Текст книги "Цифровое просвещение – философия, стратегия, этика, Виртуальная Компьютерная Лаборатория. Искусство и наука технологического лидерства в эпоху искусственного интеллекта"

– VMware Virtual SAN: масштабируемое программно-определяемое хранилище данных, поддерживающее ускорители Nvidia BlueField DPU и высокоскоростные сети InfiniBand до 800 Гб/с, например Nvidia ConnectX. Это решение предлагает гибкость, масштабируемость и быстродействие хранилища данных.

– VMware Tanzu: инфраструктура контейнеризации, поддерживающая DevOps-процессы, обеспечивающая более гибкую и эффективную разработку и развертывание приложений. VMware Tanzu играет важную роль в подготовке специалистов DevOps, т.к. предоставляет современные инструменты для управления приложениями в мультиоблачных средах, способствует ускорению процессов инжиниринга программного обеспечения, повышению его качества, а также делает возможным более продуктивное сотрудничество между командами разработки и эксплуатации.

– VMware NSX Data Center: платформа сетевой безопасности и виртуализации компьютерных сетей, в которой обработка правил IDS/IPS может быть ускорена с помощью DPU, что улучшает безопасность и производительность сетевых операций.

– VMware Aria Automation: инструмент, помогает автоматизировать процессы развертывания виртуальной инфраструктуры, включая создание виртуальных машин, настройку сетей и хранилищ данных, что ускоряет предоставление ресурсов и снижает риск человеческих ошибок. Aria Automation предлагает портал самообслуживания и каталоги сервисов, позволяющие конечным пользователям самостоятельно запрашивать и управлять необходимыми ресурсами и приложениями в соответствии с заранее определенными политиками и квотами.

– VMware Aria Operations for Logs: интегрированное решение для сбора, хранения и аналитической обработки данных журналов с хронологией событий, чтобы обеспечивать прозрачность и полный контроль над процессами и действиями пользователей в лаборатории.

– VMware Aria Operations: многофункциональная система управления операциями, обеспечивающая надежный мониторинг производительности, гибкую настройку конфигураций виртуальных машин и аппаратного обеспечения, тщательный аудит ошибок и уязвимостей, а также возможность точного прогнозирования финансовых расходов.

– VMware vStorage APIs for Data Protection (VADP): VMware vSphere предоставляет набор способов и правил (Application Programming Interface, API), которые дают возможность сторонним решениям для резервного копирования эффективно взаимодействовать с виртуальной инфраструктурой. Множество известных производителей, таких как Veeam Backup & Replication, Dell Avamar Data Protection, Nakivo Backup & Replication, Rubrik предлагают программно-технологические решения, оптимизированные для работы с VMware vSphere. Все они используют VADP для резервного копирования, восстановления и репликации виртуальных машин.

В качестве технологической платформы Виртуальной Компьютерной Лаборатории могут быть использованы доступные отечественные аналоги, например Zvirt (на базе oVirt и KVM), Горизонт-ВС, Аэродиск Аист, Tionix, ECP Veil, Astra Linux Брест, ROSA Virtualization, Скала Р, Glovirt, Sharx Base, HOSTVM, Ред Виртуализация, Numa vServer, АльтСервер Виртуализации 10, vStack2323
  Несмотря на разнообразие, все отечественные решения основаны на базе гипервизоров c открытым кодом: KVM/QEMU, LXC, XEN, BSD bhyve.


[Закрыть].

Выбор подходящего решения для технологической платформы Виртуальной Компьютерной Лаборатории может стать действительно сложной задачей. Наличие множества вариантов требует тщательного анализа не только технических характеристик и возможностей, но и учета правовых аспектов, надежности поставщика и возможности долгосрочной поддержки.

Перед тем как отдать предпочтение какому-либо программного-технологическому решению необходимо убедиться что оно совместимо с имеющимся в арсенале образовательного учреждения оборудованием и не требует значительных инвестиций в обновление инфраструктуры. Важно оценить, насколько активно развивается выбранное программно-технологическое решение и каков уровень технической поддержки со стороны разработчика или поставщика. Необходимо провести комплексное исследование, чтобы детально проанализировать соответствует ли решение предъявляемым требованиям к удобству использования (эргономике), экономической эффективности, безопасности, масштабируемости, отказоустойчивости, управлению, консолидации и оптимизации ресурсов, производительности, автоматизации рутинных задач и оркестровке сложных процессов.

