(Advanced Topics in) Opera2ng Systems Winter Term 2010 / Jun.- Prof. Dr.- Ing. André Brinkmann Universität Paderborn PC²

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1 (Advanced Topics in) Opera2ng Systems Winter Term 2010 / 2011 Jun.- Prof. Dr.- Ing. André Brinkmann Universität Paderborn PC²

2 Agenda Cloud Compu)ng Introduc)on Infrastructure as a Service: Amazon EC 2 Pla>orm as a Service: Google App Engine GreenPAD Energy Efficiency and Cloud Compu)ng

3 Cloud Compu2ng Energieherstellung ursprünglich bei Unternehmen In den 30ern erstmals ausgelagert zu Energieunternehmen Kosten für Energie dras)sch reduziert Cloud Compu2ng Rechenleistung wird on- demand verkaun Lastspitzen abfangen Kein Over- / Underprovisioning Energie- / Kostenersparnis 3

4 Infrastructure- as- a- Service Image P. Mell and T. Grance: The NIST Defini)on of Cloud Compu)ng, 2009

5 PlaRorm- as- a- Service social network? Framework Pla)orm- as- a- Service Entwickler P. Mell and T. Grance: The NIST Defini)on of Cloud Compu)ng, 2009

6 SoSware- as- a- Service Anwender Framework Off- the- Shelf SoSware Pla)orm as a Service P. Mell and T. Grance: The NIST Defini)on of Cloud Compu)ng, 2009

7 Human- as- a- Service solve tasks Off- the- Shelf SoSware keine oder sehr geringe Entlohnung 7

8 Cloud Deployment Private Clouds werden für einen Kunden, eventuell durch DriZe betrieben Community Clouds werden gemeinsam durch eine Community genutzt Public Clouds sind offen zugänglich und werden von einem Unternehmen (kommerziell) betrieben Hybride Clouds enthalten Mischformen aus Private, Community und Public Cloud P. Mell and T. Grance: The NIST Defini)on of Cloud Compu)ng, 2009

9 Infrastructure- as- a- Service Image

10 Clouds und Virtualisierung Virtualisierung abstrahiert von der physikalischen Ebene und liefert logische Sicht auf Ressourcen Virtualisierung teilt physikalischen Rechner in verschiedene virtuelle Umgebungen Virtualisierung bietet Isola)on, Encapsula)on und Interposi)on

11 Virtualisierung Cloud Compu2ng Virtualisierung ermöglicht... Effiziente Ressourcennutzung Unabhängigkeit von physikalischer Infrastruktur und verwendeten Betriebssystemen aber... Kein Self- Service Beschränkte Skalierung der Rechenleistung

12 Amazon /Eucalyptus Cloud Architektur Cloud Controller EC 2 S3 Storage User Cluster Controller Cluster Controller Node Controller Node Controller

13 Cloud Compu2ng Modelle Kunden wählen nahes Rechenzentrum Entwicklung neuer Balls- into- Bins Analysen P. Berenbrink, A. Brinkmann, T. Friedetzky, and L. Nagel: Balls into Bins with Related Random Choices. 22nd ACM Symposium on Parallelism in Algorithms and Architectures (SPAA), 2010

14 Was ist Amazon Simple Storage Service S3? Daten werden als Objekte gespeichert und können zwischen 1 Byte und 5 GByte groß sein Jeder Bucket wird einer Region zugeordnet Authen)fizierter Zugriff über individuellen, vom Entwickler festgelegten Schlüssel über REST oder SOAP SchniZstelle Dateiserver weiterhin über Amazon Elas)c Block Storage möglich

15 Vorteile Amazon S3 Speicherkapazität und Bandbreite skaliert, ohne dass eine Konfigura)on notwendig wird Unlimi)erter Speicher Pay- as- you- go è Kein ini)ales Investment Weltweit zugreimar

16 Developers want to Store data Process data Query data Probably don t want Schema management Index management Performance tuning Data access scaling Amazon SimpleDB S. Stadil: Amazon SimpleDB } 16

17 Brewer s CAP Theorem S. Stadil: Amazon SimpleDB } 17

18 SimpleDB Aims Cover about 80% of all database requirements Availability, durability, and scalability Ability to improve model on a dynamic, as- needed basis Simple DB does not provide strong consistency! S. Stadil: Amazon SimpleDB } 18

