Учеба в облаках

Согласно данным исследования IDC, рынок публичных облаков в Европе достигнет $373 млрд к 2028 году. Этот рынок активно развивается, а компании видят в облаках значительные перспективы для улучшения своей производительности. Внедрение современных технологий в сфере образования происходит медленнее, чем в бизнесе: Astute Analytica прогнозирует, что к 2027 году глобальный объем облачных вычислений на рынке высшего образования достигнет только $9 млн.

Впрочем, интерес к облачным сервисам в образовательных организациях продолжает расти. Эксперты и участники рынка считают, что вузы могут использовать облачные вычисления для более эффективного управления бизнес-операциями и потребностями студентов.

Основной заказчик изменений в вузе обычно — проректор по цифровизации. Причины могут быть разными: потребность в обновлении устаревшей инфраструктуры, которая уже не отвечает новым вызовам текущих реалий; необходимость в защите данных университета, особенно во время приемной кампании; поиск новейших технологий, которые позволят этично использовать ИИ не только в процессе обучения, но и для построения интеллектуальных, персонифицированных университетских сервисов для студентов, преподавателей и сотрудников вуза.

Внедрение облачных сервисов помогает влиять на различные качественные характеристики, например, улучшить взаимодействие пользователя с сайтом вуза. Это влияет на процент отказов на сайте, а также позволяет пользователю быстрее получить доступ к нужной информации. Эти показатели, в свою очередь, влияют на положение вуза в рейтинге М-Rate — рейтинге медийной активности вузов, в котором учитывается активность вуза в цифровом пространстве: медиа, социальных сетях, а также при взаимодействии с сайтом.

По данным платформы Yandex Cloud, больше половины российских вузов из первой десятки с высоким рейтингом в M-Rate уже используют облачные сервисы. Например, МИРЭА использует эти технологии на курсах по машинному обучению, МГТУ им. Баумана обучает нейросети в беспилотных болидах с помощью облаков для подготовки к гонкам Formula Student; УРФУ готовит IT-специалистов в облаке, и это только часть списка. Один из наиболее активных пользователей облачных сервисов — НИУ ВШЭ.

Вузовские сценарии

НИУ ВШЭ использует облачную платформу, которая предоставляет доступ к вычислительным ресурсам и инфраструктуре как к услуге. Это решение позволяет автоматизировать управление инфраструктурой с помощью программного кода и простых скриптов, что соответствует концепции «инфраструктура как код» (IaC). Платформа предоставляет преднастроенные решения для развертывания в инфраструктуре систем любой сложности с помощью нескольких строчек кода, что существенно сокращает время запуска системы в эксплуатацию.

Процесс развертывания бэкенда мобильных приложений теперь занимает несколько минут, тогда как раньше требовалось несколько часов. Эти изменения значительно повысили оперативность и эффективность в управлении инфраструктурой.

Вот некоторые задачи, в которых НИУ ВШЭ и другие вузы уже используют облачные сервисы.

Инфраструктура университета.

Во время приемной кампании нагрузка на системы вуза может кратно и очень быстро возрастать из-за возрастающего спроса со стороны абитуриентов — ежегодно НИУ ВШЭ принимает свыше 20 000 человек. Это касается как LMS-систем (learning management system, система для управления образовательным процессом), так и сайтов приемной кампании. В некоторых случаях нагрузка может вырасти на 300%, это существенный риск в случае использования локальной инфраструктуры, ведь ее объемы быстро расширить нельзя. А за счет масштабируемости облачных технологий университету гораздо легче выдержать такую нагрузку.

За 2023 год на платформах НИУ ВШЭ, размещенных на облачных серверах, было зарегистрировано свыше 150 000 пользователей. Экстраполируя эти данные на 2025 год и учитывая рост популярности и улучшение инфраструктуры, университет ожидает рост этого числа до 200 000 человек. Работа в облаке позволяет эффективно справляться с высокой нагрузкой и обеспечивать стабильную работу сервисов. В итоге, продолжая использовать облачные технологии, НИУ ВШЭ сможет обеспечить качественным сервисом абитуриентов, студентов, слушателей и участников мероприятий университета, включая интеллектуальные состязания.

Обработка данных и запросов студентов.

В Высшей школе экономики тестируют технологию для распознавания данных на документах, которые подаются в отсканированном виде. Это позволяет автоматизировать обработку данных абитуриентов и значительно сократить ее по времени. Кроме того, в облаке есть встроенные сервисы машинного обучения, что в том числе делает работу с большими языковыми моделями более удобной. Так, в НИУ ВШЭ внедрили чат-бота на основе нейросети, который может ответить на большинство вопросов студентов и абитуриентов, что облегчает процесс поступления как для вчерашних школьников, так и для приемной комиссии. Сотрудники создали пайплайн, с помощью которого пользователи сайта университета подбирают программы онлайн-формата и дополнительного образования на основе личных предпочтений и других параметров.

Кибербезопасность и защита от хакерских атак.

Это актуальная задача для вузов, так как большинство атак происходит в период проведения приемной кампании, когда университеты наиболее уязвимы. Облачные решения помогают обеспечить безопасность, предоставляя необходимые средства защиты. Например, сервисы для защиты от DDoS-атак. Так, «Вышка» использует встроенные инструменты облачного провайдера: университет автоматически создает резервные копии, что обеспечивает дополнительную надежность и безопасность данных.

Студенческие проекты в облаке.