Выбирая технологическую платформу следует помнить, что Виртуальна Компьютерная Лаборатория должна быть достаточно гибкой, чтобы быстро адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту технологий, давая возможность интегрировать новое программное обеспечение, СУБД, брокеры сообщений, фреймворки, программно-инструментальные средства, среды разработки приложений и т.п., по мере их появления. Именно поэтому важна совместимость с большинством существующих операционных систем, чтобы обеспечить возможность работы с любым программным обеспечением без каких-либо ограничений, т.к. в условиях динамичной цифровой трансформации жизненно важно быть в курсе последних отраслевых тенденций.

В настоящее время многим приходится сталкиваться с вызовами, связанными со сменой курса на импортозамещение, в рамках которого ставится задача активного перехода на отечественные технологии и решения. Тем не менее, в быстро развивающемся мире цифровых технологий критически важно поддерживать связь с глобальными трендами и инновациями. Необходимо сохранять беспристрастность и стремиться не только к самостоятельности и независимости в технологической сфере любой ценой, но и к разумному участию в мировом технологическом диалоге, обогащая его и обучаясь у него одновременно. Лишь сбалансированный подход позволяет адаптироваться к текущим реалиям и продолжить движение вперед, оставаясь в курсе последних достижений в области ИТ и цифровых инноваций.

На первый взгляд может показаться, что за успехом Виртуальной Компьютерной Лаборатории стоит исключительно техническая составляющая. Однако, истинная сила любого образовательного учреждения заключается в людях. Именно эксперты, лидеры и профессионалы, неустанно стремящиеся к новым знаниям и постоянно находящиеся в авангарде прогресса, определяют вектор развития и обеспечивают качество образования на высочайшем уровне. Таким образом, наряду с технологическим прогрессом, человеческий фактор играет решающую роль в успехе и эффективности Виртуальной Компьютерной Лаборатории.

Тем не менее цели и задачи Виртуальной Компьютерной Лаборатории остаются неизменными: предоставлять пользователям все необходимые инструменты, вычислительные ресурсы, актуальные учебные материалы а также возможности для совместной работы, сотрудничества и обмена знаниями. Интуитивно понятная и доступная технологическая платформа лаборатории призвана снизить порог вхождения для учащихся с разным уровнем подготовки, обеспечивая им комфортную среду для обучения и самосовершенствования под руководством опытных наставников.

Виртуальная Компьютерная Лаборатория должна быть гибкой и масштабируемой, чтобы максимально быстро адаптироваться к изменяющимся требованиям и расширяться по мере необходимости. Интеграция с новейшими инструментами и технологиями дает возможность учащимся получать знания на переднем крае науки и технологий.

Рассмотренное выше референтное решение автора на основе VMware vSphere является примером того, как можно добиться гибкости и масштабируемости, обеспечивая высокую доступность и отказоустойчивость лаборатории. При этом безопасность данных и конфиденциальность пользовательской информации являются обязательными условиями, особенно при работе с чувствительными данными в рамках образовательной и исследовательской деятельности.

Однако, цифровое просвещение не ограничивается лишь предоставлением доступа к информационным ресурсам; оно также подразумевает развитие навыков критического, логического и творческого мышления, способностей анализировать и интерпретировать данные, а также применять полученные знания на практике.

Виртуальная Компьютерная Лаборатория представляет собой инновационную платформу, которая объединяет высокотехнологичное оборудование, программное обеспечение и методики обучения для создания условий, максимально приближенных к реальным исследовательским и корпоративным ситуациям, что дает возможность помимо теоретического изучения различных аспектов цифровых технологий, приобретать практические умения и навыки их применения.

