Cloud Data Management

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1 Cloud Data Management Kapitel 2: Infrastruktur und Services Lars Kolb Wintersemester 2013/14 Universität Leipzig

2 Inhaltsverzeichnis Hardware-Infrastruktur Grundideen performanter Datenverarbeitung in der Cloud Aufbau eines Data Centers Dateisysteme für die Cloud Google File System, Hadoop File System Software-Infrastruktur Aufbau, Anforderungen und Ziele Cloud-Dienste: Software/Platform/Infrastructure as a Service Cloud-Anbieter Beispiel: Amazon Virtualisierung

3 Big Ideas Scale out statt scale up Grenzen von SMPs (symmetric multi-processors) und großen Shared-Memory- Maschinen Freie Skalierbarkeit Flexible Nutzung von Rechner-Ressourcen ( 1000 Rechner für 1 Minute ) Sequentielle Datenverarbeitung statt wahlfreiem Datenzugriff Festplatten: Seeks sind teuer, Datendurchsatz akzeptabel Datenverarbeitung dort, wo die Daten liegen (geringe Zugriffszeit) Vermeiden unnötigen Datentransfers

4 Scale-up vs. Scale-out [DGLS99 ff] Scale-up = vertikale Skalierung schnellere SMP-Knoten Shared Everything Scale-out = horizontale Skalierung N unabhängige Rechner (z.b. Commodity Server) Hinzufügen neuer Rechner nach Bedarf Shared Nothing oder Shared Disk (Cluster) Scale-out in Cloud-Data-Center mit preiswerter Standard-Hardware geringere Kosten, geringere Administrationsaufwand, leichte Erweiterbarkeit,... Alternative: geringere Zahl von High-End-Servern

5 Aufbau eines Datacenters Server CPUs DRAM Disks Rack Server Ethernet Switch Cluster [BH09]

6 Aufbau eines Datacenters (2) Bilder von Google s Data Center [BH09]

7 Storage Hierarchy [BH09]

8 Standard-Hardware statt High-End Standard-Hardware ist kosteneffizienter pro Leistungseinheit Ähnliche Ausfallwahrscheinlichkeiten, geringerer Stromverbrauch Nahezu beliebige Skalierbarkeit ( pay as you go/grow ) [BH09]

9 (Ökonomische) Gründe für Data Centers Sehr große ( Server) Data Centers kostengünstiger als mittelgroße (1.000 Server) Faktor 5-7 pro Ressource (Netzwerk, Speicher, Administratoren,...) Virtualisierung ermöglicht (nahezu) freie Standortwahl nach ökonomischen Gesichtspunkten Strompreis, Löhne, Steuern,... Große Web-Firmen (Google, Amazon,...) benötigen große Infrastrukturen... die aber nicht ständig zu 100% ausgelastet sind Vermietung von Ressourcen (anfangs) als Zusatzgeschäft

10 Kommunikationskosten Parallelverarbeitung erzwingt Kommunikation zwischen Knoten/Cores SMP (shared memory): Latenz ~100 ns LAN: Latenz ~100 s Scaling up vs. scaling out Kleines Cluster of High-End-SMPs vs. großes Cluster of Low-End-SMPs Bsp: Core-SMP vs Core-SMP Einfaches Kostenmodell Gesamtkosten: Kosten für Berechnung (1ms) + Kosten für (globalen) Datenzugriff Für n Knoten (keine Berücksichtigung der Cores) 1 ms + f [100 ns / n s (1-1/n)] Light communication: f =1 Medium communication: f =10 Heavy communication: f =100

11 Kommunikationskosten (2) Vergleich: 1 n m-core vs. n m-core 1 n m-core bis zu 10mal schneller als entsprechendes n m-core Cluster keine Veränderung ab n=8 [BH09]

