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Softwarearchitektur: Grid- und Cloudcomputing

GIS Praktische Informatik Master

1. Semester an der HTW des Saarlandes

Kim Meiser, Victor Mitskanets

Softwarearchitektur

Grid- und Cloudcomputing

Betreut durch Prof. Dr. Reiner Güttler

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Softwarearchitektur: Grid- und Cloudcomputing

„ Ein Platz auf der Wolke: Was Cloud Computing genau ist, ist noch

nicht ganz klar. Dass es sich allerdings um die Computer-Technik der

Zukunft handelt, scheint sicher (…) Längst liefern sich Google, Amazon,

Adobe und Microsoft einen Kampf um die Vorherrschaft im Geschäft mit

den zentralisierten Diensten.“

„Pioneer will Millionen Fernsehgeräte mit P2P-Grid vernetzen“

„CERN startet das Peta-Grid (…) ein Netzwerk aus 140 Rechenzentren“

Quelle: heise.de Newsticker

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Agenda

Was ist Grid- und Cloudcomputing Anwendungsbereiche Grid-Strukturen Anbieter Beispiel: Verwendung eines Webgrids Fazit

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Agenda

Was ist Grid- und Cloudcomputing Anwendungsbereiche Grid-Strukturen Anbieter Beispiel: Verwendung eines Webgrids Fazit

Was ist Grid- und Cloudcomputing: Einleitung

Vor etwa 30 Jahren: Beginnende Vernetzung von Computern mit dem Ziel, Informationen zu teilen

Der Durchbruch des Internets kam erst Jahre später Etablierung von Standards, Protokolle, Sicherheit braucht Zeit Aufbau Infrastruktur, Änderung Geschäftsprozesse langwierig

Nutzen des Internets ist erst seit wenigen Jahren für den Anwender sichtbar und erlebbar

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Was ist Grid- und Cloudcomputing: Einleitung

Nächste Stufe der Vernetzung: Neben Bereitstellung von Daten auch Bereitstellung von Rechenkapazität

Vorhandene Rechenleistung „mieten“

Zugriff einfach, standardisiert und sicher

Jeder kann diese Rechenleistung verwenden, wenn nötig

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Was ist Grid- und Cloudcomputing: Einleitung

Idee: Zusammenschluss der Rechenleistung zu einem „Supercomputer“, einem Grid

Vergleichbar mit Strom-Grid und Steckdose Wie beim Stromnetz kann jeder einspeisen:

Rechenzentren (Kraftwerke), Privatleute (Solar-Anlage)

Große, meist ungenutzte Kapazitäten weltweit(Computer, Handys, Spielkonsolen, Embedded Systems…)

Ziel: Vorhandene Ressourcen zugänglich machen

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Was ist Grid- und Cloudcomputing: Einleitung

Beispiel: In jedem Handy, Computer, Fernseher, Playstation, Aufzug, Kühlschrank, … steckt eine zur Zeit ungenutzte CPU

Bereitstellung der ungenutzten Ressourcen für andere Nutzung fremder Ressourcen bei Bedarf Effizientere Auslastung Geringere, nutzungsorientierte Kosten Unterschiedliche Ressourcen, also auch Speicherplatz usw.

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Was ist Grid- und Cloudcomputing: Die 5 Ideen

Resource Sharing: Beinahe „endlose“ Kapazitäten Secure access: Wer wann auf welche Ressourcen zugreifen darf,

muss klar geregelt sein Resource use: Das Grid „verteilt“ die Aufgabe möglichst

automatisch, um effiziente (schnelle) Lösungen zu liefern Death of Distance: Entfernung sollte keinen Unterschied machen Open Standards: Interoperabilität zwischen verschiedenen Grids

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Was ist Grid- und Cloudcomputing: Buzzword-Bingo

Farm Gleichartige, vernetzte Hosts, die zu einem logischen System verbunden sind.

Cluster Vernetzte Computer, zur Steigerung von Verfügbarkeit, Load-Balancing oder High-

Performance. Bei gleichartiger Ausstattung wird auch der Begriff Farm verwendet.

