Cloud Computing mit mathematischen Anwendungen

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1 Cloud Computing mit mathematischen Anwendungen Vorlesung SoSe 2009 Dr. Marcel Kunze Karlsruhe Institute of Technology (KIT) Steinbuch Centre for Computing (SCC) KIT the cooperation of Forschungszentrum Karlsruhe GmbH und Universität Karlsruhe (TH)

2 Agenda Cloud Computing 1. Einleitung Was ist Cloud Computing? 2. Grundlagen Virtualisierung, Web Services, 3. Cloud Architekturen Infrastruktur, Plattform, Anwendung 4. Cloud Services Amazon Web Services, Google App Engine 5. Aufbau einer Cloud OpenCirrus Projekt, Eucalyptus 6. Cloud Algorithmen MapReduce, Optimierungsverfahren, Praktische Übungen und Anwendungen Vorlesung im Web: 2

3 Lokale Cluster-Infrastrukturen Gemeinsame Nutzung durch viele Gruppen Unterschiedliche Anforderungen an Betriebssystem, Datenspeicher etc. Virtualisierung als mögliche Lösung 3

4 Dynamische Partitionierung eines Clusters Problem: Wie können verschiedene Benutzergruppen ein Rechencluster mit mehreren Betriebssystemen gleichzeitig nutzen? Lösung: Einrichtung von Virtuellen Maschinen mit dem gewünschten Betriebssystem Integration der Virtuellen Maschinen in das Batch-System Nach Erledigung des Jobs: Entfernen der Virtuellen Maschine daemon 2. Prepares needed VM Running Suse10 Which OS is required next? Empty Batch Server 3. VM is connected to batch system Running SLC3 Worker Node Virtual Machine 4

5 Was bedeutet virtuell? Wenn man es sehen kann und es da ist - Ist es real. Wenn man es nicht sehen kann und es da ist - Ist es transparent. Wenn man es sehen kann und es nicht da ist - Ist es virtuell. Wenn man es nicht sehen kann und es nicht da ist - Ist es weg. Man kann eine wunschgemäße Sicht auf Ressourcen einrichten! 5

6 Virtualisierung von Ressourcen als Basis Virtuelle statt physische Ressourcen Abstrakte Sicht statt physische Sicht auf Infrastruktur Partitionierung Ressource-Pools statt Hardware Mehrere Betriebssysteme auf einem Server Isolierung Keine Beeinflussung zwischen Virtuellen Maschinen Kapselung Speichern von Virtuellen Maschinen in einem File Quelle: VMWare 6

7 Virtualisierungsprodukte 7

8 Xen: Paravirtualisierung Basiert auf Linux (Modifizierter Kernel) Priviligierte Domäne Dom0 und Nutzerdomänen DomU Dom0 für Management und I/O Basis der Amazon Web Services (AWS) 8

9 VMware Workstation Linux unter Windows (Oder umgekehrt) 9

10 Phasen der Effizienzsteigerung Quelle: VMWare 10

11 VMware Virtual Datacenter OS / vcloud VMware Virtual Infrastructure als Basis für Cloud Computing 40 Anbieter (T-Systems etc.) Cloud Bursting = Verschieben von Virtuellen Maschinen 11

12 Virtuelle Infrastruktur im SCC (VMware) Inband Management! MS SQL- Server vcs1 vm A vm B vm X vm Y VCS-Mgmt Ressourcepool 1 Ressourcepool 2 MS SQL VCDB Backup- Server High Availability Cluster (TSM) ESX- Host 1 ESX- Host 7 ESX- Host 8 ESX- Host 14 Bladeserver 1 Bladeserver 7 Bladeserver 1 Bladeserver 7 D- Grid User H1S1 H1S2 BC_H1 (IWR) H2S1 H2S2 BC_H2 (OKD) Data SAN 12

13 Serverkonsolidierung Implementierung und Überwachung von SLAs für virtuelle Ressourcen 13

14 Anwendungsbeispiel: Auger Experiment (IPE) Observatorium in Argentinien Verteiltes System Komplexe Datenerfassung Ziel: Autonomer Betrieb Volle Fernbedienung Volle Fernwartbarkeit 14

15 Virtualisierung der Auger Infrastruktur Konsolidierung der kompletten Infrastruktur in Malargüe mit VMware ESX (40 PC s) Vereinfachte Konfiguration durch Snapshots Vereinfachte Systementwicklung Hardware: IBM Blade HS21, 2x Dual Core Xeon, 2.33 GHz, 16 GB Memory Alle virtuellen Maschinen laufen auf einem einzigen Blade! 15