12 Kommunikationskosten (3) Vergleich: (c/128) 128-Core vs. (c/4) 4-Core Bsp: Cluster size = 512 entspricht Core vs Core Sobald High-End-Server geclustert werden (müssen), sinkt der Performanzvorteil deutlich, z.b. <15% ab 1024 cores Standard-Hardware-Cluster hat ähnliche Performanz bei deutlich geringeren Kosten [BH09]

13 Seeks vs. Scans Sequentielle Verarbeitung großer Datenmengen performant da aufwändige Seeks entfallen Seek = Positionierung des Lese-Schreibkopfes auf Platte Beispiel Datenbank mit Datensätzen à 100 Byte 1 TB Update 1% aller Datensätze Variante 1: Updates mit Random Access Variante 2: Neuschreiben aller Datensätze

14 Datenzugriff Verarbeitung großer Datenmengen u.a. beeinflusst von Zugriffszeiten Ziele Verarbeitung nah an den Daten Daten möglichst im RAM Sequentielles Lesen von Disk L1 cache reference 0.5 ns Branch mispredict 5 ns L2 cache reference 7 ns Mutex lock/unlock 25 ns Main memory reference Send 2K bytes over 1 Gbps network Read 1 MB sequentially from memory Round trip within same datacenter Disk seek 100 ns 20,000 ns 250,000 ns 500,000 ns 10,000,000 ns Read 1 MB sequentially from disk Send packet CA NED CA 20,000,000 ns 150,000,000 ns [De09]

15 Dateisysteme und verteilte Dateisysteme Dateisystem System für permanente Datenspeicherung Zugriffsschicht für physischen Datenträger (HDD, DVD,...) Basisobjekt: Datei eindeutig referenziert durch Namen und (hierarchischen) Pfad Beispiele: FAT32, NTFS, ext4,... Verteiltes Dateisystem ermöglicht Zugriff auf Dateien anderer Rechner (Server) Problemfälle Concurrency Replication Caching Beispiele: DFS, NFS,... Dateisystem (für Nutzer/Anwendung) NTFS EXT4 NFS HDD1 HDD2 Client NFS Server Dateisystem (Server) EXT4 EXT4 HDD1 HDD2

16 Notwendigkeit neuer Dateisysteme für Cloud Nutzer Beispiele Anzahl der Dateien Größe der Dateien Lesezugriff Lokal / Netzwerk Anwender, (lokale) Programme Textverarbeitung Fotoverwaltung sehr viele (>>1,000,000) kleine (KB-MB) teilw. concurrent, komplett Schreibzugriff mehrfach Überschreiben Cloud

17 Google File System Proprietäres, verteiltes Linux-basiertes Dateisystem Hochskalierend: tausende Festplatten, mehrere 100TB Open Source-Alternative: Hadoop Distributed File System Netzknoten: billige Standardhardware (kein RAID) Hardwarefehler- und ausfälle sind Regelfall; Gewährleistung von Datensicherheit optimiert für Streaming Access File-Änderungen durch Anhängen: write once - read many times Verteiltes, sequentielles Lesen (blockweise) Hoher Durchsatz statt geringer Latenz Physische Datenpartitionierung in Chunks (Default: 64 MB) Verteilung über mehrere Chunkserver (und Replizierung jedes Chunks) Master-Server Mapping: Datei->Chunk->Node Replikat-Management: Default 3 Chunk-Kopien (in 2 Racks) Anfragebearbeitung, Zugriffsverwaltung

18 Google File System: Architektur [GGL03]

19 Master Metadata-Management Mapping: Datei > Chunk > ChunkServer (Node) Alles im Hauptspeicher (performant) Logfile 64 byte pro Chunk, wenige Dateien persistentes Logging kritischer Metadaten-Updates Repliziert, Checkpoints (Revovery) Single-Master-Problem (Single Point of Failure, Bottleneck) Shadow Masters haben ( recent ) Kopie des Mappings; springen bei Ausfall ein Reduzierter Workload für Master nur Metadaten große Chunksize (64MB), damit wenige Metadaten / Interaktion / Netzwerk Overhead Authority-Weiterreichung an Primary Replicas bei Datenänderung (Lease)

