Tehnologiile cu care lucrăm

Infrastructură de cloud

Asiguram servicii de proiectare, implementare și întreținere infrastructură de cloud.

Ce este infrastructura cloud?

Infrastructura cloud este o colecție de componente și elemente necesare pentru a furniza cloud computing. Aceasta include putere de calcul, rețea, stocare și o interfață care permite utilizatorilor să acceseze resurse virtualizate.

Resursele virtuale oglindesc cele ale infrastructurii fizice și includ componente precum memoria, comutatoarele de rețea, serverele și clusterele de stocare. Aceștia sunt necesari pentru a crea aplicații pe care utilizatorii le pot accesa prin cloud sau le pot prelua prin internet, servicii de telecomunicații și rețele de arie largă (WAN). Abordarea infrastructurii cloud oferă beneficii precum o mai mare flexibilitate, scalabilitate și costuri mai mici de proprietate.

O infrastructură cloud permite organizațiilor să acceseze cerințele de stocare a datelor și capabilitățile de calcul atunci când au nevoie. În loc să creeze infrastructuri IT on-premise sau să închirieze spațiu pentru centrele de date, organizațiile pot acum închiria infrastructura cloud și capabilitățile lor de calcul necesare prin furnizori terți.

Infrastructura cloud este disponibilă pentru sistemele cloud private, publice și hibride. De asemenea, poate fi închiriat prin intermediul furnizorilor de cloud și prin mai multe modele de livrare a infrastructurii cloud.

Cum funcționează infrastructura cloud?

Platforma și infrastructura cloud funcționează printr-un proces de abstractizare, cum ar fi virtualizarea, pentru a separa resursele de hardware-ul fizic pe care sunt instalate de obicei în cloud. Aceste resurse virtuale sunt furnizate în medii cloud folosind instrumente precum software de automatizare și management, permițând utilizatorilor să acceseze resursele de care au nevoie, atunci când au nevoie de ele.

Ce este fog computing?

Fog computing este o extensie a cloud-ului, care aduce puterea de procesare, stocare și rețelistică mai aproape de dispozitivele finale (edge/IoT).

Practic, datele nu mai trebuie trimise mereu până la un datacenter cloud central (care poate fi foarte departe), ci sunt procesate local sau în noduri intermediare (gateway-uri, routere inteligente, micro-servere).

Caracteristici cheie

• Proximitate – procesarea se face aproape de sursa datelor.
• Latență redusă – reacții mai rapide pentru aplicații în timp real (mașini autonome, fabrici inteligente).
• Economie de bandă – nu mai trimiți toate datele brute în cloud, doar ce e relevant.
• Securitate mai bună – datele sensibile pot rămâne local.

Exemplu simplu

• Fără fog computing: Un senzor de trafic trimite toate datele către cloud → acolo se analizează → răspunsul vine înapoi (poate dura câteva secunde).
• Cu fog computing: Datele sunt analizate direct de un gateway local → decizia se ia instant (milisecunde) → doar rezumatul ajunge în cloud.

Fog computing = „ceață” între cloud și dispozitivele edge, care procesează datele mai aproape de sursa lor.

Edge Computing

Edge computing = procesarea datelor direct la marginea rețelei (edge), adică pe dispozitive sau echipamente foarte apropiate de locul unde datele sunt generate (senzori, camere, mașini, routere inteligente etc.), în loc să fie trimise toate către un cloud central.

Caracteristici

• Proximitate maximă – datele sunt procesate chiar pe dispozitiv sau într-un nod imediat apropiat.
• Latență foarte mică – răspuns aproape în timp real.
• Reducere trafic – doar rezultatele sau datele prelucrate merg spre cloud, nu tot fluxul brut.
• Mai mult control și securitate locală – datele nu părăsesc zona unde sunt colectate, dacă nu e nevoie.

Exemple

• Mașini autonome – procesează datele de la senzori și camere direct în mașină, fără să aștepte un răspuns din cloud.
• Dispozitive medicale inteligente – monitorizează pacientul și iau decizii rapid, chiar dacă nu există conexiune bună la internet.
• Fabrica inteligentă – roboții și senzorii își coordonează mișcările prin calcul local, fără întârziere.

