Über den Wolken... Architekturaspekte beim Cloud-Computing. Jürgen Lind, iteratec GmbH November 2010

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1 Über den Wolken... Architekturaspekte beim Cloud-Computing Jürgen Lind, iteratec GmbH November 2010

2 Cloud Computing als fest stehender Begriff Cloud Computing 2

3 Definition und Abgrenzung "Cloud Computing" Definition Pool aus abstrahierter, hochskalierbarer und verwalteter IT- Infrastruktur, die nach Verbrauch abgerechnet wird Unendliche" Ressourcen zur beliebigen Verfügung ohne vorausschauende Planung Keine langfristigen Verpflichtungen Verbrauchsorientierte Abrechnung Aufbau einer Cloud Computing Architektur Software as a service Anwendung Plattform Infrastruktur Platform as a service Infrastructure as a service 3

4 Abgrenzung zum Grid Computing" Ansatz zur Bearbeitung eines Problems mit Hilfe von vielen Berechnungsknoten Grid Computing erfordert partitionierbare Probleme und/oder Algorithmen Offene Grid Computing-Architekturen nutzen oft nur freie Ressourcen ohne QoS-Garantien 4

5 Vorteile des Cloud Computing Kostenelastizität Geringe Einstiegskosten Verbrauchsabhängige Abrechnung Feingranulare Allokation benötigter Ressourcen Keine Infrastrukturrisiken Skalierbarbeit Je nach Modell vollkommen transparent Sicherheit Replikation und Redundanz Dienste für Authentifizierung/Autorisierung Schutz gegen DDoS 5

6 Hindernisse beim Einsatz von Cloud Computing (1/2) Servicequalität Verfügbarkeit Bei großen Anbietern (fast) immer besser als eigene Lösung Beispiel: Google App Engine Ausfälle in 2008: 5 Stunden Performanz Cloud Computing muss problemadäquat eingesetzt werden! Laufend Verbesserungen in der Virtualisierung Oft bessere Antwortzeiten durch transparente Optimierungen für lokalisierten Zugriff Reaktionszeiten bei Problemen Interoperabilität Fehlende Transferierbarkeit von Anwendungen/Daten zu einem anderen Anbieter führt zu Provider lock-in Bisher keine Standardisierung 6

7 Hindernisse beim Einsatz von Cloud Computing (2/2) Datensicherheit und Auditierbarkeit "Meine Daten gehören mir" Verschlüsselung der Daten auf Anwendungsebene immer möglich Auditierbarkeit auf Applikationsebene kann leicht in einer zusätzlichen Schicht transparent implementiert werden Software-Lizenzen Die meisten Software-Hersteller bieten keine adäquaten Lizenzmodelle für den Betrieb in einer Cloud Deshalb zur Zeit noch meist OSS im Einsatz Verschiedene Hersteller reagieren bereits (z. B. MS/Amazon) 7

8 Dienste und Anbieter: Übersicht Amazon Microsoft Google VMWare IBM Oracle (Sun) Yahoo... 8

9 Dienste und Anbieter: Kriterien Kategorie Dienste Persistenz Werkzeuge 9

10 Dienste und Anbieter: Amazon WS (1/2) Kategorie: Infrastructure as a Service Dienste: EC2 Anwendungsspezifische virtuelle Maschine (Amazon Machine Image [AMI]) Unterstützung für verschiedene Betriebssysteme Beliebig replizierbar Persistenz: Storage Service S3 Lesen und Schreiben von Objekten (1 B - 5 GB), Anzahl unbegrenzt Speicherort festlegbar (Europa oder Amerika), Zugriff kann von überall erfolgen (wichtig für evtl. Ausfuhrregelungen) Passwortgeschützter user-spezifischer Zugriff definierbar Verschiedene Zugriffsprotokolle (HTTP, BitTorrent, Postversand) 10

11 Dienste und Anbieter: Amazon WS (2/2) Persistenz: Storage Service SimpleDB WebServices Interface zum Speichern und Abfragen von Datensätzen Keine Schemadefinition erforderlich Automatische Indexierung Semi-automatische Skalierung über sog. Domains Persistenz: RDS Relationales Datenbankmodell Leistung entspricht der von MySql 5.1 Werkzeuge Kommandozeile ElasticFox (Firefox Plug-In zum Management der Amazon WS) Eucalyptus (Private Cloud Infrastruktur) 11

