyskie-oblachnye-provaydery-reyting-luchshih-hostingov-v-2024-godu (дата обращения: 13.10.2025).
88. Хранилище для рабочих нагрузок Azure HPC — Cloud Adoption Framework. URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/hpc/azure-hpc-storage (дата обращения: 13.10.2025).
89. Серверы для научных вычислений: HPC решения — Ittelo. URL: https://ittelo.ru/blog/servernye-resheniya/server-dlya-nauchnyh-vychisleniy-hpc-resheniya/ (дата обращения: 13.10.2025).
90. Пять сценариев применения гибридного облака на гиперконвергентной инфраструктуре Azure Stack HCI — доступные цены в Itelon. URL: https://itelon.ru/blog/pyat-scenariev-primeneniya-gibridnogo-oblaka-na-giperkonvergentnoy-infrastrukture-azure-stack-hci/ (дата обращения: 13.10.2025).
91. MANAGING TCO IN HPC HYBRID CLOUD ENVIRONMENTS | Altair. URL: https://www.altair.com/resource/managing-tco-in-hpc-hybrid-cloud-environments (дата обращения: 13.10.2025).
92. Оптимизация затрат на облако. Искусство экономии — SIM-Networks. URL: https://sim-networks.com/blog/cloud-cost-optimization/ (дата обращения: 13.10.2025).
93. Оптимизация затрат на облако | Cloudmaster. URL: https://cloudmaster.ru/cloud-cost-optimization/ (дата обращения: 13.10.2025).
94. Оптимизация облачных затрат I Cloudfresh. URL: https://cloudfresh.com/ru/services/cloud-cost-optimization-google-cloud/ (дата обращения: 13.10.2025).
95. Управление и оптимизация трат в облачных системах — АПНИ. URL: https://apni.ru/article/813-upravlenie-i-optimizatsiya-trat-v-oblachnyh-sistemah (дата обращения: 13.10.2025).
96. Оптимизация затрат на облачные услуги — Cloud4Y. URL: https://cloud4y.ru/blog/optimizacziya-zatrat-na-oblachnye-uslugi/ (дата обращения: 13.10.2025).
97. Что такое высокопроизводительные вычисления (HPC)? | Понятие и Применение | ITG KZ — itglobal. URL: https://itglobal.com/kz-ru/blog/chto-takoe-vysokoproizvoditelnye-vychisleniya-hpc-ponyatie-i-primenenie/ (дата обращения: 13.10.2025).
98. Сравниваем TCO покупки «железа» и аренды облака — Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/cloud4y/articles/424905/ (дата обращения: 13.10.2025).
99. TOTAL COST OF OWNERSHIP: — Cloud.ru. URL: https://cloud.ru/ru/file/report/analiticheskiy-otchet-tco-dlya-krupnoy-it-kompanii.pdf (дата обращения: 13.10.2025).
100. ГОСТ Р 59383-2021 Информационные технологии (ИТ). Методы и средства обеспечения безопасности. Основы управления доступом. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200180907 (дата обращения: 13.10.2025).
101. Частная инфраструктура или облако: что обходится дешевле — VK Cloud. URL: https://vk.cloud/blog/chastnaya-infrastruktura-ili-oblako-chto-obhoditsya-deshevle/ (дата обращения: 13.10.2025).
102. Облако или свои серверы? Как правильно рассчитать TCO — ИТ-ГРАД. URL: https://it-grad.ru/blog/oblako-ili-svoi-servery-kak-pravilno-rasschitat-tco/ (дата обращения: 13.10.2025).
103. 10 лучших инструментов управления идентификацией и доступом (IAM) в 2025 году. URL: https://www.scalefusion.com/ru/blog/luchshie-iam-instrumenty (дата обращения: 13.10.2025).
104. Что не так с SSO в облачных сервисах и как снизить риски — Лаборатория Касперского. URL: https://www.kaspersky.ru/blog/sso-security-risks/ (дата обращения: 13.10.2025).
105. Как оценить ROI от внедрения FinOps: метрики для бизнеса — Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/vk_cloud/articles/759458/ (дата обращения: 13.10.2025).