Hype oder Fortschritt??

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Heini Walter
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1 Cloud Computing (im juristischen Bereich) Hype oder Fortschritt?? Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) Humboldt-Universität zu Berlin Johann-Christoph Freytag Xinnovations,, E-Justice-Forum 20. September 2011 Alles schon da gewesen! The interesting thing about cloud computing is that we ve redefined cloud computing to include everything that we already do. [ ] Reines Modewort! The computer industry is the only industry that is more fashion-driven than women s fashion. Alles Quatsch! Maybe I m an idiot, but I have no idea what anyone is talking about. What is it? It s complete gibberish. It s insane. When is this idiocy going to stop? Larry Ellison From ellisons brilliant anti cloud computing rant/ 2 mit meinem vorherigen Einverständnis 1

The computer industry is the only industry that is more fashion-driven than women s fashion. Alles Quatsch! Maybe I m an idiot, but I have no idea what anyone is talking about. What is it?

2 What is cloud computing? Keine klare Definition! I have not heard two people say the same thing about it [cloud]. There are multiple definitions out there of h the cloud Andy Isherwood, HP s Vice President of European Software Sales.. cloud computing was simply a trap aimed at Eine forcing Marketingfalle! more people to buy into locked, proprietary systems that would cost them more and more over time. It s stupidity. It s worse than stupidity: it s a marketing hype campaign. Richard Stallman, Free Software Foundation founder 3 Cloud löst alle Probleme? 4 mit meinem vorherigen Einverständnis 2

. cloud computing was simply a trap aimed at Eine forcing Marketingfalle!

3 Überblick 5 IT-TRENDS 6 mit meinem vorherigen Einverständnis 3

4 Quelle: 7 Transistoren & Leistung 8 mit meinem vorherigen Einverständnis 4

5 Kosten HW, SW, Admin Kosten HW (Platten; Hauptspeicher; CPU) SW, Admin Zeit 9 Trends 10 mit meinem vorherigen Einverständnis 5

6 Vernetzung 11 Data Wie viel?? 12 mit meinem vorherigen Einverständnis 6

7 Ein paar Beispiele Google bearbeitet 20 P(eta)Bytes am Tag (2008) Alle Worte, die je von Menschen gesprochen wurden ~ 5 E(xa)Bytes National Oceanic and Atmospheric Administration (USA): ca. 1 P(eta)Bytes Klimadaten (2007) CERN s LHC erzeugt 15 PBytes pro Jahr (2008) 640K sollte für jeden genug Speicher sein. 13 Evolution der Datenanalyse Analysis Drivers 1980s 1990s 2000s 2010s Offline reports Banking, airlines Transactional dtb OLAP, ad hoc analysis Sales, CRM, Marketing Streaming queries Alerting, Fraud Real time analysis Security, Healthcare Data Separate Integrated databases warehouses DSMS, DW DSMS+SDWSDW Quelle: D. Srivastava, Vortrag VLDB AT&T Intellectual Property. All rights reserved. AT&T and the AT&T logo are trademarks of AT&T Intellectual 14 mit meinem vorherigen Einverständnis 7

13 Evolution der Datenanalyse Analysis Drivers 1980s 1990s 2000s 2010s Offline reports Banking, airlines Transactional dtb OLAP, ad hoc analysis Sales, CRM, Marketing Streaming queries Alerting,

8 DEFINITION(EN) UND KLASSIFIKATION 15 Definition 1: Cloud Computing The illusion of infinite computing resources available on demand, thereby eliminating the need for Cloud Computing users to plan far ahead for provisioning. The elimination of an up-front commitment by Cloud users thereby allowing companies to start small and increase hardware resources only when there is an increase in their needs. The ability to pay for use of computing resources on a short-term basis as needed and release them as needed, thereby rewarding conservation by letting machines and storage go when they are no longer useful. 16 mit meinem vorherigen Einverständnis 8

The elimination of an up-front commitment by Cloud users thereby allowing companies to start small and increase hardware resources only when there is an increase

9 Definition 2: Cloud Computing is a model for enabling convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction. promotes availability and is composed of five essential characteristics, (wird ausgelassen) and four deployment models. three service models, (National Institute of Standards and Technology) 17 Cloud Einsatzmodelle (Deployment) Private Cloud (Internal Cloud) Organisationseinheit besitzt/betreibt Cloud nur für eigene Zwecke Community Cloud (Externe Cloud) Gemeinsame Infrastruktur für spezifische Gruppe Public Cloud (Externe Cloud) Verkauf von Cloud Diensten an Kunden Hybride Cloud Komposition zweier oder mehrerer Modelle 18 mit meinem vorherigen Einverständnis 9

three service models, (National Institute of Standards and Technology) 17 Cloud Einsatzmodelle (Deployment) Private Cloud (Internal Cloud) Organisationseinheit besitzt/betreibt Cloud nur für eigene

