Le document présente le cloud computing comme un paradigme de calcul distribué offrant des ressources via des data centers accessibles par internet. Il détaille les différentes structures de services telles que IaaS, PaaS et SaaS, ainsi que les avantages tels que l'élasticité et la gestion partagée des ressources. Enfin, il souligne les défis en matière de sécurité, de gestion des données et la nécessité de standards pour assurer l'interopérabilité des systèmes.

1. Les clouds, du buzz à la vraie science Frédéric DesprezLIP ENS Lyon/INRIA Grenoble Rhône-AlpesEPI GRAAL/Avalon14/06/2010

2. Hype !

3. introduction

4. IntroductionIl est moins coûteux de louer de la capacité de calcul et de stockage que de monter un centre de calcul

5. La transparence d’utilisation des grandes plates-formes distribuées est primordiale

6. Pouvoir gérer ces ressources de manière dynamique et élastique!

7. Un long historique du calcul distribué à plus ou moins grande échelle

8. Des supercalculateurs et grappes aux Clouds en passant par les grilles

9. Des besoins applicatifs de plus en plus importants et variés

10. Explosion du nombre et du volume de données

11. Utility computing

12. “Wewillprobablysee the spread of computer utilities, which, likepresentelectric and telephone utilities, will service individual homes and offices accrossthe country”Professeur John McCarthy, 1961 !!!

13. Qu’est-ce que le Cloud Computing ?Un paradigme de calculdistribuéémergeantdanslequel les données et les services sontdisponiblesdans des data centers extensibles et peuventêtreaccédés de manièretransparentedepuis des appareils (ordinateurs, téléphones, grappes, …) connectés par InternetSystèmes distribués !5ème génération d’architectures 1970: Mainframes,

14. 1980: Client-serveurs,

15. 1990: Web, grilles,

16. 2000: SOA,

17. 2010: Clouds Credit: IBM Corp.Cloud Computing

18. Cloud ComputingNé de

19. La profusion de ressources (data centers)

20. Une technologie de virtualisation mature et des communications à haut débit

21. Quelques caractéristiques

22. Libre service à la demande

23. Le consommateur récupère des ressources de calcul et de stockage à la demande (machines virtuelles)

24. Accès réseau

25. Ressources, briques logicielles et applications disponibles à travers le réseau pour des clients de tailles différentes

26. Mise en commun de ressources

27. Data centers fournissant les ressources (machines, stockage, mémoire, BP réseau) pour différents clients en mode partagé. Diminution des tâches de maintenance.

28. « Elasticité » réactive et rapide

29. Croissance ou décroissance dynamique du nombre de ressources en fonction de la demande et des besoins. Extensibilité !

30. Service mesuré et facturation à l’usage

31. Reporting de l’utilisation des ressources

32. Résilience

33. Continuité du serviceConstat : CoûtInvestissement*Source : http://media.amazonwebservices.com/AWS_Cloud_Best_Practices.pdf7

34. Une vue à 10000 piedsSLAsServices webVirtualisation

35. Grilles vs CloudsUne vision partagée

36. simplifier l’accès aux ressources distantes de la manière la plus transparente possible

37. Technologie différente

38. Grappes et batchs vs datacenters et virtualisation

39. Gestion de ressources

40. Statique vs dynamique

41. Modèle de programmation

42. MPI/GridRPC vs MapReduce/scripts/workflows

43. Modèle de sécurité

44. Certificats vs Web + SSL

45. Des domaines applicatifs différents (pour l’instant!)

46. HPC/HTC vs BusinessGridComputingCloudComputingSalesforces.comGrid‘5000InfrastructureIaaSCloudComputingAmazon EC2/S3Eucalyptus IaaSOpen SourceNimbus IaaSOpen SourceOpenNebulaIaaSOpen SourceFP7 ReservoirSun Open CloudMicrosoftAzureIBM Blue CloudHP FlexibleComputingServicesFutureGridLe calculcomme un service : un historique1998199920032006200820092007200520112010Crédits: T. Priol, INRIA