Diferența față de fog computing

• Edge computing = procesarea se face direct pe dispozitivul sursă sau foarte aproape de el.
• Fog computing = procesarea se face într-un strat intermediar (ex. gateway-uri, micro-datacentere locale) → între edge și cloud.

Edge computing = aduci „inteligența” chiar lângă senzor/dispozitiv, pentru viteză și autonomie.

Network Functions Virtualization NFV

NFV = Network Functions Virtualization (Virtualizarea Funcțiilor de Rețea).

Este o tehnologie prin care funcțiile de rețea care, în mod tradițional, rulau pe echipamente hardware dedicate (routere, firewall-uri, load balancere, VPN appliances etc.), sunt virtualizate și pot rula pe servere obișnuite (x86, blade servers), sub formă de software.

Cum funcționează NFV

• În loc să cumperi un firewall fizic sau un router dedicat, ai o aplicație software (VNF – Virtual Network Function) care rulează pe un server.
• Mai multe astfel de funcții pot fi găzduite pe aceleași resurse hardware prin virtualizare.
• Totul este orchestrat și gestionat prin platforme de management (ex. OpenStack, VMware, Kubernetes pentru funcții containerizate).

Exemple de funcții de rețea virtualizate

• Firewall
• Router virtual
• Load balancer
• NAT (Network Address Translation)
• IMS / VoIP core functions (în telecom)

Avantaje NFV

• Reducerea costurilor – nu mai ai nevoie de echipamente hardware scumpe.
• Flexibilitate – poți lansa rapid o funcție de rețea nouă prin software.
• Scalabilitate – resursele se pot mări sau micșora dinamic.
• Automatizare și integrare – funcțiile pot fi gestionate împreună cu SDN pentru rețele inteligente.

Pe scurt: NFV = mutarea funcțiilor de rețea din hardware dedicat → pe software care rulează pe servere virtuale.

Diferența față de SDN

• SDN = separă și controlează traficul rețelei prin software.
• NFV = înlocuiește echipamentele hardware de rețea cu aplicații software virtuale.

Software Defined Networks SDN

SDN = Software-Defined Networking (Rețelistică definită prin software).

Este o abordare modernă a rețelelor de calculatoare, unde controlul traficului și al echipamentelor de rețea (switch-uri, routere etc.) nu se mai face manual, prin configurare hardware, ci centralizat și automatizat, prin software.

Cum funcționează SDN

• Separă planurile:
  
  • Control plane (logica deciziilor de rutare și trafic) – mutat într-un controller software central.
  • Data plane (partea care mută efectiv pachetele prin rețea) – rămâne pe echipamente.
• Controllerul SDN administrează toată rețeaua și trimite instrucțiuni echipamentelor.
• Administratorii pot gestiona rețeaua printr-o interfață software (API, dashboard) în loc să configureze fiecare switch/router manual.

Avantaje SDN

• Automatizare – schimbările se fac rapid, prin software.
• Scalabilitate – ușor de adaptat când apar noi servere sau aplicații.
• Securitate – politici de acces pot fi aplicate centralizat și uniform.
• Reducere costuri – mai puțină muncă manuală, utilizare eficientă a resurselor.
• Agilitate – rețeaua răspunde mai rapid la nevoile aplicațiilor și utilizatorilor.

Pe scurt: SDN = rețele controlate din software, mai flexibile și mai inteligente decât cele tradiționale.

Internet of Things IOT și IIOT

IoT înseamnă „Internet of Things” (Internetul Lucrurilor)

Pe scurt, este o rețea de obiecte fizice – dispozitive, mașini, senzori, aparate – conectate la internet, care pot colecta și schimba date între ele, fără a necesita mereu intervenția umană.

Exemple simple de IoT

• Acasă: un termostat inteligent care ajustează temperatura automat; un frigider smart care trimite notificare dacă rămâi fără lapte.
• Transport: mașini conectate care trimit date despre trafic sau despre starea motorului.
• Sănătate: ceasuri inteligente care monitorizează pulsul și trimit date medicului.
• Orașe inteligente: iluminat stradal care se aprinde doar când detectează mișcare sau scade intensitatea pentru a economisi energie.

