Cloud-Computing. 1. Definition 2. Was bietet Cloud-Computing. 3. Technische Lösungen. 4. Kritik an der Cloud. 2.1 Industrie 2.

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1 Cloud Computing Frank Hallas und Alexander Butiu Universität Erlangen Nürnberg, Lehrstuhl für Hardware/Software CoDesign Multicorearchitectures and Programming Seminar, Sommersemester 2013

2 1. Definition 2. Was bietet Cloud-Computing 2.1 Industrie 2.2 Privat 3.1 Software Hadoop Angebot Clusteraufbau Client und Cluster MapReduce-Verfahren Speedup mit GPU Beschleunigung 3.2 Hardware NVIDIA GRID Motivation Aufbau Performance vs. Cost 4. Kritik an der Cloud [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 2

3 1. Definition "Cloud Computing ist ein Modell, das es erlaubt bei Bedarf, jederzeit und überall bequem über ein Netz auf einen geteilten Pool von konfigurierbaren Rechnerressourcen (z. B. Netze, Server, Speichersysteme, Anwendungen und Dienste) zuzugreifen, die schnell und mit minimalem Managementaufwand oder geringer Serviceprovider-Interaktion zur Verfügung gestellt werden können." [ Webseite des BSI] [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 3

4 1. Definition IaaS Infrastructure as a Service Virtualisierte Hardware Rechner, Netzwerke PaaS Platform as a Service Bereitstellung von Programmier- und Lauftzeitumgebungen Nutzer entwickeln eigene Software SaaS Software as a Service Cloud Service bietet Zugang zu Software Sammlungen Wird auch als Software on Demand bezeichnet [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 4

5 1. Definition Cloud Service Breitband Consumer Industrie [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 5

6 2. Was bietet Cloud-Computing Klassisches Outsourcing: Firma mietet sich Rechen- und Speicherkapazitäten bei einem speziellen Anbieter: -exklusive Nutzungsrechte -langfristige Mietverhältnisse -immer noch starre IT-Infrastruktur [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 6

7 2. Was bietet Cloud-Computing Outsourcing in die Cloud: Firma mietet sich Rechen- und Speicherkapazität in einer Wolke: - Mehrere Firmen teilen sich eine gemeinsame Infrastruktur - Dynamische Skalierbarkeit der Ressourcen - Anpassung der IT-Leistungen an die gewünschten Erfordernisse durch den Nutzer -Geographische Verteilung der IT-Leistungsanbieter möglich [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 7

8 2. Was bietet Cloud-Computing 2.1 Für Firmen: Zugriff auf wichtige Daten von überall durch mehrere Benutzer Wichtige Daten durch die weite Verteilung Sicher gelagert Einfache Erweiterung der Rechen- und Speicherkapazität möglich (Big Data / Large Scale Computing) Cloud Service Storage Category Computing [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 8

9 2. Was bietet Cloud-Computing 2.2 Für den Privatanwender: Zugriff auf Daten von überall und jederzeit Sharing Mehr Mobilität bei Multimedia und Gaming Cloud Service Storage Category Gaming [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 9

10 1. Definition 2. Was bietet Cloud-Computing 2.1 Industrie 2.2 Privat 3.1 Software Hadoop Angebot Clusteraufbau Client und Cluster MapReduce-Verfahren Speedup mit GPU Beschleunigung 3.2 Hardware NVIDIA GRID Motivation Aufbau Performance vs. Cost 4. Kritik an der Cloud [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 10

11 3.1 Hadoop Angebot Verteiltes Dateisystem für Big Data- Anwendungen Aufteilung in unabhängige Cluster Partitioning und Computing über mehrere Tausend Hosts Parallelisierung durch MapReduce-Verfahren [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 11

12 3.1 Hadoop Clusteraufbau NameNodeX DataNode DataNode DataNode 0 DataNode 1 DataNode 2 DataNode N-2 N-1 N n DataNodes Kommuniziert mit Client und nimmt Metadaten auf Weist Client DataNodes zu bei Schreibvorgängen Mehrere tausend DataNodes Mehrere zehntausend Clients Speichern blockweise Daten Untereinander verbunden Senden Heartbeat an NameNode Einheitliche Architekturen [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 12

13 3.1 Hadoop Clusteraufbau NameNodeX DataNode Metadaten: Speicherort von Daten Zugriffsrechte Änderungszeiten Cluster Heartbeat: Aktuelle Auslastung Verfügbare Speicherkapazität [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 13

14 3.1 Hadoop Client und Cluster Schreibanfrage: Client Zuweisung von Adresse [2] Schreibt Block n [3] Anfrage [1] NameNode Nimmt Daten über neu geschriebene Blöcke auf Ack [7] Ack [6] Schreibt Block n [4] Schreibt Block n [5] DataNode Xi DataNode Xj DataNode Xk [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 14

