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Les Clouds: Buzzword ou révolution technologiqueFrédéric Desprez, Adrian MuresanLIP ENS Lyon/INRIA Grenoble Rhône-AlpesEPI GRAAL/Avalon 06/06/2010
Hype !
Agenda ,[object Object]
Cloud Computing: modes d’utilisation et exemples
Programmer les Clouds
Sécurité et pannes
Performances
Problèmes de recherche
Conclusion,[object Object]
Introduction ,[object Object]
La transparence d’utilisation des grandes plates-formes distribuées est primordiale
Pouvoir gérer ces ressources de manière dynamique et élastique!
Un long historique du calcul distribué à plus ou moins grande échelle
Des supercalculateurs et grappes aux Clouds en passant par les grilles
Des besoins applicatifs de plus en plus importants et variés
Explosion du nombre et du volume de données
Utility computing
“Wewillprobablysee the spread of computer utilities, which, likepresentelectric and telephone utilities, will service individual homes and offices across the country”Professeur John McCarthy, 1961 !!!,[object Object]
Les grilles Qu’est-cequ’une grille ? « A fully distributed, dynamically reconfigurable, scalable and autonomous infrastructure to provide location independent, pervasive, reliable, secure and efficient access to a coordinated set of services encapsulating and virtualizing resources (computing power, storage, instruments, data, etc.) in order to generate knowledge ... » d’après le CoreGRIDNoE
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 Internet 5ème génération d’architectures ,[object Object]
 1980: Client-serveurs,
 1990: Web, grilles,
 2000: SOA,
 2010: Clouds	Credit: IBM Corp. Cloud Computing
Cloud Computing ,[object Object]
La profusion de ressources (data centers)
Une technologie de virtualisation mature et des communications à haut débit
Quelques caractéristiques
Libre service à la demande
Le consommateur récupère des ressources de calcul et de stockage à la demande (machines virtuelles)
Accès réseau
Ressources, briques logicielles et applications disponibles à travers le réseau pour des clients de tailles différentes
Mise en commun de ressources
Data centers fournissant les ressources (machines, stockage, mémoire, BP réseau) pour différents clients en mode partagé. Diminution des tâches de maintenance.
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Croissance ou décroissance dynamique du nombre de ressources en fonction de la demande et des besoins. Extensibilité !
Service mesuré et facturation à l’usage
Reporting de l’utilisation des ressources
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Continuité du service,[object Object]
Google Data centers ,[object Object]
 40 serveurs/rack,[object Object]
The Million-Server Data Center http://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/devices/what-will-the-data-center-of-the-future-look-like
Constat : Coût Investissement *Source :http://media.amazonwebservices.com/AWS_Cloud_Best_Practices.pdf 14
Une vue à 10000 pieds SLAs Services web Virtualisation
Grilles vs Clouds ,[object Object]
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Gestion de ressources
Statique vs dynamique
Modèle de programmation
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Modèle de sécurité
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Des domaines applicatifs différents (pour l’instant!)