IIoT = Industrial Internet of Things (Internetul Lucrurilor Industrial)

Este aplicarea conceptului de IoT în industrie și sectorul manufacturier, pentru a conecta echipamente, senzori, roboți și sisteme de control la internet și între ele, astfel încât să colecteze și să partajeze date.

Caracteristici IIoT

• Conectivitate industrială – mașinile și senzorii din fabrici sau uzine sunt interconectați.
• Colectare și analiză de date în timp real – pentru performanță, întreținere preventivă și optimizarea proceselor.
• Automatizare și control inteligent – sisteme care pot lua decizii autonome sau semi-autonome.
• Securitate industrială – protecția datelor și a echipamentelor critice.

Exemple IIoT

• Senzori pe mașini din fabrici care monitorizează uzura pieselor și trimit alerte înainte de defect.
• Sisteme de control al energiei în centrale sau uzine, care optimizează consumul.
• Roboți industriali conectați, care comunică între ei pentru coordonare și eficiență.
• Monitorizare lanț de aprovizionare în timp real, prin senzori și RFID-uri.

Pe scurt: IIoT = Internetul Lucrurilor aplicat în industrie, pentru echipamente inteligente, date în timp real și optimizarea proceselor.

Diferența IOT față de IIoT (Industrial IoT) este că IoT se aplică mai mult în viața de zi cu zi și în consumer tech, iar IIoT e orientat spre industrie și producție.

AI / ML, Deep Learning

Inteligența Artificială (IA)

Inteligența Artificială este domeniul larg care urmărește să creeze sisteme capabile să îndeplinească sarcini ce necesită inteligență asemănătoare celei umane.

IA se concentrează pe abilitatea mașinilor de a raționa, învăța, lua decizii și rezolva probleme.

Include sisteme bazate pe reguli, raționament simbolic, înțelegerea limbajului natural, robotică, viziune computerizată și multe altele.

Exemplu: Un program de șah care folosește logică și strategie pentru a învinge jucătorii umani.

Învățarea Automată (ML – Machine Learning)

Învățarea Automată este o ramură a IA care folosește metode bazate pe date.

În loc să primească reguli explicite, algoritmii sunt antrenați cu date pentru a învăța tipare și a face predicții sau decizii.

Se bazează pe modele matematice care se îmbunătățesc automat odată cu acumularea experienței.

Exemplu: Un filtru de spam care își crește acuratețea pe măsură ce analizează mai multe exemple de emailuri spam și non-spam.

Învățarea Profundă (DL – Deep Learning)

Învățarea Profundă este o ramură specializată a Învățării Automate.

Se bazează pe rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi („structuri profunde”).

Aceste rețele descoperă automat caracteristici direct din date brute, adesea fără intervenția umană pentru definirea acestora.

Este foarte puternică în recunoașterea imaginilor, procesarea vocii, înțelegerea limbajului natural și inteligența generativă.

Exemplu: Un asistent vocal care înțelege comenzile rostite și generează răspunsuri asemănătoare celor umane.

Pe scurt:

• IA = umbrela mare (comportament inteligent).
• ML = metode de învățare bazate pe date, aflate în cadrul IA.
• DL = învățare bazată pe rețele neuronale, aflată în cadrul ML.

Inteligența Artificială (AI) în business

• Chatboți și asistenți virtuali → suport clienți 24/7.
• Analiză predictivă → previzionarea vânzărilor și a cererii de piață.
• Automatizare inteligentă → reducerea timpului pentru procese repetitive (ex. procesare documente).
• Recomandări personalizate → oferte adaptate pentru fiecare client.

Învățarea Automată (ML) în business

• Detectarea fraudei → identificarea tranzacțiilor suspecte în bănci și fintech.
• Segmentarea clienților → gruparea clienților pe baza comportamentului de cumpărare.
• Optimizarea prețurilor → ajustarea dinamică a prețurilor în funcție de cerere și concurență.
• Analiza churn-ului → prezicerea clienților care ar putea renunța la serviciile companiei.

Învățarea Profundă (DL) în business

• Recunoaștere vizuală → analiza imaginilor pentru retail (ex. monitorizare stocuri prin camere).
• Analiza documentelor → extragerea automată a informațiilor din contracte și facturi.
• Analiza sentimentelor → înțelegerea opiniilor clienților din recenzii și social media.
• Generare de conținut → reclame, texte de marketing, design automatizat.