Cloud Computing - VSIS

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Cloud Computing

basieren auf: • [1] G. Alonso: „EAI and Cloud Computing“, Dept. of Computer Science, ETH-Zürich, CH, 2010 • [2] M. Papazoglou: „Blueprint Solutions S for f Cloud C Computing“, C “ Tilburg University/ERISS, / SS NL, 2011 • [3] M. Alexander: „Cloud Computing“, Hochschule der Medien, Wirschaftsinformatik, Stuttgart, 2009 • [4] Jimmy Lin: „What is Cloud Computing“, The iSchool, University of Maryland, USA, 2008 • [5] Wikipedia: „Cloud Computing“, http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing • [6] Christian Metzger, Thorsten Reitz, Juan Villar: „Cloud Computing Chancen und Risiken aus technischer und unternehmerischer Sicht“, Carl Hanser Verlag, München, 2011

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VIS‐1 Cloud‐1

Motivation / Definition(en) • • • • •

Cloud = the name comes from the figures commonly use to represent the Internet as a cloud  or as a series of connected clouds p g y g p g Cloud computing is basically accessing computing resources across a network “If computers of the kind I have advocated become the computers of the future, then  computing may someday be organized as a public utility just as the telephone system is a public utility The computer utility could become the basis of a new and important system is a public utility... The computer utility could become the basis of a new and important  industry.”    — John McCarthy, MIT Centennial in 1961 McKinsey – – –



Hardware‐basierter Service, der Rechen‐, Netzwerk‐, und Speicherkapazität anbietet. H d b i t S i d R h N t k dS i h k ität bi t t Dabei muss der Kunde sich nicht um die Hardware kümmern. Infrastruktur ist anpassbar / skalierbar

Forrester Research (Erklärung aus 30 befragten Unternehmen)  „Cloud Computing steht für einen Pool aus abstrahierter, hochskalierbarer und verwalteter IT‐ [1] Infrastruktur, die Kundenanwendungen vorhält und nach Verbrauch abgerechnet wird.“

[6]

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Large Data Centers • Web‐scale problems? Throw more machines at it! • Clear trend: centralization of computing resources in large data  l d l f l d centers — Necessary ingredients: fiber, juice, and space Necessary ingredients: fiber juice and space — What do Oregon, Iceland, and abandoned mines have in common?

• Important Issues: Important Issues: — Redundancy — Efficiency — Utilization — Management g

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VIS‐1 Cloud‐3

Cloud Computing: Übersicht

http://lonewolflibrarian.files.wordpress.com/2009/02/cloud‐computing‐kitchen‐sink.jpg p p p g jpg vsis inf min uni hh ws 12_13

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Mandantenfähigkeit / Multi Tenancy-Architektur

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Cloud Computing: Logical Diagram

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Definition(en) SaugatuckTechnology (amerikanisches Marktforschungs‐und Beratungshaus) „Cloud Computing umfasst On‐Demand‐Infrastruktur (Rechner, Speicher, Netze)  Cl d C ti f tO D d I f t kt (R h S i h N t ) und On‐Demand‐Software (Betriebssysteme, Anwendungen, Middleware,  Management‐und Entwicklungs‐Tools), die jeweils dyna‐misch an die  Erfordernisse von Geschäftsprozessen angepasst werden. Dazu gehört auch die  Fähigkeit, komplette Prozesse zu betreiben und zu managen.“

Im Kern geht es darum, Ressourcen dynamisch zur Verfü‐gung zu  stellen. D.h. die Leistung ist flexibel und passt sich dem Workload der Anwendung an der Anwendung an. [3] vsis inf min uni hh ws 12_13

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Beispiel: Salesforce

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Ökonomisches Modell • • • •

Shift in economic model: the relevance and weight of technology diminishes as it becomes commodity and  standardized (electricity grid, phone, water supply) Providers: economies of scale by having many users sharing the same infrastructure Consumers: reduced cost and overhead Consumers: reduced cost and overhead Gründe für Cloud Computing [Industry report William Blair & Company, L.L.C., June 8, 2009 – Original source IDC]

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Vorteile ‐ geringe bis keine Anfangsinvestitionen nötig (ideal für Startups) ‐ hohe (automatische) Skalierbarkeit, immer die nötige Leistung zur richtigen Zeit!  (On‐Demand Ressource) „If you got famous and your systems or your infrastructure did not scale you became a  victim of your OWN SUCCESS.“ „If you invested heavily and did not get famous, you became a victim of your failure.“

‐ dadurch für alle Unternehmensgrößen geeignet ‐ Bezahlung nach Bedarf (verbrauchsabhängig) B hl hB d f( b h bhä i ) ‐ Einsparung bei eigenen IT‐Kosten und Personal ‐ Prozesszeit kann durch viele Instanzen verkürzt werden P it k d h i l I t kü t d ‐ aufwendige Analysen können kostengünstig durchgeführt werden. ‐ keine Wartung & Upgrades der Hardware nötig k i W t &U d d H d öti ‐ standortunabhängiger Zugriff auf Daten & Dienste von überall