Еще один пример — обучение студентов технологиям машинного обучения на факультете компьютерных наук в Высшей школе экономики. Современные алгоритмы ИИ требуют серьезных вычислительных мощностей, студентам необходимо во время обучения тренироваться в использовании этих методов, делать реальные проекты. Облачные ресурсы активно используются в рамках дисциплин факультета, где студенты изучают нейросетевые технологии: глубинное обучение (в том числе в обработке звука), NLP, генеративные модели, эффективные системы глубинного обучения и не только. Через эти дисциплины проходит несколько сотен студентов в год, и все они выполняют в рамках обучения проекты, связанные с дообучением языковых моделей, созданием RAG-ассистентов, обучением алгоритмов распознавания речи и многим другим. Облачные инфраструктурные решения при этом позволяют быстро и точечно выделить необходимые для реализации проектов ресурсы, чтобы поставить практическую работу с ИИ на поток.

В УрФУ студенты используют бессерверные вычисления в учебных проектах. Будущие специалисты разрабатывают приложения, публикуют их и получают реальную обратную связь от пользователей. Бессерверные технологии помогают настроить производство один раз на стадии активной разработки, а далее продукт работает автоматически, масштабируясь под нагрузку. Студентам же не нужно каждый раз запрашивать мощности для реализации своего проекта.

Аналитика данных в вузах.

Зачастую в вузах каждый департамент использует свои BI-сервисы без интеграции с общей системой, что затрудняет получение полной картины по вузу для ректора. Внедрение корпоративных хранилищ данных может стать решением этой проблемы: такая интеграция значительно повышает эффективность управления данными. Когда в едином облаке уже собрано много данных, и они упорядочены, можно визуализировать их в наглядные отчеты по общей работе университета. Это поможет ректору принимать эффективные управленческие решения.

Примером такого проекта может служить опыт РАНХиГС. В ходе приемной кампании 2024 года в Президентской академии использовали BI-систему для сбора и анализа данных о поступающих во всех 47 филиалах вуза. Эта система в режиме реального времени собирала информацию о количестве поданных заявлений, баллах ЕГЭ, индивидуальных достижениях и результатах олимпиад абитуриентов. Проректоры, директора институтов и приемной комиссии оперативно получали статус о ходе кампании и могли быстро корректировать стратегию академии.

Цифровой профиль для студентов и преподавателей.

Еще один пример применения облачной аналитики в задачах университета — это цифровые профили. Так, в одном из университетов Санкт-Петербурга используется система оценки студентами учебных дисциплин, что позволяет получить представление о компетенциях лекторов. Система позволяет выдать аналитику по совокупной оценке компетенций каждого преподавателя; в зависимости от итогов обсуждения принимается решение о треке развития профессорско-преподавательского состава.

Индивидуальные образовательные траектории для студентов.

Кейс, который уже реализуется в ИТМО, где у студентов есть возможность добавлять в свой образовательный трек дисциплины по выбору. Обычно, когда студент добавляет в системе вуза какой-то предмет в свое расписание, могут начаться сбои и нестыковки. Ведь этот предмет нужно встроить в уже созданный график, соотнести его с графиком других студентов, преподавателей, подобрать аудитории. Все это нужно синхронизировать. Чтобы успешно технически реализовать такой индивидуальный подбор программ, в ИТМО уже используют бессерверные технологии. Они помогают все просчитать гораздо быстрее и добавить дисциплину в расписание студента оперативно.

Благодаря таким вычислениям специалисты ИТМО смогли в сжатые сроки, без привлечения инженеров, поддерживающих инфраструктуру, перенести в облако и развивать несколько критичных сервисов. Характер нагрузки на сервисы сезонный, и поддерживать постоянный запас ресурсов нерационально. Облака позволяют не платить за простаивающие ресурсы — с эластичностью нагрузки сервисы успешно справляются без дополнительных затрат.

По оценкам ИТМО, по сравнению с собственной инфраструктурой использовать облако эффективнее в 11 раз на дистанции в год и в два раза на дистанции в пять лет. В планах команды вуза — создать рекомендательную систему, которая поможет ориентироваться в большом количестве дисциплин. Так, абитуриент сможет указывать компетенции, которые хочет иметь по выпуску из университета, а система предложит подходящее направление и предметы для изучения.

По дороге с облаками: советы для вузов

* Выберите надежного облачного провайдера. Сравните предложения с учетом требований по безопасности, поддержке, коммуникации с партнером и стоимости услуг.

* Начинайте с малого: разверните пилотное приложение, чтобы выявить все нюансы и подводные камни, научить персонал работать с облачной инфраструктурой.

* Выберите группу проектов и приложений с максимальными требованиями к надежности, отказоустойчивости, масштабируемости и безопасности, спланируйте их размещение в облаках. Выбирайте интеграционно связанные системы, минимизируйте обмен данными за пределами облака.

* Проработайте критерии безопасности, требования к сетевой связанности, защите от DDoS-атак, централизованному резервированию данных.

* Проведите опытную эксплуатацию в течение года и расширяйте свой опыт работы с облачной инфраструктурой.

* Вовлекайте преподавателей и студентов в работу с облачной инфраструктурой. Выделите пул задач по разработке, которые для вуза смогут сделать студенты в рамках своих обучающих проектов.

Источник

Образование без серверов: как и зачем использовать облачные технологии вузам

Похожие статьи

Поделиться в соц. сетях

Комментарии