Cloud Data Management
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- Marcus Lichtenberg
- vor 8 Jahren
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1 Cloud Data Management Kapitel 2: Infrastruktur und Services Dr. Anika Groß Sommersemester 2015 Universität Leipzig
2 Inhaltsverzeichnis Hardware-Infrastruktur Grundideen performanter Datenverarbeitung in der Cloud Aufbau eines Data Centers 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 Bsp. Google Rechenzentrum Jedes Server-Rack verfügt über vier Switches, die durch verschiedenfarbige Kabel angeschlossen sind.
8 Bsp. Google Rechenzentrum Leitungen zum Transport von Wasser zur Kühlung
9 Storage Hierarchy [BH09]
10 Standard-Hardware statt High-End Standard-Hardware ist kosteneffizienter pro Leistungseinheit Ähnliche Ausfallwahrscheinlichkeiten, geringerer Stromverbrauch Nahezu beliebige Skalierbarkeit ( pay as you go/grow ) [BH09]
11 (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
12 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
13 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]
14 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]
15 Seeks vs. Scans Sequentielle Verarbeitung großer Datenmengen performant da aufwändige Seeks entfallen Seek = Positionierung des Lese-Schreibkopfes auf Platte Computer hard-drive seeking demonstration: Beispiel Datenbank mit Datensätzen à 100 Byte 1 TB Update 1% aller Datensätze Variante 1: Updates mit Random Access Variante 2: Neuschreiben aller Datensätze
16 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]
17 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,... Kapitel 3 Dateisystem (für Nutzer/Anwendung) NTFS EXT4 NFS HDD1 HDD2 Client NFS Server Dateisystem (Server) EXT4 EXT4 HDD1 HDD2
18 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
19 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
20 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
21 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,...
22 Techniken für Performance & Availability Replication Redundante Speicherung von Daten Anwendung: u.a. Dateisystem (GFS/HDFS), 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
23 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 ---
24 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
25 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
26 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
27 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
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