Об облаках сегодня не говорит и не рассуждает только ленивый. Просто говорить — это одно, а вот иметь твердые знания и реальные навыки — совсем другое дело. Команда Яндекс.Облака, которому сегодня исполняется год, предлагает проверить, насколько хорошо вы разбираетесь в облачных сервисах и соответствуете текущим запросам рынка. Ну что, поехали?
| Начать тест |
Что такое гиперконвергентная архитектура?
Верно. Нет выделенных ролей для серверов различных типов (вычислительные ресурсы, системы хранения и т.п.). Все сервера одинаковые по наполнению, что дает простоту поддержки и взаимозаменяемость.
Нет. Гиперконвергентная архитектура подразумевает, что все сервисы вынесены в виртуальные машины, работающие на унифицированных серверах. Отказоустойчивость является следствием гиперконвергентности.
Неверно. Гиперконвергентная архитектура подразумевает, что все сервисы вынесены в виртуальные машины, работающие на унифицированных серверах.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
А теперь проверим, знаете ли вы, в чем основное преимущество подхода Self-Hosting для облаков?
Все верно. Сервисы облака работают на виртуальных машинах в своем же облаке, и поэтому скорость обнаружения недостатков выше.
Все сервисы платформы разворачиваются на виртуальных машинах, как и у внешних пользователей, поэтому выделенных серверов управления при самостоятельном развертывании нет.
Не угадали. Расположение сервисов облака не влияет на скорость.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
Теперь проверим, умеете ли вы в интерфейсы. В чем разница между NVMe SSD и SATA SSD?
А вот и нет. Это все про преимущества NVMe.
Так и есть.
Увы, мимо.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
Теперь вопрос о преимуществе облака перед жестким диском. Какой объем данных при резервном копировании рациональнее хранить в облаке, а не на жестком диске?
Небольшой объем данных можно хранить как в облаке, так и на HDD.
Да, такой объем лучше хранить в облаке: совокупная стоимость меньше и есть быстрый доступ к данным.
Лучше использовать объектное хранилище, например холодное хранилище Object Storage.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
Почти половина теста позади, справляетесь? Переходим к тяжелой артиллерии — гипервизорам и виртуальным машинам. Какой из гипервизоров характеризуется открытостью к добавлению фичей?
Все так. Это решение с открытым кодом на базе Linux. Сообщество активно развивает платформу и постоянно предлагает для нее новые решения.
Нет. Регулярное обновление экосистемы больше характерно для решений с открытым кодом, таких как KVM.
А вот и нет. Регулярное обновление экосистемы больше характерно для решений с открытым кодом, таких как KVM.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
Решениями с открытым кодом вас уже не удивить, поговорим о виртуальных машинах. В каком случае виртуальной машине может понадобиться вертикальное масштабирование?
Да, действительно. С помощью вертикальной виртуализации можно масштабировать машину и оптимизировать расходы.
В этой ситуации поможет горизонтальная архитектура, такая как у группы виртуальных машин Яндекс.Облака.
Здесь потребуется горизонтальное масштабирование, как, например, в Яндекс.Облаке. Вертикальная архитектура подходит серверам приложений, большим базам данных и хранилищам.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
Виртуальные машины позади, теперь несколько вопросов об облачной инфраструктуре. Какой из DevOps-инструментов помогает декларативно управлять инфраструктурой в облаке?
Нет, этот инструмент подходит для управления облаком через браузер.
Нет, этот инструмент подходит для управления облаком через командную строку.
Верно!
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
А теперь к базам данных. Какая из перечисленных СУБД может потенциально развить скорость обработки запросов до 2 терабайт в секунду?
Есть! Эта колоночная СУБД с открытым кодом легко выполняет в реальном времени аналитические запросы на структурированных больших данных и может работать в 100-1000 раз быстрее других. К ней можно подключиться в Яндекс.Облаке.
Эта СУБД подойдет для систем построения рейтингов и анализа контента в реальном времени, но не для быстрого анализа больших данных. К такой можно подключиться уже сейчас в Яндекс.Облаке.
Эта СУБД не может развивать подобную скорость, но она подойдет для работы с документами и разработки приложений без большого числа связей. К такой СУБД можно подключиться в Яндекс.Облаке.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
От СУБД к вебу. С помощью какого из перечисленных сервисов Яндекс.Облака нельзя построить веб-страницу?
На самом деле можно. Не верите? Можете сами попробовать.
На самом деле можно. Можете сами попробовать.
Вы правы. Этот сервис нужен для управления доступом к виртуальным машинам и другим облачным фичам.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
Вопросы о сервисах машинного обучения приберегли напоследок. Как, по вашему мнению, можно улучшить работу колл-центра крупной компании?
Это стандартная фича, которую используют практически все. Другое дело — система обзвона клиентов с технологией распознавания речи, экономящая людские ресурсы. Так, например, в рекрутинговой компаний используют робота-оператора на Yandex SpeechKit.
Людей утомляет долгое прослушивание пунктов меню. Другое дело — система для обзвона клиентов с технологией распознавания речи. Так, например, в рекрутинговой компании появился робот-оператор на Yandex SpeechKit.
И это совсем не из области фантастики! Именно благодаря внедрению системы для обзвона клиентов с технологией распознавания речи в одной рекрутинговой компании появился робот-оператор на Yandex SpeechKit.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
Финальный вопрос: какая технология для онлайн-переводчика кажется вам наиболее эффективной?
Скорее нет, чем да. Статистический переводчик хорошо запоминает сложные слова и редкие выражения, но при переводе большого связного текста его общая логика потеряется. А вот гибридная модель совмещает статистический принцип и работу нейронных сетей и выдает наиболее удачный вариант перевода. Такая модель используется в Яндекс.Переводчике.
Проблема этой технологии в том, что процесс обучения векторным представлениям явно более статистически требователен, чем механическое запоминание примеров. Гибридная модель совмещает статистический принцип и работу нейронных сетей и выдает наиболее удачный вариант перевода. Такая модель используется в Яндекс.Переводчике.
Абсолютно верно! Эта модель совмещает статистический принцип и работу нейронных сетей и выдает наиболее удачный вариант перевода. Именно она используется в Яндекс.Переводчике.
| Дальше |
| Проверить |
| Узнать результат |
Вы, видимо, новичок.
Похоже, вы совсем не знакомы с облачными технологиями. Но не беда! Никогда не поздно с ними познакомиться. У команды Яндекс.Облака есть Telеgram-канал, который помогает новичкам разобраться в функциях облачных сервисов и предлагает пошаговые инструкции для их внедрения.
| Пройти заново |
Кое-что знаете, но вам есть к чему стремиться!
Базовые знания у вас есть. Но до гордого звания профессионала ещё трудиться и трудиться. Команда Яндекс.Облака охотно делится знаниями в Telegram и на YouTube. Думаем, вам было бы полезно почитать и посмотреть.
| Пройти заново |
Ого, настоящий профессионал!
Да-да, это про вас! Заслужили по праву. Ваши знания поражают, но облачные технологии не стоят на месте. Узнавайте последние новости на сайте Яндекс.Облака или в Telegram и YouTube.
| Пройти заново |