16 Virtuelle Netze und Switches Zentrales Hosting von virtualisierten Ressourcen (im Netz des Kunden) 16

17 Performance eines Desktops Es werden immer die aktuell benötigten Ressourcen zugeteilt 17

18 Virtueller Desktop (Thin Client, Green PC) Look and Feel eines normalen PC, aber leise und kühl! Geringere TCO im Vergleich zu unmanaged PC (Faktor 3-4); Fraunhoferstudie: Bessere Energiebilanz; Ersatz von 1000 PCs spart kw! Bessere Umweltbilanz Zentrales Management Daten bleiben im Rechenzentrum Einsatzbereich: Virtualisierung von Arbeitsplatzrechnern Virtualisierung von PC-Pools 18

19 Datenspeichervirtualisierung Server 1 Server 2 Server 3 Server 1 Server 2 Server-Fabric In-band Appliance Fabric Out-of-band Appliance Speicher-Fabric Tier 1 Tier 2 Tier 1 Tier 2 Idee: Trenne Server und Speicher und verwende Speichernetz (SAN = Storage Area Network) Speicher kann den Servern dynamisch zugeteilt werden Leistung kann überwacht werden (Service Levels) Leistung kann eingestellt werden (Storage Tiers) Tier 1 = FibreChannel Disk, Tier 2 = SATA Disk, Tier 3 = Bandarchiv Lifecycle Management durch Migration im laufenden Betrieb 19

20 Datenspeichervirtualisierung (FalconStor) Inband Virtualisierung 20

21 Datenspeichervirtualisierung (DataCore) Out-of-band Virtualisierung Out-of-band: Keine Performance-Verluste 21

22 Anwendungsvirtualisierung Verwaltete Installation von Software Kontrolle: Gezielte Freigabe von Applikationen Sicherheit: Daten bleiben im Rechenzentrum Neues Business Model: Software as a Service Bessere Skalierbarkeit Zentrales Management 22

23 Vorteile der Virtualisierung Server- und PC-Konsolidierung: Bessere Energie-Effizienz Auf aktuelle Serverblades passen bis zu 40 aktive Server-Instanzen Erhöhung der Verfügbarkeit Migration von Servern im laufenden Betrieb Definition von Service-Qualitäten (QoS, SLA) Vereinbarung und Überwachung von Service-Garantien Überbuchung von Ressourcen (Thin Provisioning) Entkopplung von Anforderung und Bereitstellung Neuerdings auch Deduplizierung von Speicher Logische Sicht auf Ressourcen-Pools erleichtert Management Kapazitätsmanagement statt Infrastrukturmanagement Weitgehende Automatisierung der Services Vollautomatisierung der IT-Infrastruktur: Dark Data Center 23

24 Next Generation Data Center: Virtuell Virtualisierung der Ressourcen auf Basis von standardisierten Komponenten Server Datenspeicher Netzwerk Software Virtuelle Infrastruktur Konzept behandelt alle Aspekte der IT Autonomes und adaptives Ressourcen-Management mit Intelligenten Agenten Automatischer Problemlösung 24

25 Automatisierung 1. Monitoring 2. Analyse 4. Exekution 3. Planung Regelschleife: MAPE-Modell 25

26 Automatisierung Eine gute Managementumgebung für automatische, dynamische IT implementiert Komponenten für Monitoring Analyse Planung Exekution Agenten-basiert im Hinblick auf Skalierbarkeit 26

27 Standards? Standardisierung ermöglicht Interoperabilität Aktuelle Virtualisierungslösungen sind proprietär und inkompatibel Protokolle und APIs sind herstellerspezifisch Managementwerkzeuge sind herstellerspezifisch Open Virtual Machine Format (OVML) erlaubt den herstellerunabhängigen Austausch von virtuellen Maschinen Industriestandard für Service Level Quality: Application Response Measurement (ARM), DMTF Industriestandard für Ressourcenbeschreibung und Management: Common Information Model (CIM), Gute Basis für Realisierung des MAPE-Modells Es ist eine gute Idee, Managementprozesse darauf aufzubauen Etabliert in vielen Produkten, z.b. von VMware und IBM 27

28 Zusammenfassung Virtualisierung Logische Sicht auf Ressourcen-Pools erleichtert Management Erhöhung der Verfügbarkeit Definition von Service-Qualitäten (QoS, SLA) Überbuchung von Ressourcen (Thin Provisioning) Verbesserung der Energie-Effizienz Migration von Diensten im laufenden Betrieb Virtualisierung: Enabling Technology für Cloud Computing 28

29 Karlsruhe Institute of Technology Steinbuch Centre for Computing (SCC) Thank you for your attention. 29

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