19 Example S. Stadil: Amazon SimpleDB } 19

20 Example S. Stadil: Amazon SimpleDB } 20

21 Virtualisierte Rechenzentren Interaction Interaction Steering Proxy Query RMS & Scheduler Query Monitoring Steering Steering Actions Data Gathering libvscmgmt libvirt Steering Daemon Xen ESX VM G. Birkenheuer, A. Brinkmann, J. Kaiser et al.: Virtualized HPC: A Contradic)on in Terms?, SoNware: Prac)ce and Experience, accepted for publica)on, 2011

22 PlaRorm- as- a- Service Kunde startet Anwendungen in der Cloud- Infrastruktur, Skalierung durch Anbieter Anwendung basiert auf Sprachen und Tools, die vom Anbieter unterstützt werden Anbieter stellt IDE, Integra)on mit Datenbanken und Web- Services, Monitoring Umgebung ist Mul)- Tenant Architektur

23 Google App Engine Entwickelt zur Erstellung von dynamischen Web- Anwendungen Persistente Speicherarchitektur unterstützt Queries, Sor)erung, Transak)onen Automa)sche Skalierung und Lastbalanzierung APIs zur Authen)fizierung und zum Versenden von s über Google- Accounts Lokale IDE, mit der Google App Engine am eigenen Computer simuliert werden kann

24 Google App Engine Datastore unterstützt Query Engine und Transak)onen und ist streng konsistent Memcache ist in- memory Key- Value- Store, der von verschiedenen Anwendungen gleichzei)g zugegriffen wird und NICHT streng konsistent ist URL Fetch ermöglicht Zugriff auf Internet- Ressourcen und basiert auf Google Standards

25 Google App Engine Image API bietet Dienste zur Bildbearbeitung Blobstore API ermöglicht Speicherung und Bearbeitung großer Objekte XMPP bietet Instant Messaging Dienste Programmierung in Python oder Java

26 Google App Engine Sandbox Sandbox kapselt Anwendungen in einer sicheren und vertrauenswürdigen Umgebung Anwendungen können nur über URL- Fetch oder auf andere Computer zugreifen Andere Rechner können mit der Anwendung nur über HTTP/ HTTPS über Standardports kommunizieren

27 Google App Engine Sandbox Anwendung läun nur als Antwort auf eine Web- Anfrage oder einen regelmäßigen Prozess für maximal 30 Sekunden Anwendung kann keinen Sub- Prozess starten oder Code nach dem Senden einer Antwort ausführen Anwendungen verfügen nicht über Dateisystem und verwenden Datastore, Memcache oder Blobstore

28 Google App Engine und Quotas Billable Quotas bezeichnen das Ressource- Maximum, das von der Anwendung genutzt werden kann Quotas bieten Sicherheit, dass Anwendung nicht zu kostspielig wird Nutzung von Google Apps ist für kleine Anwendungen kostenfrei Fixed Quotas sichern Google Infrastruktur vor Zusammenbruch...

29 Google App Engine Quotas Ressource Free Default Quota Billing Enabled Daily Limit Maximum Rate Daily Limit Maximum Rate Requests 43,200,000 45,200/minute 43,200,200 45,200/minute Outgoing Bandwidth Incoming Bandwidth 1 Gigabyte 56 MB/minute 1 TByte 10 GB/minute 1 Gigabyte 56 MB/minute 1 TByte 10 GB/minute CPU Time 6.5 hours 15 minutes/ minute 1,7269 hours 72 minutes/ minute

30 Google App Engine Kosten Ressource Unit Unit Cost Outgoing Bandwidth Gigabyte $0.12 Incoming Bandwidth Gigabyte $0.10 CPU )me CPU hours $0.10 Stored Data Gigabytes/month $0.15 Recipients ed Recipients $

31 The Datastore The Datastore is the main scalability feature of App Engine Rela)onal database technology doesn t scale horizontally Connec)on pools, shared caching are a problem The Datastore is not a rela)onal database nor a façade The Datastore is one of many public APIs used for accessing Google s Bigtable infrastructure Bigtable is proprietary and hidden from the app developers It allows an infinite number of rows and columns New columns are added on the fly Scales out by adding more servers to the Datastore cluster E. Ciurana: Google App Engine HOWTO } 31