Виртуальная Компьютерная Лаборатория создает мощную образовательную среду, способствующую развитию инновационного потенциала студентов и преподавателей. Преподаватели и студенты получают возможность осваивать новейшие технологии, что обеспечивает их готовность к решению сложных задач в условиях быстро меняющегося технологического ландшафта. Лаборатория стимулирует непрерывный профессиональный рост, поддерживая интерес к изучению и применению новых знаний. Постоянное обновление программного и аппаратного обеспечения гарантирует доступ к самым современным инструментам и методам работы. Эффективное взаимодействие между участниками образовательного процесса и предприятиями открывает возможности для практического применения полученных знаний и навыков.

Виртуальная Компьютерная Лаборатория становится не просто инструментом для обучения, но и платформой для экспериментирования, исследований и разработки новых технологий, что в конечном итоге создает предпосылки для прогресса и инноваций в цифровом обществе.

Примеры архитектурных расширений Виртуальной Компьютерной Лаборатории

Важное место в совершенствовании Виртуальной Компьютерной Лаборатории занимает разработка и внедрение архитектурных расширений, которые не только добавляют новые возможности, улучшают учебные и исследовательские процессы, но и способствуют развитию научной и творческой деятельности студентов. Примерами архитектурных расширений Виртуальной Компьютерной Лаборатории являются системы управления обучением (Learning Management System, LMS), интерактивные учебники, системы управления знаниями (Knowledge Management System, KMS) и виртуальные компьютерные классы.

Интеграция системы управления обучением в архитектуру Виртуальной Компьютерной Лаборатории позволяет управлять учебными курсами, добавлять образовательные материалы и отслеживать прогресс студентов. LMS система служит мостом между учащимися и преподавателями, обеспечивая эффективное взаимодействие и обратную связь. Она предоставляет студентам возможность более глубокого погружения в образовательный процесс через викторины, форумы, клубы по интересам, групповые проекты, онлайн-тесты, а также совместное участие в развитии электронных учебников.

LMS создает благоприятные условиях для усвоения учебного материала, развития критического и логического мышления, коммуникативных навыков и способностей к командной работе. Наиболее популярными LMS системами являются: Moodle, Blackboard Learn, Canvas, Google Classroom, Coursera for Campus.

Отличным примером интеграции командной работы и инноваций является создание интерактивного учебника, который бесшовно объединяет классический онлайн учебник с компактными интерактивными заданиями и мастер-классами в виде видео-врезок. При таком подходе не требуется установка программного обеспечения и дополнительная настройка рабочей среды на персональном компьютере.

Интерактивный учебник может быть реализован с помощью контейнеров Docker/Podman/Kubernetes и интернет-ориентированных инструментов для разработки и тренировки моделей машинного обучения, например Jupyter Lab или Notebook/Apache Zeppelin/Cloudera Data Science Workbench, благодаря интеграции которых можно попытаться создать локальный аналог лучшего отраслевого решения – Kataсoda от O’Reilly Learning. Это делает возможным одновременно с изучением теории закреплять ее на практике, при этом практическая работа учащихся в интерактивном учебнике напоминает детскую песочницу.

Интерактивные учебники ускоряют формирование базовых знаний, в том числе благодаря тщательному отслеживанию индивидуального прогресса каждого учащегося, рекомендациям и персонализации обучения, с возможностью адаптации под индивидуальные интеллектуальные возможности, интересы и предпочтения.

Таким образом интерактивные учебники вносят новый уровень взаимодействия в учебный процесс. Они обогащают традиционные методы обучения интерактивными заданиями, мультимедийным контентом и возможностями для самопроверки, тем самым повышая у учащихся мотивацию и уровень понимания материала.

Дальнейшее развитие интерактивных учебников, находится в сфере расширенной и виртуальной реальности (AR/VR), что позволяет предоставить учащимся широкий спектр возможностей для погружения в реалистичные симуляции и эксперименты на совершенно новом технологическом уровне.

Когда речь заходит об управлении знаниями, то как правило подразумеваются всевозможные системы управления знаниями (Knowledge Management Systems, KMS), которые являются технологически ориентированными системами и используются для сбора, хранения, управления и распространения знаний в организации, где знания могут включать документированную информацию, процедуры, политики, опыт сотрудников и другие интеллектуальные ресурсы.

