Ўзбекистон статистика ахборотномаси

Xulosa. Bugungi kunda bulutli texnologiyalardan har qanday sohada 
foydalanish, oddiy foydalanuvchilar tomonidan hujjatlarni saqlashdan tortib to yirik 
biznes tizimlarigacha foydalanishmoqda. Katta ma’lumotlar bilan ishlaydigan 
tashkilotlar tomonidan bulutli texnologiyalardan (bulutli hisoblash) foydalanish 
ma’lumotlarni qayta ishlash jarayonlari samaradorligini oshirish va uni amalga 
oshirish uchun qoʻshimcha xarajatlarni kamaytirish imkonini beruvchi istiqbolli 
yoʻnalish hisoblanadi. Tashkilotlar tomonidan o'zlarining ma'lumotlarni qayta 
ishlash markazlarini yaratish va ularga xizmat ko'rsatish bilan bog'liq kapital 
xarajatlar sezilarli darajada kamayadi, o'quv jarayonida foydalaniladigan 
xizmatlarning moslashuvchan miqyosliligi va yuqori mavjudligi ta'minlanadi, bu esa 
yakuniy foydalanuvchilarning ehtiyojlarini qondirish darajasini oshiradi. 
Katta ma’lumotlari mavjud tashkilotlar bulutli texnologiyalardan 
foydalanishning shubhasiz afzalliklarini qayd etib, faoliyati davomida bulutli 
yechimlarni rejalashtirish va qo'llashda e'tiborga olinishi kerak bo'lgan asosiy 
xavflarni, xususan:
ma'lumotlar xavfsizligini ta'minlash zarurligini ta'kidlash kerak; 
bulutdagi ma'lumotlarga ruxsatsiz kirishni oldini olish uchun maxsus 
choralar; 
kamaytirilgan mavjudlik - DoS hujumlari ehtimoli, bulutga ulanish uchun 
ishlatiladigan tarmoq kabellarining jismoniy shikastlanishi bilan bog'liq xavflar va 
boshqalar; 
bulutli xizmat ko'rsatuvchi provayder (bulut provayderi) bilan bog'lanish - 
agar ta'lim muassasasi ommaviy yoki gibrid bulutdan foydalangan holda faqat 
shaxsiy bulut bilan ishlamasa, boshqa bulutli provayderga o'tish ancha qimmat va 
vaqt talab qilishi mumkin. 
Foydalanilgan adabiyotlar. 

---

Давлат статистика қўмитаси ҳузуридаги Кадрлар малакасини ошириш ва статистик 
тадқиқотлар институтининг “Ўзбекистон статистика ахборотномаси” илмий 
электрон журнали. 202
2
 йил, 
1
-сон
1. Gulyamov, S.S. va b. (2019). Raqamli iqtisodiyotda blokcheyn texnologiyalari. -T.: 
Iqtisod-Moliya. 396 b. 
2. Nunez, A. iCanCloud: A Flexible and Scalable Cloud Infrastructure Simulator / A. 
Nunez // J. Grid Comput. 2012. — Germany: Springer, 2012. — Vol. 10. — P. 185209. 
3. Buyya, R. GridSim: a toolkit for the modeling and simulation of distributed resource 
management and scheduling for Grid computing / R. Buyya, M. Murshed / / Concurr. 
Comput. Pract. Exp. — USA: Wiley, 2002. — Vol. 14. — № 13-15. — P. 1175-1220. 
4. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii 
5. https://shongames.ru/uz/network/osnovnymi-preimushchestvami 
ispolzovaniya-
oblachnyh-tehnologii-yavlyayutsya/ 
6. https://en.wikipedia.org/wiki/Analytic_hierarchy_process 
7. Furht B. Escalante A. Handbook of cloud computing. Boston, USA: Springer US; 2010. 
p. 22–3. 
8. Calheiros, R.N. CloudSim: A Novel Framework for Modeling and Simulation of Cloud 
Computing Infrastructures and Services./ R.N. Calheiros. Eprint: Australia, 2009. — 9 
p.