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HTW
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
HTWdS, Softwarearchitektur: Grid- und Cloudcomputing
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HTW
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
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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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Agenda
Was ist Grid- und Cloudcomputing Anwendungsbereiche Grid-Strukturen Anbieter Beispiel: Verwendung eines Webgrids Fazit
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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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Agenda
Was ist Grid- und Cloudcomputing Anwendungsbereiche Grid-Strukturen Anbieter Beispiel: Verwendung eines Webgrids Fazit
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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.
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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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Was ist Grid- und Cloudcomputing Anwendungsbereiche Grid-Strukturen Anbieter Beispiel: Verwendung eines Webgrids Fazit
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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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Agenda
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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
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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
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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
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Beispiel: Verwendung eines Webgrids
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Erläuterung Programmaufbau
Deployment-Prozess
Testlauf
Vorführung
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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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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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Ihre Fragen bitte!
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.