В качестве целей систем управления знаниями как правило декларируются обучение и развитие сотрудников, поддержка принятия решений, стимулирование разработки новых идей и инноваций, оптимизация бизнес-процессов. Однако, возможно Вы задумывались над некоторыми противоречиями между знаниями человека и устройством систем управления знаниями. В то время как человеческие знания глубоко персонализированы и контекстуализированы, системы управления знаниями работают лишь с данными разной степени структурированности и формализации.

Данные трансформируются в информацию, когда они уменьшают степень неопределенности о чем либо, т.е. становятся полезными, во многом благодаря нашему умению анализировать и интерпретировать, поэтому в большинстве толкований термина «информация» речь идет о сведениях и фактах. Тогда опираясь на вышесказанное, мы можем определить знания, как понимание полученное через опыт, факты, сведения, интерпретацию и анализ данных.

Поскольку данные, в результате анализа и интерпретации становятся информацией, а обучение есть не что иное как передача информации, то граница между синтезом и возможностями применения информации размывается, в том числе благодаря размышлениям о том, как новая информация изменяет или углубляет понимание определенной темы или вопроса, что по сути является элементом рефлексии.

При этом на уровне понимания информации происходит контекстуализация, т.к. новая информация рассматривается в контексте уже имеющихся знаний, опыта и понимания, интегрируясь в существующую систему понятий человека.

Следовательно мы можем уточнить формулировку: знания – это понимание, полученное через контекстуализацию, рефлексию, новый опыт, обучение, критическое мышление; интерпретацию, анализ, синтез, применение информации, извлеченной из данных, фактов, сведений, семантических связей и логических выводов.

Однако, такое определение все равно не раскрывает всех нюансов. Это связано с тем, что знания человека часто являются имплицитными (неявными), т.е. основанными на личном опыте, интуиции и внутренних убеждениях, что сложно структурировать и формализовать. Система управления знаниями, да и все образование в целом, работают с другим типом знаний, который называют эксплицитными (явными) знаниями, т.к. их можно легко документировать и передавать.

Кстати, важной задачей очного обучения с преподавателем, а также общение с коллегами, соратниками и экспертами является понимание и усвоение глубоких контекстуальных и нюансированных аспектов информации, тогда как системы управления знаниями могут терять этот контекст, поскольку знания, мыслительный потенциал и когнитивный ресурс человека часто связаны с эмоциональными и личностными факторами, которые невозможно полностью интегрировать в системы управления знаниями. Тем не мнее создание эффективной системы управления знаниями становится необходимым условием для успешного развития и конкурентоспособности любой организации в условиях цифровой трансформации.

Разработка системы управления знаниями включает несколько ключевых этапов, каждый из которых имеет свою специфику и предназначение.

На первом этапе необходимо выполнить идентификацию источников информации для создания всеобъемлющей карты знаний, которая будет служить основой для дальнейшего развития системы управления знаниями. Источники информации, как правило, включают в себя документы, научные статьи, выпускные квалификационные работы, литературу, видео, базы данных, а также мнения и опыт экспертов в виде продукционных правил, фреймов, онтологий, семантических сетей и т. п.

Следующим этапом является агрегация контента, т.е. объединение собранной информации в единую систему, что позволяет организовать знания таким образом, чтобы они были доступны и понятны для всех пользователей.

Важным аспектом эффективной системы управления знаниями является создание таксономии, которая может оказаться полезной для классификации и систематизации знаний по категориям или темам. Это облегчает доступ к нужной информации, дополняя современные мощные системы контекстного, полнотекстового или N-Gram поиска, например Elasticsearch или Apache Solr на основе библиотеки с открытым исходным кодом – Apache Lucene. Также для улучшения поиска и фильтрации информации можно использовать метаданные и тэги.

На этапе создания хранилища знаний речь идет всего лишь о развертывании и использовании обычной базы данных или репозитория с сервисной надстройкой для управления версиями, чтобы фиксировать обновления информации. Все дело в том, что ни система управления знаниями, ни хранилище знаний сами по себе не являются субъектами или носителями знаний в том смысле, в каком мы рассматриваем интеллект человека и его сознание. Знания в любой программной системе представляются в виде данных, которые приобретают свою истинную ценность и значимость только тогда, когда преобразуются в информацию и знания в уме пользователя.