[3]

‐ Verkürzung der Einführungszeit neuer Anwendungen, da Ressourcen immer da V kü d Ei füh it A d d R i d vsis inf min uni hh ws 12_13

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Nachteile ‐ Daten werden bei einem Dritten gespeichert Keine 100 % Verfügbarkeit garantiert ‐ Keine 100 % Verfügbarkeit garantiert Amazon S3 99,90 % Amazon EC2 99,95 % (CIO Schmerzgrenze ist 99,99 %) ‐ Unter Umständen müssen die IT‐Organisation sowie bestehende Anwendungen  angepasst werden g Prozesse müssen neu gestaltet werden ‐ Hohe Wechselbarriere zu anderen Providern Da kein Standard vorhanden ist, jeder macht es anders! ‐ Keine Garantie für den Erfolg kritischer Services (z.B. Analysen) Verantwortung, wenn etwas schief geht, bleibt beim Unternehmen selbst.

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Vor‐ und Nachteile für kleine Unternehmen Chancen • Standardisierung und Ausrichtung an modernen IT-Lösungen, ohne die erheblichen Investitionen im Vorfeld mittragen zu müssen – was für viele Kleinunternehmen gar nicht ginge. • keine Kapitalbindung (Software- und Hardwarekauf), sondern im Idealfall monatliche Nutzungsgebühren mit kurzen Kündigungsfristen • flexible Anbieterwahl – so ergibt sich auch für kleine Unternehmen eine größere Auswahl. • Breite und kurzfristige Skalierbarkeit – zum Ausgleich von Nutzungsspitzen Normalerweise geringe Schulungskosten, kein eigener Support bei kleinen Unternehmen nötig Risikotransfer zum Cloud-Anbieter – sofern einklagbares Service-Level-Agreement (SLA) vorhanden ist Hohe Kompetenz des Cloud-Anbieters gegenüber einer eigenen, internen Lösung im Kleinunternehmen Risiken • Abhängigkeit von großen Anbietern, die sich um die Belange kleiner Unternehmen im Zweifel wenig kümmern. • Risiko, die Kompetenz für die Umsetzung der eigenen Prozesse an ein Fremdsystem zu verlieren, besteht immer. • Die zukünftige Kostenentwicklung ist nicht immer planbar. Stärken • im Zweifel eher aktueller Stand der Technik, den das Kleinunternehmen nicht nachverfolgen muss • Informatikkompetenz des Cloud-Anbieters • schnelle Implementierung und Einführung der Software • im Zweifel besserer Service, als wenn er selbst erbracht werden müsste • einfache und unkomplizierte Nutzung und Anbindung verschiedener Standorte Schwächen • Wo ist die Hoheit über unternehmenskritische Daten? Hieraus resultieren die Abhängigkeit vom Dienstleister und die Notwendigkeit in das Vertrauen in die Zukunftssicherheit des Anbieters. • Zuverlässigkeit des Internet bzw. der Netzverbindung – ggf. handelt es sich hier auch unterschiedliche Provider. • Verzicht auf eigene IT-Kompetenz - Unter Umständen können längere Antwortzeiten entstehen vsis inf min uni hh ws 12_13

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[6]

SWOT‐Analyse für kleine/große Unternehmen

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Cloud Computing: Technische Basis • Advantages – – – – – – –

Renting an IT infrastructure to many users Renting an IT infrastructure to many users Sharing of resources (reduced capital expenditure) Reduction of costs through scale Reduced operational expenses (“pay Reduced operational expenses ( pay as you go as you go”)), more predictable costs more predictable costs Centralized monitoring and maintenance Control over software evolution C Control over service level agreements l i l l

• Chellenges – Economies of scale (how to pack as many users as possible in the least  possible amount of infrastructure hw+sw) – SLA and long term contracts – Network (inside and outside) – Business model (data movement costs, vendor lock‐in, long term,  regulations, security, legislation…)

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Technische Grundlagen des Cloud Computing •

Computer clusters: “Cloud computing uses internally a multilayer architecture to take advantage of advances in  technology while externally it offers a centralized service with the advantages of a more  monolithic infrastructure both economically and in terms of software evolution“  [Alonso]



Scale up vs. scale out – The internet bubble – Multicore



Large scale computig facilities – Commodity hardware – Simple models of paralell Si l d l f l ll computations i – Failures and dynamic provisoning

• • •

Scale up is based on using a bigger computer as the load increases. This requires to use  Scale up is based on using a bigger computer as the load increases This requires to use parallel computers scale‐up with more and more processors. Scale out is based on using more computers as the load increases instead of using a bigger  computer. computer Both are usually combined! Scale out can be applied at any level of the scale up.