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Modes d’utilisation
Cloud Computing: modes d’utilisation ,[object Object]
Le matériel est fourni sous forme de machines virtuelles sur lesquelles on installe son image disque
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Platform as a Service (PaaS)
On peut développer ses propres applications en utilisant les services fournis
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Virtualisation Machines virtuelles s’exécutant sur un nœud de calcul VM0 VM1 VM2 N0 Proposé par IBM dans les années 60 “Virtual Machines have finallyarrived. Dismissed for a number of years as merelyacademiccuriosities, they are nowseen as cost-effective techniques for organizing computer systemsresources to provideextraordinary system flexibility and support for certain unique applications”. Goldberg, Survey of Virtual Machine Research, 1974 Nœud de calcul Crédits: T. Priol, INRIA
Virtualisation Apache web server simulation Propriétés ,[object Object],VM2 VM1 ? Machine virtuelle Machine virtuelle Crédits: T. Priol, INRIA
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Amazon Web Services : Contexte Site marchand amazon.com (1995) Trafic fluctuant Disponibilité Analyse de données Gestion de stock Large catalogue International : latence (réplication géographique) => CDN 2006 ,[object Object]
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AWS : géo localisation : 5 régions De 2 à 4 zones de disponibilité dans chaque région Credits: Fabien Bousquet, Kalistic
AWS : Vue générale *Source : http://media.amazonwebservices.com/AWS_Cloud_Best_Practices.pdf Credits: Fabien Bousquet, Kalistic
AWS : Mise en place Inscription internet Carte bancaire Instantané Console Web pour démarrer Pas d’attente de mise en place Pas de coût d’installation Système ouvert / automatisable : Outil SDK API Credits: Fabien Bousquet, Kalistic
Amazon Elastic Compute Cloud A set of APIs and business models which give developer-level access to Amazon’s infrastructure and content: Search As A Service Alexa Web Information Service Alexa Top Sites Alexa Site Thumbnail Alexa Web Search Platform Data As A Service Amazon E-Commerce Service Amazon Historical Pricing Infrastructure As A Service Amazon Simple Queue Service Amazon Simple Storage Service Amazon Elastic Compute Cloud Other tools BD : 		RDS, SimpleDB Messaging : 	SNS, SQS, SES Stockage : 	EBS, AWS Import/Export CDN : 	CloudFront » « Calcul » : 	MapReduce Déploiement/Gestion : Beanstalk, CloudFormation Surveillance : 	CloudWatch Réseaux : 	Route 53, VPC People As A Service Amazon Mechanical Trunk Credits: Jeff Barr, Amazon
Autresoutils ,[object Object]
provides an easy way to setup, operate and scale a relational database in the cloud. You can launch a DB Instance and get access to a full-featured MySQL database and not worry about common database administration tasks like backups, patch management etc.
Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)
a reliable, highly scalable, hosted distributed queue for storing messages as they travel between computers and application components.
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provides a hosted Hadoop framework running on the web-scale infrastructure of Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) and Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) and allows you to create customized JobFlows. JobFlow is a sequence of MapReduce steps.,[object Object]
allows you to extend your corporate network into a private cloud contained within AWS. Amazon VPC uses IPSec tunnel mode that enables you to create a secure connection between a gateway in your data center and a gateway in AWS.
Amazon Route
a highly scalable DNS service that allows you manage your DNS records by creating a HostedZone for every domain you would like to manage.
AWS Identity and Access Management (IAM)
enable you to create multiple Users with unique security credentials and manage the permissions for each of these Users within your AWS Account. IAM is natively integrated into AWS Services. No service APIs have changed to support IAM, and exiting applications and tools built on top of the AWS service APIs will continue to work when using IAM.,[object Object]
Amazon Elastic Compute Cloud ,[object Object]
Virtual machine images (Amazon Machine Image, AMI)From $.10 per server hour ,[object Object]
 Elastic Capacity
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 Network Security ModelTime or Traffic-based Scaling, Load testing, Simulation and Analysis, Rendering, Software as a Service Platform, Hosting $.10 - $.18 per GB data transfer
Amazon EC2 Concepts Amazon Machine Image (AMI) Bootable root disk Pre-defined or user-built Catalog of user-built AMIs OS: Fedora, Centos, Gentoo, Debian, Ubuntu, Windows Server App Stack: LAMP, mpiBLAST, Hadoop Limited to 10 GB Instance Running copy of an AMI Launch in less than 2 minutes Start/stop programmatically Network Security Model Explicit access control Security groups Inter-service bandwidth is free