Конечно же, данные хранящиеся в системе, которые снижают степень неопределенности о чем-либо, мы рассматриваем как информацию, но истинные знания формируются в процессе активного взаимодействия человека с этой информацией. Исходя из этого, при разработке системы управления знаниями важно не только обращать внимание на техническое обеспечение хранения данных, но и на комфортные условия для их трансформации в знания. Именно поэтому нужно стремиться к тому, чтобы обеспечить удобство использования системы управления знаниями с помощью интуитивно понятного пользовательского интерфейса и продвинутого поиска.

Расширение функциональности системы управления знаниями за счет применения искусственного интеллекта открывает двери не только к усовершенствованию и автоматизации уже существующих процессов, но и к созданию новых подходов для более глубокого анализа данных. Например, искусственный интеллект может анализировать и понимать естественные языки, что дает возможность автоматизировать сбор и классификацию информации, повысить качество поиска и извлечения информации, выявлять скрытые закономерности, а также тегировать большие объемы данных, улучшая их организацию и доступность. Кроме того, искусственный интеллект может предлагать персонализированный контент на основе интересов, предыдущих запросов и поведения пользователя, обеспечивать интерактивную поддержку с помощью чат-ботов, автоматизируя ответы на частые вопросы и облегчая навигацию по системе.

Ниже представлен примерный базовый набор готового программного обеспечения, с использованием которого можно начать создание системы управления знаниями: базы данных – PostgreSQL, Oracle, MySQL/MariaDB, Cassandra, Greenplum, Riak, HBase, MongoDB, Redis, Neo4j; репозитории/хранилища документов – Next Cloud/ownCloud, Microsoft SharePoint, Dropbox Business, Yandex Cloud, Google Cloud, OneDrive, Box Cloud; инструменты контекстного, полнотекстового, N-Gram поиска и извлечения информации – Elasticsearch, Apache Solr, Google Search Appliance, Amazon CloudSearch; системы управления контентом – MediaWiki, DokuWiki, Confluence, Notion, Instapaper, Pocket, WordPress, Joomla, Drupal, Wix; агрегаторы RSS/Atom – Inoreader, Newsify, Feedly; системы совместной работы и коммуникации – SberJazz, Google Workspace, Microsoft Teams, Zoom, Trello, Slack, Jitsi, Yandex Telemost; аналитические инструменты – Power BI, Tableau, Oracle BI, Loginom, Google Analytics; блокчейн – Ethereum, Hyperledger, Erachain; инструменты визуализации данных – Grafana, Kibana, D3.js, Observable; инструменты построения семантических сетей и онтологий – Protégé, WebVOWL, TopBraid Composer; интерактивные доски и виртуальные комнаты – Miro, Microsoft Whiteboard, Google Classroom.

Однако, возможности выбора велики и автор не стремится убедить читателя в необходимости использовать исключительно предложенные варианты. Суть не в конкретных инструментах, а в создании гармоничной и эффективной среды, способной преобразовывать информационный хаос в структурированный и понятный поток знаний.

Помимо развертывания готовых решений, важно не забывать про развитие методов и алгоритмов машинного обучения, что на сегодняшний день является крайне актуальным и перспективным направлением для исследовательской деятельности. Поэтому очень полезно привлекать студентов к разработке и внедрению технологий искусственного интеллекта для развития системы управления знаниями, например, в рамках написания выпускных квалификационных работ. Такое вовлечение учащихся не только способствует практическому применению их теоретических знаний, но и обеспечивает реальный вклад в развитие передовых технологий.

Работа над проектами, связанными с искусственным интеллектом и машинным обучением в частности, позволяет студентам глубже понимать потенциал и ограничения современных технологий, а также развить ценные навыки в области программирования, машинного обучения и анализа данных. Важно создать условия, при которых студенты смогут экспериментировать, исследовать и применять инновационные подходы, что облегчает их профессиональное развитие, а также продвижение научных и технологических исследований в целом.

Интеграция системы управления знаниями в Виртуальную Компьютерную Лабораторию представляет собой стратегический шаг, направленный на усиление образовательного процесса и исследовательских возможностей, а также помогает созданию и поддержанию коллективного интеллекта. Тем не менее, хотя система управления знаниями и играет важную роль в управлении знаниями в Виртуальной Компьютерной Лаборатории, она не является носителем знаний в полном смысле этого слова. Основная роль системы управления знаниями – поддерживать и улучшать процессы обмена информацией и знаниями между людьми, которые являются истинными носителями знаний2424
  Дополнительную информацию см. в гл. 5 в разделе «Управление знаниями».