10 Cloud Service Modelle (1) Cloud Infrastructure as a Service (IaaS) Anmietung an CPU-Zeit, Speicher, Netzwerkbandbreite und andere Basis-Ressourcen Cloud Platform as a Service (PaaS) Ausführung kundenentwickelter Anwendungen auf Cloud-Infrastruktur Cloud Software as a Service (SaaS) Nutzung installierter Anwendungen Um von Cloud Services zu sprechen, müssen diese auf einer Cloud-Infrastrukture mit den genannten Charakteristika ausgeführt werden 19 Cloud Service Modelle (1) 20 mit meinem vorherigen Einverständnis 10

(SaaS) Nutzung installierter Anwendungen Um von Cloud Services zu sprechen, müssen diese auf einer Cloud-Infrastrukture mit den genannten

11 Service Modelle - Beispiele Amazon Google Microsoft Salesforce SaaS Flexible Payment PaaS Elastic Beanstalk IaaS EC2, S3 21 Ökonomischer Betrachtung(1) Pay as you go statt Vorsorge für Leistungsspitzen Ressourcen Kapazität Bedarf Ressourcen Kapazität Bedarf Zeit Herkömmliche Datencenter Zeit Datencenter in der Cloud Nicht genutzte Ressourcen 22 mit meinem vorherigen Einverständnis 11

Leistungsspitzen Ressourcen Kapazität Bedarf Ressourcen Kapazität Bedarf Zeit Herkömmliche

12 Ökonomischer Betrachtung (2) Risiko der Überversorgung Kapazität Ressourcen Bedarf Nicht genutzte Ressourcen Zeit Herkömmliche Datencenter 23 Ökonomischer Betrachtung (3) Wer nicht vorhält, der muss büßen. Verlorener Umsatz en Ressourc en Ressourcen Kapazität Demand Zeit (Tage) Ressourc Zeit (Tage) Verlorene Nutzer Kapazität Bedarf Kapazität Bedarf Zeit (Tage) 24 mit meinem vorherigen Einverständnis 12

13 Kostenreduktion Economy of scale bessere (Aus-)Nutzung Je größer das Datacenter desto geringer die Kosten Nutzer profitiert Ressource Kosten bei Kosten für große DC mittelgroßem DC Ratio Netzwerk $95 / Mbps / Monat $13 / Mbps / Monat ~7x Speicher $2.20 / GB / Monat $0.40 / GB / Monat ~6x Administration i ti 140 Servers/admin >1000 Servers/admin ~7x 25 Cloud Killer-Anwendungen Batch-Bearbeitung Washington Post: 200 EC2 Instanzen (1,407 Server- Stunden), um Seiten aus Hillary Clintons Reisedokumenten zu analysieren (Zeit: 9 Stunden) The New York Times nutzte 100 Amazon EC2 Instanzen+ Hadoop um 4TB von TIFF Bilder in 1.1 Millionen pdf- Dateien in 24 Stunden zu transformieren ($240) Wissenschaftsberechnungen Simulation (Wetter, Physik, ) Auswertung & Analyse zur Wissensgenerierung Klickdaten Logdaten aus Webseitenzugriff 26 mit meinem vorherigen Einverständnis 13

40 / GB / Monat ~6x Administration i ti 140 Servers/admin >1000 Servers/admin ~7x 25 Cloud Killer-Anwendungen Batch-Bearbeitung Washington Post: 200 EC2 Instanzen (1,407 Server- Stunden), um 17481

14 Grippeentwicklung 2007/2008 anhand von Dokumentenanalyse J Ginsberg et al. Nature 000, 1-3 (2008) doi: /nature07634: Detecting influenza epidemics using search engine query data Siehe auch 27 Nutzung im Justizbereich? Textanalyse (in Realzeit?) Setzt Digitalisierung von Dokumenten voraus Analyse TeraBytes? 28 mit meinem vorherigen Einverständnis 14

1038/nature07634: Detecting influenza epidemics using search engine query data Siehe auch

15 HERAUSFORDERUNGEN 29 Technische Herausforderungen Keine Standardisierung Auf einen Anbieter festgelegt Wechsel zu anderem Cloud-Anbieter aufwendig Welches Programmierparadigma? Nutzung der Ausführungsparallelität vs. Komplexität Stickwort: Map/Reduce-Programmierparadigma Datentransfer In die Cloud-Infrastruktur und wieder heraus Verschlüsselungsregelungen/-standards Virtualisierung (!!) Nutzung von Ressourcen durch mehrere Anwendungen 30 mit meinem vorherigen Einverständnis 15

Komplexität Stickwort: Map/Reduce-Programmierparadigma Datentransfer In die Cloud-Infrastruktur und wieder heraus

16 Sicherheit ist ein großes Problem.. 31 Zusammenfassung Neues Compute-Paradigma Fast existierende Technologien zusammen (Innovation?) Bietet diese integriert dem Nutzer an Herausforderungen Technisch Nicht-technisch Anwendungen Große Datenmengen Erzeugen Informationen/Wissen Anwendungsfelder müssen sich diese Technologie erschließen erst dann Innovation 36 mit meinem vorherigen Einverständnis 16

) Bietet diese integriert dem Nutzer an Herausforderungen Technisch Nicht-technisch Anwendungen

17 Fragen??? Danke Source: 37 mit meinem vorherigen Einverständnis 17

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