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Cloud Computing: Technische Basis Computing resources • Cluster of computers (massive parallelism) • Virtualization (sharing of resources) • Large scale storage facilities (access to data) Network • Services ‐ web services or REST‐ (interfaces) • SOA (architecture of applications)

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Programmierung: Parallel Computing • MapReduce – – – – – –

No rigid schema No rigid schema No built in indexes Low‐level programming No automatic support for data distribution Finer‐grained failure handling Novel methods to deal with slow nodes and load imbalance Novel methods to deal with slow nodes and load imbalance

• Parallel Databases – – – – – –

Pre‐defined schema Hash and B‐tree indexes SQL‐based programming (extensible with UDFs) Optimizations sensitive to data distribution and skew Optimizations sensitive to data distribution and skew Push‐based transfer of intermediate data (non‐materialized) No special methods for slow nodes

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[1] VIS‐1 Cloud‐17

Flexibilität vs. Standardisierung CAP Theorem  [Brewer, PODC00]

• 3 desirable 3 desirable properties for distribted for distribted web services: – Consistency – Availability – Partition tolerance

• CAP theorem: – it is impossible to achieve all 3 all 3 – you can only have 2 out the 3 – the choice which p property p y to forfeit determines the nature of yyour system y

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VIS‐1 Cloud‐18

ACID vs. BASE • ACID – – – – – –

Atomic, Consistent, Isolated, Durable , , , Strong consistency for transactions highest priority Availability less important Pessimistic Rigorous analysis Complex mechanisms

• BASE – – – – – –

Basically Available, Soft‐state, Eventually consistent Availability and scaling highest priorities Weak consistency Optimistic Best effort Simple and fast

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VIS‐1 Cloud‐19

Virtualisierung • Virtualization – Types of VM – Multi‐core and virtualization

• Resource utilization – Dynamic provisioning y p g – Sharing – Migration

• Virtualization is key to cloud infrastructures: Virtualization is key to cloud infrastructures: – Allows to separate the service from the actual machines running the service  (Iaas = VM aaS) • Abstracts the hardware for the user Abstracts the hardware for the user • Gives flexibility to the provider

– Becomes the unit of cloud usage – It should allow migration in and out of the cloud It should allow migration in and out of the cloud

• Drawback: existing software models collide with virtualization (e.g., licen‐ ses for databases) vsis inf min uni hh ws 12_13

[1]

VIS‐1 Cloud‐20

Key Technology: Virtualization

App

App

App

App

App

App

OS

OS

OS

O Operating System ti S t

Hypervisor

Hardware

Hardware

Traditional Stack

Virtualized Stack

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VIS‐1 Cloud‐21

Divide and Conquer “Work” Work

P ii Partition

w1

w2

w3

“worker” worker

“worker” worker

“worker” worker

r1

r2

r3

“Result”

C bi Combine [4]

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VIS‐1 Cloud‐22

Choices, Choices, Choices • • • •

Commodity vs. “exotic” hardware Number of machines vs. processor vs. cores Bandwidth of memory vs. disk vs. network Different programming models

Different Workers • Different cores in the same CPU • Different CPUs in a multi‐processor system • Different machines in a distributed system Parallelization Problems • How do we assign work units to workers? • • • • •

What if we have more work units than workers? What if we have more work units than workers? What if workers need to share partial results? How do we aggregate partial results? How do we know all the workers have finished? f What if workers die?

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[4] VIS‐1 Cloud‐23

Cloud Computing Types

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Typen von Clouds (1) • Private clouds: Private clouds are virtualized resources made available as Private clouds are virtualized resources made available as  a service within one organization • Advantages: – No legal and security aspects – Your own infrastructure – Fast provisioning of resources

• Disadvantages – Limited sharing Limited sharing of resources – Your own infrastructure [1] vsis inf min uni hh ws 12_13

VIS‐1 Cloud‐25

Typen von Clouds (2) Public clouds: Public clouds are a service offering by a provider that are open to the public and  ub c c ouds a e a se ce o e g by a p o de t at a e ope to t e pub c a d can be used following a contractual agreement • Advantages:

− Economies of scale − Robustness through numbers

• Disadvantages

− Legal and security aspects − Load separation

The most common scenario in the short and medium term is likely to be private clouds  The most common scenario in the short and medium term is likely to be private clouds connected to public clouds for quick provisioning – Private cloud facilitates transition while maintaining control over IT infrastructure – Public cloud (multiple providers) for expansion and outsourcing ( p p ) p g vsis inf min uni hh ws 12_13

[1] VIS‐1 Cloud‐26

Cloud computing sample architecture

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[5]