15 3.1 Hadoop Client und Cluster Write once Read often! Lesen mit dem MapReduce Verfahren! [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 15

16 Block2 Block1 Cloud-Computing 3.1 Hadoop MapReduce-Verfahren Beispiel: Zeige die meist verlinkte Website zum Thema X! (A,B) (A,C) (A,D) (B,E) (B,D) (C,B) (C,D) (C,A) (D,A) (E,C) (E,B) (E,D) Map-Prozess Map-Prozess (B,1) (C,1) (D,1) (E,1) (D,1) (B,1) (D,1) (A,1) (A,1) (C,1) (B,1) (D,1) Key, Value - Paare (Mehrere Schlüssel möglich) -Passenden Key auswählen -Neuen Wert zuweisen [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 16

17 Block2 Block1 Cloud-Computing 3.1 Hadoop MapReduce-Verfahren (A,B) (A,C) (A,D) (B,E) Map (B,D) (C,B) (C,D) (C,A) (D,A) (E,C) (E,B) (E,D) Map (B,1) (C,1) (D,1) (E,1) (D,1) (B,1) (D,1) (A,1) (A,1) (C,1) (B,1) (D,1) Zusammenfassen nach Schlüsseln (B,[1,1,1]) (C,[1,1]) (D,[1,1,1,1]) (E,[1]) (A,[1,1]) Reduce-Prozess: Liste der Werte wird zu Einzelwerten zusammengefasst Reduce Reduce Reduce Reduce Reduce (B,3) (C,2) (D,4) (E,1) (A,2) [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 17

18 3.1 Hadoop GPU Beschleunigung bei Map-Reduce 2,5 2 Speedup 1,8 1,89 1,96 Viele Speicherzugriffe 1,5 1,6 Memory-Bound! 1 0,5 Speedup nicht signifikant hoch 0 1 GB 10 GB 100 GB 1 TB [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 18

19 1. Definition 2. Was bietet Cloud-Computing 2.1 Industrie 2.2 Privat 3.1 Software Hadoop Angebot Clusteraufbau Client und Cluster MapReduce-Verfahren Speedup mit GPU Beschleunigung 3.2 Hardware NVIDIA GRID Motivation Aufbau Performance vs. Cost 4. Kritik an der Cloud [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 19

20 3.2 NVIDIA Grid Motivation Gaming Industrie ist 68 Mrd. Dollar schwer und wachsend. Idee: Erweiterung der Cloud Dienste um GaaS Gaming as a Service Mobiles Gaming nimmt weiter zu. NVIDIA Grid Kundenvorteile: Zugriff auf Spiele in der Cloud Gaming auf beliebigen Geräten Gaming ohne Anforderungen [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 20

21 3.2 NVIDIA GRID Server Aufbau Server Architektur optimiert für Grafik 20 Grid Server pro Rack 240 NVIDIA GPUs 200 TFlops (entspricht ca. 720 Xbox 360 bei 1/5 des Verbrauchs) Bis zu 24 User pro Server 480 User pro Rack [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 21

22 3.2 NVIDIA GRID Server Latenz [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 22

23 3.2 NVIDIA Grid Visual Computing Appliance Aufbau 2 x 8-Core Xeon CPU with Hyperthreading 384 GB RAM ca W PSU [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 23

24 3.2 NVIDIA Grid Visual Computing Appliance Aufbau 2xKepler GPU [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 24

25 3.2 NVIDIA Grid Visual Computing Appliance Support von 16 Virtual Machines User benötigen lediglich ressourcenfreundlichen Client Dynamische Performanceverteilung [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 25

26 3.2 NVIDIA Grid VCA vs. Workstation GRID VCA Kosten 39,900 $ + 4,800 $ Lizenzgebühren Desktop Workstations Bei äquivalenter Leistung ca. 25,000 $ Wartung 1 Maschine 16 Maschinen Verbrauch bei Volllast ca. 2.0 kw ca. 11,2 kw Performanceverteilung X Bei Ausfall alle 16 VMs down vereinzelte Ausfälle Mobilität X [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 26

27 4. Kritik an der Cloud Daten nicht mehr lokal sondern weltweit verteilt auf mehrere Server Fehlende Transparenz (Was passiert wirklich mit den Daten?) Abhängigkeit vom Cloud Service Datenverlust bei Insolvenz des Cloud Service Daten über das Internet angreifbar [MAP Seminar Sommersemester 2013] [Frank Halles und Alexander Butiu] [Cloud Computing] 27

28 Cloud Computing Danke für die Aufmerksamkeit. Q&A?

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