[Закрыть].

Виртуальный Компьютерный Класс на основе VDI (Virtual Desktop Infrastructure) – это программно-технологическое решение, которое предоставляет студентам и преподавателям доступ к персонализированным рабочим столам. В виртуальной компьютерной лаборатории на основе технологической платформы VMware vSphere инфраструктура VDI может быть реализована с помощью программного компонента VMware Horizon.

Виртуальные рабочие столы предоставляются пользователям с предустановленным набором приложений и не требуют дополнительной настройки, что дает возможность сразу приступить к работе с любого устройства (ПК, лэптоп, планшет, телефон) из любой точки мира, где есть подключение к сети Интернет. При этом все пользовательские данные хранятся на серверах Виртуальной Компьютерной Лаборатории, что уменьшает риск утраты наработок при потере или краже устройства пользователя. Наличие возможности централизованного управления упрощает обновления, резервное копирование и поддержку системы.

Виртуальные рабочие столы предназначены для беспрепятственной работы с широким спектром настольных приложений, включая текстовые процессоры, таблицы, программы для презентаций, графические редакторы и специализированное программное обеспечение, такое как CAD/CAM системы, системы имитационного и 3D-моделирования, системы для видеомонтажа и создания спецэффектов. Это становится возможным благодаря мощным графическим ускорителям Nvidia H200, H100, A100 и др., поэтому даже самые требовательные к ресурсам приложения будут работать плавно и без задержек, обеспечивая студентам качественный и продуктивный опыт обучения. Кстати, на сегодняшний день компания Nvidia задекларировала поддержку ускорения более чем в 3000 приложениях.

Использование виртуальных рабочих столов с самым современным программным обеспечением для подготовки выпускных квалификационных работ, отчетов, презентаций, расчетов, создания контента и цифровых двойников без необходимости установки, настройки, а также покупки учащимися лицензий и дорогостоящего оборудования является еще одним преимуществом Виртуальной Компьютерной Лаборатории в дополнение к инфраструктуре виртуализации, в которой студенты учатся устанавливать и настраивать масштабируемые и отказоустойчивые системы с нуля, самостоятельно решая проблемы интеграции и взаимодействия между различными модулями и компонентами.

Чтобы Виртуальная компьютерная Лаборатория неизменно оставалась актуальной и эффективной в быстро меняющемся мире цифровых технологий, важно держать ориентир на новые технологии, внедрение инноваций и непрерывное развитие, чтобы не только следовать тенденциям, но и предвосхищать будущие изменения. Для этого необходимо постоянно исследовать новые методы и инструменты обучения, а также адаптировать и интегрировать передовые технологии, такие как искусственный интеллект, блокчейн, большие данные, интернет вещей, а также новые технологии, которые будут появляться в будущем. Но даже существующие сегодня технологии могут предложить революционные подходы к персонализированному обучению, безопасности данных, управлению ресурсами и взаимодействию студентов.

Кроме технологических аспектов, не менее важно фокусироваться на развитии содержательной стороны образовательных программ, что включает в себя обновление учебных материалов для соответствия современным профессиональным стандартам и требованиям рынка труда, а также затрагивает проблематику внедрения междисциплинарного подхода, который может способствовать развитию критического мышления и творческих навыков у студентов.

Другой важной составляющей развития Виртуальной Компьютерной Лаборатории является улучшение пользовательского опыта, что может быть достигнуто путем создания более интуитивных и удобных интерфейсов, а также за счет новых возможностей для общения и сотрудничества между студентами и преподавателями через онлайн-платформы.

Внедряя инновации нельзя забывать про непрерывное профессиональное развитие преподавателей, чтобы они могли продуктивно использовать новейшие технологии и методики обучения. Пристальное внимание к повышению квалификации преподавателей гарантирует, что они смогут эффективно использовать все возможности Виртуальной Компьютерной Лаборатории для достижения лучших образовательных результатов.