Grid „Virtueller Supercomputer“, der aus einem Cluster lose gekoppelter Computer

erzeugt wird. Lose bedeutet, während des Betriebes dynamisch hinzufügen und entfernen.

Cloud Die Idee oder das Konzept, Ressourcen auf einer „pay-per-use“-Basis aus einer

„Wolke“ zu beziehen. In unterschiedlichen Quellen wird Grid- und Cloudcomputing synonym verwendet.

Quellen: Foster, Kesselmann. GridCafé. Wikipedia. IBM. Amazon.

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Anwendungsbereiche

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Anwendungsbereiche

Rechenintensive Aufgaben Mathematische Berechnungen, Simulationen (Medizin,

Geologie, Klimawandel, Astronomie, …)

Speicherintensive Aufgaben Messdaten, Datenbanken, Web-Kopien (Suchmaschinen)

Hochleistungs-Grids Forschungszentren, Simulation, Wetter

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Grid-Strukturen: Ein Grid zum Selberbasteln

Software/Middleware für Aufbau und Verwaltung von Grids OGSA (Open Grid Service Architecture)

UNICORE (Uniform Interface to Computing Resources)

GridGain (Entwicklungs- und Runtime-Umgebung für Java)

Globus Toolkit (Implementierung von OGSA)

Sun Open Cloud Platform

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Grid-Strukturen: Betriebssystem-Ebene

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Windows Azure Service Platform Ubuntu „Karmic Koala“

mit EC2-Unterstützung Linux-Distribution

XtreemOS uvm.

Grid-Strukturen: Volunteer-Computing BOINC - Berkley Open Infrastructure for Network Computing

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Grid-Strukturen: Hochleistungs-Grids Zusammenschaltung von Hochleistungsrechnern D-Grid: Deutschland-Grid Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) vernetzt 140

Rechenzentren in 33 Ländern

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Anbieter für Webgrids bzw. SaaS

Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) SimpleDB S3 (Simple Storage Service) Cloud Front SQS (Simple Queue Services)

Google AppEngine Global Player wie IBM, Sun, etc. mit eigenen Angeboten Kleinere, Spezialisierte Anbieter (Dr. GoGrid u.a.)

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Beispiel: Verwendung eines Webgrids

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Umgebung für Webanwendungen Ersetzt klassischen Webserver und

Datenbank bei Webanwendungen Läuft auf Googles Infrastruktur Skalierung der Ressourcen und

load-balancing übernimmt App Engine Software Google APIs als Ressourcen verfügbar

Google App Engine

Übersichtliches Beispiel

Benutzt die Datenbank

Beliebig viele Benutzer gleichzeitig möglich

Wegen Benutzeroberfläche geeignet zur Vorführung

Beispiel: Verwendung eines Webgrids

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Beispielanwendung Gästebuch

Beispiel: Verwendung eines Webgrids

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Anwendung während Entwicklung lokal ausführbar

Automatischer Rollout per Script möglich

Einfacher Rollback, falls im Betrieb Fehler auftreten

Test und Rollout

Beispiel: Verwendung eines Webgrids

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Erläuterung Programmaufbau

Deployment-Prozess

Testlauf

Vorführung

Google App Engine Grid: Pro/Contra

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Vorteile Sehr einfache Projekt Veröffentlichung Genug CPU und RAM kostenlos

Nachteile zur Zeit nur mit Python Die Projekte müssen öffentlichen sein. Begrenzt auf 5 Mio. Seitenzugriffe pro Monat in der

kostenlosen Version. max. 10 Applikationen pro Google-Account möglich

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Agenda

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Fazit

Grid- und Cloudcomputing ist die nächste Innovation im Netz Potentiale sind unvorstellbar groß Nach und nach wird auch der Anwender die Vorteile erleben

Innovationen brauchen Zeit Stabile, leistungsstarke Netze erforderlich Architekturkonzepte müssen gefunden werden Abrechnung, Sicherheit und Integrität der Daten ist noch nicht

gewährleistet

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