20 Datenmanipulation Mutation (Schreiben oder Anhängen) muss für alle Replikate durchgeführt werden Lease Mechanismus Master bestimmt ein Replica zur Koordinierung ( lease for mutation ) Primary Replica sendet Folge von Mutations-Operationen an alle Secondary Replicas Reduzierte Master-Workload Datenfluss von Kontrollfluss entkoppelt Append-Operation GFS hängt Daten von Client an File an GFS bestimmt Offset, damit parallele Schreibzugriffe möglich optimiert für Multiple-Producer-Single-Reader-Queues (z.b. MapReduce) [GGL03]

21 Hadoop Framework für skalierbare und verteilte Software frei, open-source, Java (z.t.) Nachbau proprietärer Systeme GFS/HDFS, BigTable/HBase, MapReduce

22 Hadoop File System: Architektur [HDFS] GFS Master=HDFS Namenode, GFS ChunkServer = HDFS Datanode

23 Hadoop File System: Funktionsweise Heartbeats/Block Reports Under-replicated Block Write Pipeline Quelle Graphiken: [4] Client Read

24 GFS/HDFS: Zusammenfassung Eigenschaft Metadaten Technologie / Idee Instanzdaten Zuverlässigkeit Lese-Operation Schreib-Operation Auf GFS/HDFS abgestimmte Programmiermodelle (z.b. MapReduce) Moving Computation is Cheaper than Moving Data Ziel: Berechnung auf gleichem (oder nahem) Knoten wie Daten

25 Platform as a Service Infrastructure as a Service Software as a Service Software-Infrastruktur Presentation Modality/Platform The frogs who desired a king. Data/Voice/Video, PC/Embedded/Mobile Data APIs Applications Meta Data Content Native, Web, Emulated Structured/Unstructured Integration & Middleware APIs Database, Messaging, Queueing Management Connectivity & Delivery Abstraction Hardware Facilities IPAM/DNS, Transport, Security, Auth. VMM, Grid/Cluster, Images Compute, Network, Storage Power, HVAC, Space

26 Cluster-Level Software: Anforderungen Ressource Management Zuordnung von Tasks zu Ressourcen Ziel: Performanz, effizienter Energieverbrauch Hardware Abstraction Virtualisierung Ziel: Einheitlicher (einfacher) Ressourcen-Zugriff Deployment und Maintenance Software-Upgrades, Monitoring Ziel: geringerer Nutzer/Administrator-Aufwand Programming Framework einfache Realisierung paralleler/web-scale Anwendungen Ziel: Erhöhung der Produktivität von Programmierern

27 Cluster-Level-Software: Besonderheiten vs. Desktop-Software inhärente Parallelität effiziente Ausnutzung aller verfügbarer Ressourcen relativ homogene Platform begrenzte Heterogeniät durch schrittweise Ersetzen defekter Hardware bzw. Hinzufügen große Varianz in Workload Varianz der Applikationen, Nutzungsvarianz (Peaks),... Fault-free -Anforderung Verfügbarkeit trotz täglicher Hardware-Defekte auf Grund Größe eines Data Centers vs. High Performance Computing nicht vorhersagbarer (Daten-)Input Umfang, Schema,... sehr große Datenvolumina z.t. auch bei HPC nicht nur Computing Speicher-Dienste, Datenbanken, Web-Applikationen,...