32 The Datastore Datastore opera)ons are defined around en))es (data models) which are objects with one or more proper)es Types: string, user, Boolean, and so on En))es may be recursive or self- referen)al En)ty rela)onships are one- to- many or many- to- many The structure of data en))es is provided and enforced by applica)on code En))es may be fixed or grow as needed Model en))es are fixed, like records Expando en))es may grow over a session s life)me Datastore is the first public API for Bigtable Other apps and sites, like YouTube, rely on similar technology E. Ciurana: Google App Engine HOWTO } 32

33 The Datastore Google Applicar)ons Your Applica)on API 0 Java API 1 Other Language Datastore Python Bigtable Master Server (Logical table management, load balancing, garbage collec)on) Tablet Server 0 Tablet Server 1 Tablet Server n Google File System FS 0 FS 1 FS m E. Ciurana: Google App Engine HOWTO } 33

34 BigTable BigTable is a compressed, high performance, proprietary database system built on Google programs The map is indexed by a row key, column key, and a )mestamp Each value in the map is an uninterpreted array of bytes The row keys in a table are arbitrary strings up to 64KB in size Every read or write of data under a single row key is atomic Tables are op)mized for GFS by being split into mul)ple tablets as split along rows è Tablets are unit of load balancing F. Chang et al.: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data } 34

35 BigTable A table may have an unbounded number of columns Column keys are grouped into sets called column families, which form the basic unit of access control Example column families for the Webtable are language or anchor Three- level hierarchy analogous to that of a B+- tree to store tablet loca)on informa)on F. Chang et al.: Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data } 35

36 Is Google App Engine for You? App Engine erfordert Änderungen der Entwicklungsprozesse Bietet preiswertere Skalierbarkeit als ein eigenes Rechenzentrum oder Amazon EC2 Op)miert für skalierende Web- Anwendungen mit hohem Speicheraufwand (Noch) nicht für Mission- Cri)cal Anwendungen Restrik)onen der Sandbox erschweren Entwicklung von Enterprise Anwendungen

37 SoSware- as- a- Service Anwender Framework Off- the- Shelf SoSware Pla)orm as a Service

38 SoSware- as- a- Service Kunde grein auf Anwendungen zu, die in einer Cloud betrieben werden Die Anwendungen können über Thin- Client SchniZstellen (z.b. Web- Browser) gesteuert werden Kunde kann (maximal) die Anwendung, nicht die Umgebung konfigurieren P. Mell and T. Grance: The NIST Defini)on of Cloud Compu)ng, 2009

39 SoSware- as- a- Service PC 2 betreibt verschiedene Cloud Services IaaS Infrastruktur für eigene WissenschaNler Scien)fic SaaS für wissen- schanliche Kunden Windows und Linux als Gastbetriebssystem

40 Malleable Applica2ons 10 c1.xlarge 8 Type m1.xlarge m1.large 6 4 #Nodes c1.medium 2 m1.small Time [sec] O. Niehörster, A. Brinkmann, G. Fels, J. Krüger, and J. Simon: Enforcing SLAs in Scien)fic Clouds, IEEE Interna)onal Conference on Cluster Compu)ng (Cluster), 2010

41 GreenPAD Projekt im Rahmen der BMWi IT2Green Ini)a)ve Partner unilab GmbH, Fujitsu Technology Solu)ons, EON und das IMT der Universität Paderborn

42 Kosteneffizientes Scheduling Nutzer gibt Anforderungen in Form von SLAs vor Energieanbieter und Cloud- Betreiber geben Lieferangebote Scheduling soll Kundenanforderungen erfüllen und Kosten minimieren Cloud Compu)ng und Virtualisierung bieten neue Freiheitsgrade beim Scheduling

43 SaaS Scheduler Agent Scheduler Architektur Cost Func)on Worker Agent Ini)al Ressource Es)ma)on Scheduling Time Slot Desires Control Cycle Sensor Actor Sensor Cloud API IaaS VM1 VM2 VM3

44 Kostenfunk2on costs now time

45 Vergleich Scheduler- Architekturen

46 Einbindung von Amazon EC2

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