Types d’instances http://aws.amazon.com/fr/ec2/instance-types/ High-Memory Extra Large Instance 17.1 Go de Mémoire6.5 EC2 ComputeUnits (2 virtualcores avec chacun 3.25 EC2 ComputeUnits)420 Go de stockage d’instancePlateforme 64-bitPerformance I/O: Modérée High-Memory Double Extra Large Instance 34.2 Go de Mémoire13 EC2 ComputeUnits (4 virtualcores avec chacun 3.25 EC2 ComputeUnits)850 Go de stockage d’instancePlateforme 64-bitPerformance I/O: Elevée High-Memory Quadruple Extra Large Instance 68.4 Go de Mémoire26 EC2 ComputeUnits (8 virtualcores avec chacun 3.25 EC2 ComputeUnits)1690 Go de stockage d’instancePlateforme 64-bitPerformance I/O: Elevée Applications à grand trafic, notamment les bases de données et les applications de mise en mémoire cache Petites Instances – défaut 1.7 Go de Mémoire1 EC2 Compute Unit (1 virtualcore avec 1 EC2 Compute Unit)160 Go de stockage d’instancePlateforme 32-bitPerformance I/O: Modérée Large Instance 7.5 Go de Mémoire 4 EC2 ComputeUnits (2 virtualcores avec chacun 2 EC2 ComputeUnits)850 Go de stockage d’instancePlateforme 64-bitPerformance I/O: Elevée Extra Large Instance 15 Go de Mémoire8 EC2 ComputeUnits (4 virtualcores avec chacun 2 EC2 ComputeUnits)1,690 Go de stockage d’instancePlateforme 64-bitPerformance I/O: Elevée
Types d’instances, suite  http://aws.amazon.com/fr/ec2/instance-types/ Quadruple Extra Large Instance Grappe de Calcul 23 Go de Mémoire33.5 EC2 ComputeUnits (2 x Intel Xeon X5570, quad-core architecture “Nehalem”)1690 Go de stockage d’instancePlateforme 64-bitPerformance I/O: Très Elevée (10 Gigabit Ethernet)Nom API: cc1.4xlarge Les instances cette famille fournissent proportionnellement plus de ressources CPU avec une performance réseau améliorée et sont adaptées aux applications Calculs Haute Performance (HPC) et aux autres applications nécessitant un lien réseau. High-CPU Medium Instance 1.7 Go de Mémoire5 EC2 ComputeUnits (2 virtualcores avec chacun 2.5 EC2 ComputeUnits)350 Go de stockage d’instancePlateforme 32-bitPerformance I/O: ModéréeNom API: c1.medium High-CPU Extra Large Instance 7 Go de Mémoire20 EC2 ComputeUnits (8 virtualcores avec chacun 2.5 EC2 ComputeUnits)1690 Go de stockage d’instancePlateforme 64-bitPerformance I/O: ElevéeNom API: c1.xlarge
Amazon Simple Queue Service Efficient, reliable load distribution layer Pay by the message ,[object Object]
 Elastic Capacity
 Reliable, Simple, SecureInter-process messaging, data buffering, architecture component  $.10 per 1000 messages $.10 - $.18 per GB data transfer
EC2: Stockage Instance store Copie de l’AMI / disque de boot Limité à 10 GB Instance EC2 Mount Disque lié à l’instance sans coût additionnel Nombre et taille variable en fonction du type d’instance Ephemeraldisk EBS Non lié au cycle de vie de l’instance Nombre et taille libres S3 Copie d’un EBS à un instant T Stocké sur S3 SNAPSHOT  Accès via API Données non persistantes => Données perdues si machine arrêtée (« terminate ») ou machine plantée Données persistantes => Données non liées au cycle de vie de l’instance Credits: Fabien Bousquet, Kalistic
Amazon Simple Storage Service $.01 for 1000 to 10000 requests Virtually infinite storage capacity Provides permanence layer when EC2 nodes are not running ,[object Object]
 1 B – 5 GB / object
 Fast, Reliable, Scalable
 Redundant, Dispersed
 99.99% Availability Goal
 Private or Public
 Per-object URLs & ACLs
 BitTorrent Support$.15 per GB per month storage $.10 - $.18 per GB data transfer
Amazon S3 Concepts Objects Opaque data to be stored (1 byte … 5 Gigabytes) Authentication and access controls Buckets Object container – any number of objects 100 buckets per account / buckets are “owned” Keys Unique object identifier within bucket Up to 1024 bytes long Flat object storage model Standards-Based Interfaces REST and  SOAP URL-Addressability – every object has a URL Credits: Jeff Barr, Amazon
Amazon S3 Concepts, cont Stockage. 3 actions : Ecrire Lire Supprimer Buckets : Dossiers / fichiers Contrôle de version et droit d’accès Accès via API Plusieurs régions géographiques => Latence, disponibilité Credits: Fabien Bousquet, Kalistic
Vuegénérale S3 EC2 Region bucket Zone Instance EC2 EBS API Mount S3 Security Group Start with Do snapshot SNAPSHOT API AMI AMI Web Credits: Fabien Bousquet, Kalistic
Combiençàcoûte ? Palier gratuit Dans le cadre du palier d’utilisation gratuite d’AWS, les nouveaux clients AWS peuvent démarrer avec Amazon EC2 gratuitement.  À l’inscription, les nouveaux clients AWS reçoivent les services EC2 suivants chaque mois pendant un an :  ,[object Object]
750 heures d’ElasticLoadBalancing plus 15 GO de traitement de données
10 GO de stockage Amazon Elastic Block Storage (EBS) plus 1 million d’E/S, 1 GO de stockage de copies instantanée, 10 000 copies instantanées de demandes GET et 1000 copies instantanées de demandes Put
15 GO de bande passante entrante et 15 GO de bande passante sortante groupés parmi tous les services AWS ,[object Object]
Combiençàcoûte, instances réservées Paiement fixe à l’année et réduction tarif horaire.