28 Techniken für Performance & Availability Replication Redundante Speicherung von Daten Anwendung: u.a. Dateisystem (GFS/HFS), Storage Service (Amazon Dynamo) Load Balancing Workload-Aufteilung auf mehrere Knoten Anwendung: parallele Programmierung (MapReduce), WebApps (Google App Engine) Data Partitioning Aufteilung eines Datenbestandes in mehrere Partitionen zur effizienten Bearbeitung Anwendung: u.a. Cloud-Datenbank (Bigtable), parall. Programmierung (MapReduce) Eventual Consistency Änderungen am Datenbestand werden nicht sofort an Replikate weitergereicht Anwendung: Storage Service (Amazon Dynamo) Weitere Überprüfung ob Nodes still alive, Überprüfung der Datenintegrität, Datenkompression

29 Techniken für Performance & Availability (2) Replication Performance Availability Schutz vor Datenverlust Data Partitioning Load Balancing Eventual Consistency Recovery schneller bei (kleinen) Partitionen --- Effiziente parallele Writes --- Identifikation fehlerhafter Knoten; keine Requests an nicht verfügbare/langsame Knoten Health Checking und Integritätsprüfung Datenkompression ---

30 Infrastructure as a Service Bereitstellung (Mieten) von Ressourcen + Infrastruktur-Tools CPU, Storage, Network Lokaler Server in der Cloud früher: Utility Computing Keine automatische Skalierung Hohe Flexibilität Bezahlung nach Nutzung (pro CPU-Stunde, pro MB,...) Zeitraum und Größe frei wählbar ( 1000 CPUs für 1 Stunde ) Beispiele Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Rackspace Amazon Simple Storage Service (S3) Amazon Route 53

31 Platform as a Service Framework zur Entwicklung und Bereitstellung von Applikationen Infrastruktur führt hochgeladenen Quellcode aus Begrenzte automatische Skalierung Dynamische Allokation von Instanzen je nach Nutzungsaufkommen Dynamische Partitionierung von Daten möglich Mittlere Flexibilität Bezahlung nach Nutzung (CPU, Speicher, Requests,...) Einschränkungen beim Quellcode (Sprache, nutzbare Bibliotheken,...) Beispiele Amazon Elastic MapReduce, Hadoop MapReduce Google App Engine

32 Software as a Service Bereitstellung von (Web)-Applikationen zur sofortigen Nutzung Standardisierte Software (z.b. Office-Produkte, CRM,...) Datenspeicherung i. Allg. beim Anbieter Automatische Skalierung durch Anbieter definierte Verfügbarkeit / Response-Times möglich Flexibilität flexible Bezahlung nach Nutzungsumfang (statt Lizenzkosten) Customisierung nur eingeschränkt möglich Beispiele Google Apps (Docs, Mail,...) Salesforce

33 Vergleich IaaS, PaaS und SaaS IaaS PaaS SaaS Nutzer Administrator Anwendungsentwickler Endnutzer Komponenten Compute Capacity Bezahlung CPU, Speicher,... Beispiele Compute Capacity Cloud Storage Amazon EC2 + S3, Azure Storage Cloud-DB BigTable, SimpleDB App Framework + Compute Capacity Requests, Dienstnutzung (DB, Mail,...)... CPU, Speicher,... Anwendungsfälle Laufzeitumgebung MapReduce, Google App Engine Erweiterbare Webapps Facebook Business Layer + App Framework + Compute Capacity Nutzungsdauer/- intensität (je nach App-Typ) WebApps Google Mail

34 Die Amazon-Cloud Building powerful web applications in the AWS Cloud : A Love Story - Jinesh Varia:

35 Varianten zur Speicherung von Daten Content Delivery (z.b. S3, CloudFront) Storage (z.b. Elastic Block Store) Data Store / Database (z.b. SimpleDB) Nutzungsszenario Große (statische) Dateien Write-Once-Read-Many Content Delivery Network Speicherung beliebiger Daten (ähnlich HDD) File-System Speicherung (semi-) strukturierter Daten einfache Anfragen Hochskalierbare Anwendungen Beispiele Videos, Musik Backups Speicher für EC2- Instanz Log-Dateien Nutzerprofile Ungeeignet für / nicht unterstützt Querying Searching Content Distribution Komplexe SQL- Anfragen, z.b. Joins Weitere Möglichkeiten Ephemeral Store: Nicht-persistenter Datei-Speicher für EC2-Instanz Relational Database Service: RDBMS via WebService Best Practices for Architecting in the Cloud - Jeff Barr