12 Dienste und Anbieter: MS Azure (1/2) Kategorie: Platform as a Service Dienste: Computation Services Ausführen von Microsoft ASP.NET Web Applikationen oder.net Code in der Cloud Service Hosting mit IIS 7.0 and Microsoft.NET Framework 3.5 Web Portal zum Deployment, Skalierung und Upgrade von Diensten und Anwendungen Persistenz: Simple Data Storage Services Blobs, Tabellen und Queues geschützter Zugriff und dreifache Replikation Einfacher Datenzugriff über ein REST Interface Persistenz: SQL Data Services Eingeschränkte Variante des SQL-Server 12

13 Dienste und Anbieter: MS Azure (2/2) Werkzeuge Vollständige Offline-Entwicklungsumgebung mit allen Computation und Storage services Visual Studio add-in für lokales Debugging 13

14 Dienste und Anbieter: Google App Engine (1/2) Kategorie: (limited) Platform as a Service Dienste Laufzeitumgebung für Web-Applikationen Programmiersprachen Python oder Java Google Accounts API zur Autorisierung von Benutzern Scheduled Tasks Analog zu Cron-Jobs App-Engine Services URL Fetch (Zugriff auf Netz-Ressourcen) Mail (Versenden von s) Memcache (Zugriff auf nicht-persistente Applikationsdaten) Bildbearbeitung (Größe ändern, Zuschneiden, Drehen) 14

15 Dienste und Anbieter: Google App Engine (2/2) Persistenz: Datastore Persistente, transaktionale Speicherung von Daten Werkzeuge Administrationskonsole für installierte Anwendungen Überwachung der Quotas Log-Viewer Data-Viewer IDE integration (eclipse) für lokale Entwicklung 15

16 Dienste und Anbieter: Fazit Heterogene Dienstlandschaft Keine Standardisierung Noch kein bevorzugtes Modell (Infrastructure, Platform, Software) erkennbar 16

17 Alternative zur "Public Cloud" "Private Cloud" zur besseren Nutzung von vorhandenen Strukturen Vorteile im Vergleich zur "Public Cloud" Bessere Kontrolle über Daten und Anwendungen Kein Provider Lock-in Nachteile im Vergleich zur "Public Cloud" Höheres Risiko für ineffiziente Ressourcennutzung Höheres Risiko von Ausfällen aufgrund von HW/SW-Fehlern, Angriffen etc. Höhere Betriebskosten (Personal, HW, Energie etc.) 17

18 Architekturanforderungen Horizontale Skalierbarkeit Erfordert feingranulare Modelle und Dienste Zustandsloses (REST) Design wird bevorzugt, ist aber nicht immer geeignet Umgang mit technologischen Einschränkungen, z. B. nicht-relationale Datenmodelle Eingeschränkte APIs Hohe Toleranz beim Zugriff auf Daten und Dienste Größere Schwankungsbreiten bei Latenzen Eingeschränkte Ressourcen (z.b. max. 30s Laufzeit) Frage: Lassen sich klassische n-schichten Architekturen auf Cloud Computing portieren? 18

19 Fallstudie: Google App Engine (1/2) Ziele Vollständige Umsetzung einer fachlich einfachen Applikation Lokale Entwicklung Deployment Updates/Migration/Versionierung Abdeckung möglichst vieler Aspekte von "richtigen" Anwendungen Schichtenarchitektur Rollen/Rechte Einsatz von externen Frameworks (Wicket, Spring) Verwendung von Ajax 19

20 Fallstudie: Google App Engine (2/2) Positiv Einfaches Set-Up (Account, Aktivierung, Tooling) Gute Werkzeugunterstützung (eclipse, ant) Einfaches Programmiermodell Transparente Anbindung an Storage Engine (JDO, JPA) Weder noch Dokumentation Vorgegebenes Projekt-Layout Negativ Unterschiedliches Verhalten in der Entwicklungs- und Produktionsumgebung Teilweise wenig aussagekräftige Fehlermeldungen Kein lokaler DB-Browser (Performance) 20

21 Zusammenfassung Cloud Computing ist ein Trend, der nicht ignoriert werden kann und sollte Es gibt viele verschiedene Anbieter mit sehr unterschiedlichen Ansätzen und Dienstleistungen Cloud Computing ist nicht für alle Arten von Anwendungen geeignet Klassische Architekturen lassen sich mit Hilfe von Frameworks genauso umsetzen wie beim herkömmlichen Deployment Mein Tipp: Unbedingt anschauen und für Ihr Unternehmen bewerten 21

22 Ihre Fragen? Jürgen Lind

23 Kontakt: Jürgen Lind iteratec GmbH Inselkammerstr München-Unterhaching Juergen.Lind@iteratec.de Tel. 089 /