VIS‐1 Cloud‐27

IaaS configuration

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IaaS: Infrastructure as a Service ‐ Es wird eine virtuelle Computerinfrastruktur bereitgestellt (Amazon EC2) ‐ Beliebig Rechenleistung auf Abruf, für aller Art von Anwendungen ‐ Why buy machines when you can rent cycles? Examples: Amazon’s EC2,  h b hi h l ? l ’ AppNexus

GoGrid,  id

Advantages – Fast provisioning – Reduced CapEx – Large scale resources for small companies Large scale resources for small companies – You control the software that runs – Least vendor lock‐in Disadvantages – Hardware CapEx not the dominant factor – Development and Maintenance costs remain – Model with lowest margings for provider Beispiele: Amazon EC2, Rackspace Cloud, Terremerk, Google Compute Engine vsis inf min uni hh ws 12_13

VIS‐1 Cloud‐29

PaaS configuration

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PaaS: Platform as a Service Weiterentwicklung der SaaS‐Idee ‐ Bereitstellung einer Entwicklungs‐und Betriebsumgebung für Anwendungen im Internet  ( (Framework) k) ‐ Programme können erweitert oder neu programmiert (zusammen geklickt) werden ‐ Give me nice API and take care of the implementation

Advantages – Platform software already installed – Simplified maintenance of platform software Simplified maintenance of platform software – Control of the application and data – Reduced CapEx for hardware and key software Disadvantages – Some development and maintenance costs – Often inflexible in what can be done and deployed Often inflexible in what can be done and deployed – Vendor lock‐in at the platform level Beispiele: Heroku, Engine Yard,Mendine, Google App Engine, MS Azure, OrangeScape vsis inf min uni hh ws 12_13

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SaaS configuration

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VIS‐1 Cloud‐32

SaaS: Software as a Service Anwendungen werden als Service im Abonnement über das Internet bezogen ‐ Software läuft über den Browser ‐ Daten werden beim Anbieter gespeichert d b b h ‐ Just run it for me! Example: Gmail ‐ Anbieter übernimmt Wartung und Sicherheit (Updates)

Advantages – No CapEx or OpEx – Cost related to use – No maintenance or development – Model with highest margins for provider – Larger software markets (no differentiation) Larger software markets (no differentiation)

Disadvantages – Vendor lock‐in at the application level V d l k i t th li ti l l – Availability Beispiele: Google Apps Salesforce com MS Office 365 Beispiele: Google Apps, Salesforce.com, MS Office 365 vsis inf min uni hh ws 12_13

VIS‐1 Cloud‐33

Platform vs. Web Service

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VIS‐1 Cloud‐34

IaaS Beispiel: Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Preisbeispiel für On‐Demand Instances (Kosten je Stunde)

Preisbeispiel für Reserved Instances (Einmalige Fixkosten + Kosten je Stunde)

[3] Rent computing resources by the hour, Basic unit of accounting = instance‐hour, Additional  VIS‐1 Cloud‐35 costs for bandwidth

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Cloud Computing Manifesto [private companies 2009 *] • User centric systems enrich the lives of individuals, education, communication, collaboration, business,  entertainment and society as a whole; the end user is the primary stakeholder in cloud computing. • Philanthropic initiatives don initiatives don'tt work! work! • Openness of standards, systems and software empowers and protects users; existing stan‐dards should  be adopted where possible for the benefit of all stakeholders. • Transparency p y fosters trust and accountability; decisions should be open to public collaboration and  y; p p scrutiny and never be made "behind closed doors". • Interoperability ensures effectiveness of cloud computing as a public resource; systems must be  interoperable over a minimal set of community defined standards and vendor lock‐in must be avoided. • Representation of all stakeholders is essential; interoperability and standards efforts should not be  dominated by vendor(s). • Discrimination against any party for any reason is unacceptable; barriers to entry must be minimized. • Evolution E l i is an ongoing process in an immature market; standards may take some time to develop and  i i i i k d d k i d l d coalesce but activities should be coordinated and collaborative. • Balance of commercial and consumer interests is paramount; if in doubt consumer interests prevail. • Security is fundamental, not optional. is fundamental not optional

[5] *) The document was developed by way of an open community consensus process in response to a request by Microsoft that any 'manifesto' should be created, from its 

vsis inf min uni hh ws 12_13 inception, through an open mechanism like a Wiki, for public debate and comment, all available through a Creative Commons license.

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Zusammenfassung Simple technical explanation: – Large scale shared storage (file systems) L l h d t (fil t ) – Clusters of computers – Virtualization – Platforms for development – Services Cloud computing does not represent a radical change in the  underlying technology but rather in the software in dustry underlying technology but rather in the software in‐dustry model [1]

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VIS‐1 Cloud‐37

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Cloud Computing basieren auf: • [1] G. Alonso: „EAI and Cloud Computing“, Dept. of Computer Science, ETH-Zürich, CH, 2010 • [2] M. Papazoglou: „Bluep...

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