36 Infrastructure as a Service Amazon EC2 APIs IaaS: Mieten von Linux/Win-Instanzen RESTful Webservices (API) zur Allokation und Management von Ressourcen mittels virtueller Maschinen (VM) Erstellung eigener VM s möglich Basiert auf Xen Hypervisor 1 EC2-CU ( Compute Unit ) = CPU capacity of GHz 2007 Opteron or 2007 Xeon CPU: 1 1 CU bis CU Virtuelle Speicher: 1.7 GB bis 15 GB Linux oder Windows; Preise (EU): $0.10 bis $2.50 Integration mit anderen Diensten Connectivity & Delivery Abstraction Hardware Facilities

37 Amazon EC2: Management Bereitstellung aller Funktionen per SOAP/REST-API Programmatischen Zugriff + Web Interface für manuellen Zugriff AMI = Amazon Machine Image Public (vorgefertigt von Amazon) oder private (von Nutzer erstellt) Workflow Ggf. AMI-Upload; Speicherung durch Elastic Block Storage Reservierung physikalischer Ressourcen, Kopieren auf (phys.) Server Starten der VM = Instanziierung des AMI Zugriff mittels IP und SSH (Linux) bzw. RDP (Windows) Ggf. Einbinden weiterer Dienste Demo

38 Amazon EC2: Abrechnung Kurze Demo im Rahmen einer Vorlesung (Micro Instances) Massive Nutzung für Forschungsprojekt (vgl: 1 Jahr = 8760 Stunden)

39 EC2-Integration mit anderen Diensten Elastic Block Store (EBS) Persistenter Blockspeicher, der zur Laufzeit mit EC2-VM verbunden werden kann Block Device in VM Nutzung: Dateispeicher (Formatierung mit FS), Snapshot für VM, Preis (09/12): ab $0,11 pro GB und Monat; $0,11 pro 1 Million I/O Requests Elastic IP EC2-VMs erhalten zufällige IP aus EC2-IP-Pool Unvorteilhaft für einfachen Nutzer-Zugriff (z.b. Webserver) Zuordnung statischer IP(s) zu EC2-VM Preis (09/12): ab $0.00 ($0.005) für (nicht) laufende EC2-VM pro Stunde Elastic Load Balancing Automatische Verteilung eingehender Requests auf EC2-Instanzen Requests von einem Nutzer stets zur selben Instanz Erkennung ausgefallener VMs Preis (09/12): $0.028 pro Stunde

40 Virtualisierung Definition: In computing, virtualization (or virtualisation) is the creation of a virtual (rather than actual) version of something, such as a hardware platform, operating system (OS), storage device, or network resources. (Wikipedia) Beispiele Virtueller Hauptspeicher (z.b. Auslagerungsdatei unter Windows) Virtuelles Laufwerk (z.b. Virtual Clone Drive ) Verteiltes Dateisystem VPN (Virtual Private Network) VM (Virtuelle Maschine)

41 IaaS und Virtualisierung Flexible Bereitstellung von Ressourcen durch virtuelle Maschinen (VMs) Starten vorgefertigte (pre-compiled) VMs, die z.b. als Datei bereitstehen Elastizität: Starten beliebig vieler VMs auf beliebig vielen Servern Unterschiedliche Arten von VMs Vorausgesetzte Hardware-Eigenschaften (CPU, RAM, HDD, ) Zusätzlicher Speicher kann integriert werden Gast-Betriebssystem (Linux, Windows, ) Bezahlung nach VM-Typ und Nutzungsdauer (#Stunden) Herausforderungen Isolated Execution (z.b. Speicher-Management) Faire Verteilung der Ressourcen Performanz im Vergleich Nicht-Virtualisierung