Combiençàcoûte, instances spot ,[object Object]
Facturées au prix spot défini par Amazon EC2, qui fluctue de manière périodique en fonction de l’offre et de la demande pour la capacité d’instance spot.
Pour utiliser les instances spot, on fait une demande en spécifiant
le type d’instance, la région souhaitée,
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Les Clouds: Buzzword ou révolution technologique

Notes de l'éditeur

  1. - does not support OCCI yet
  2. Kate’s notes:A picture of the architecture – things to emphasize is that it is highly configurable and easy to extend – e.g. last summer we got a community contribution of the backfil/spot scheduler.I typically just discuss workspace layers and then say that Cumulus is organized in a similar way. From top, by layer:Interfaces – right now three types supported we’d love to support OCCIAnd it would be easy to do because we have this workspace API layer that makes it easy to “add on” other interfacesThe RM layer – default is the workspace scheduler (we implemented it), spot pricing adds spot pricing functionality, workspace pilot enables workspace service to work with a batch scheduler such as SGE or Torque. But you can configure workspace service with any of these schedulers – or write your own. Workspace Control Protocol allows any scheduler to interact with workspace control program that carries out its commands on the “worker nodes”The workspace control program is itself configurable – you can have different virtualization flavors, different ways of distributing images to nodes, networking options, etc. – there are many plugins
  3. - supported Hypervisors: Xen, KVM, VMware
  4. - the 2008 releas was a beta - supported JVM languages: Groovy, JRuby, Scala, Clojure, Jython and PHP - the Datastore is non-relational and uses an SQL-like syntax called GQL
  5. - AppScale (2010) - developed and is maintained by the RACELab at UC Santa Barbara
  6. 90
  7. - large oscillations in the last quarter of the year probably due to increasing number of customers of the platform
  8. Still difficult to conduct a conclusive comparison experiment => have to make some form of compromise.For IaaS clouds: the smallest VM type was used.
  9. - seving a small static file
  10. - serving a larger static file - across severla months
  11. - compute 1.000.000 operations - Salesforce is limited in the number of operations and did only 100.000 operations and that’s why it’s so good
  12. - the test is searching for a string in a storage system - the spike is caused by switching from sequential tests to parallel tests which affected all IaaS providers, except for Rackspace - PaaS clouds did well because they have optimized shared storage models for large data sets
  13. - works with oriented graphs - written in C++, has a C++ API
  14. - vertexes are identical entities, the code that they execute behaves differently because of the value that they hold (each vertex can be a state machine) - written in C++, has a C++ API
  15. In each superstep - a vertex runs a compute() function - a vertex can access all the messages it was sent from the previous step - a vertex can send messages to its neighbours (will be reveived in the next superstep)The global sync step - transfers messages from the previous superstep to the recipientsDeactivation - a vertex explicitly deactivates itself when it has no more work to do - it can be reactivated externally - vertexes that become inactive are not run in the next superstep - computation finishes when all the vertexes are inactive and there are no messages in transitCombiners can be used to combine messages that are sent to the same vertex.Aggregators can be used for global process statistics.
  16. - top-right is the binary tree which is about 50x times larger as a number of vertexes - bottom left is the random graph with mean out degree 127.1 for each vertex (approx 127 billion edges in the largest case)