42 Architektur und Schnittstellen Maschinen-Architektur API Applications ABI Libraries Operating System System Calls ISA System ISA User ISA Hardware API = Application Programming Interface ABI = Application Binary Interface ISA = Instruction Set Architecture Virtualisierung simuliert Schnittstellen Quelle: CS5204 Operating Virginia Tech

43 Arten der Virtualisierung (1) Host = echtes System, Guest = virtuelle(s) System/Anwendung VMM = Virtual Machine Manager Quelle Bild und folgende Folien: Cloud Computing -Vorlesung 2012, Daniel Warneke, TU Berlin

44 Arten der Virtualisierung (2) Virtualization Process Virtualization OS Virtualization System Virtualization Java Virtual Machine Common Language Runtime (.NET / Mono) FreeBSD Jails Sun Solaris Zone User-Mode Linux Emulation Full Virtualization OS-assisted Virt. HW-assisted Virt. Bochs QEMU znes VMWare Oracle Virtual Box XEN Denali MS Hyper-V KVM Auch genannt: Hardware Virtualization Relevant für IaaS Siehe auch:

45 Full-Virtualization Gast-OS weiß nicht, dass es in einer VM läuft Keine Anpassung des OS nötig, erfordert virtualisierbare HW Bekannter Vertreter: VMWare Handling von Privileged Instructions Teil der Processor Instruction Sets, die nur in System Mode ausgeführt werden können (z.b. direkter Zugriff auf HS und CPU) VMM emuliert Effekt von PrivInstr. auf Hardware (Ressourcen) ( Trap and emulate ) Speicher-Management Separierung von Speicher für Gast-OS und VMM (page tables, shadow copies ) Synchronisierung mittels Shadow Page Tables I/O-Management i.allg. Device-Nutzung durch mehrere VMs Dedicated (z.b. Tastatur), Partitioned (z.b. HDD), Shared (z.b. Netzwerkadapter), Spooled (z.b. Drucker), Virtuell (z.b. Netzwerk-Interface) Handling auf System Call, Device Driver oder I/O operation level

46 OS-assisted (auch: Paravirtualisierung) Häufig genutzte Form von Virtualisierungs-Plattformen Gast-OS weiß, dass es in einer VM läuft Anpassung des OS-Quellcodes nötig OS unterhält Application Binary Interface (ABI) OS vermeidet Privileged Instructions (und damit Emulierung) PrivInstr werden mit Hypercalls die direkt mit VMM kommunizieren ersetzt Gast-OS kann eigene Page Tables führen Performanz-Steigerung bei Lesen I/O-Handling durch spezielle Device-Treiber Bekannter Vertreter: XEN Kommerzielle und akademische Verbreitung (u.a. von Amazon EC2) Unterstützung durch OS-Distributoren: opensuse, Debian, Ubuntu,

47 Virtualisierung: Vergleich Modifiziertes Gast OS Hardware Support nötig Performanz Full OS-assisted HW-assisted Nein Ja Sehr gute Performanz (insbesondere für nicht-modifizierte OS) Nachteile Eingeschränkte Flexibilität wegen Hardware- Einschränkungen

48 Zusammenfassung Hardware-Infrastruktur Data Center sind Basis einer effiziente Cloud-Infrastruktur Scale out statt Scale up Dateisysteme für die Cloud, z.b. GFS optimiert für große Datenmengen und konkurrierende Zugriffe Software-Infrastruktur Software/Platform/Infrastructure as a Service Techniken für Performance & Availability Flexible Kombination von Cloud-Diensten Virtualisierung als Grundlage für IaaS

49 Quellen und Literatur [BH09] Barroso and Hölzle: The datacenter as a computer: An introduction to the design of warehouse-scale machines. Morgan & Claypool, 2009 [De09] Dean: Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. Keynote LADIS 2009 [DGLS99] Devlin, Gray, Laing, Spix: Scalability Terminology, MS Tech Report, Dec [GGL03] Ghemawat, Gobioff, and Leung: The Google File System. Symposium on Operating Systems Principles, 2003 [HDFS] [1] [2] [3] [4]

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