Cloud Computing. Club de Investigación Tecnológica. Theodore Hope. San José, Costa Rica 16 de octubre de 2008

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1 Cloud Computing Theodore Hope San José, Costa Rica 16 de octubre de 2008

2 Qué es Cloud Computing? Modelo de Servicio: Recursos y aplicaciones brindados como servicios y administrados por terceros a través de Internet. Modelo de Cobro: Costo variable: Pay-per-use Use lo que necesita, pague por lo que use. Bajísimo costo de entrada. Modelo de Provisión: Rápido y ágil: On-demand y elástico (scale-up / -down). Recursos [casi] ilimitados. 2/xx

3 Servicios Provistos Distintos niveles de servicios provistos AaaS o SaaS: Aplicaciones para usuario final Gmail, Google Docs, Salesforce.com, Wordpress, etc. PaaS: Plataforma para desarrollo de aplicaciones Google App Engine, Mosso, Force.com, etc. IaaS: Servidores, almacenamiento, conexiones Amazon EC2/S3/EBS, Nirvanix, 3Tera, CDNs, etc. 3/xx

4 Tendencias e Impacto CC está cambiando la forma en que la infraestructura de TI se provee y consume. CC hará para TI lo que la red eléctrica hizo para la electricidad. ( The Big Switch, Nicholas Carr) Con la ubicuidad del web, CC es como un tomacorriente. 4/xx

5 Por qué CC? Características de Web 2.0 Operación 24x365, alta disponibilidad. Enormes fluctuaciones en demanda de recursos. Tendencia hacia computación en volumen : Un gran porcentaje del volumen de los sistemas estará compuesto por Web + HPC + SaaS. 5/xx

6 Por qué CC? Web Apps de gran escala Cara al público: millones de usuarios. Enorme procesamiento en back-end. CC nos da una solución efectiva al problema de escalabilidad horizontal ( scale-out ). 6/xx

7 Historia Time-sharing (hace años) Pay-per-use Content Delivery Networks (hace 10 años) Servicios de almacenamiento y ancho de banda, con optimizaciones por ubicación geográfica. e.g., Akamai, Limelight, Edgecast Cloud Computing ( ) Amazon EC2 y Google App Engine 7/xx

8 Historia Software Open Source & Gratuito CC para las masas no podría existir sin infraestructura de s/w gratuita. De lo contrario, costos de licenciamiento altísimos. Componentes indispensables: Virtualización: Xen Sistema Operativo: Linux & OpenSolaris RDBMS: MySQL & PostgreSQL 8/xx

9 CC vs. Grid Computing Grid Computing Generalmente no interactivo e.g., Análisis sismológico Ordenamiento y despacho ( scheduling ) de tareas en batch. En GC los usuarios hacen pocas solicitudes, para recursos grandes. En CC los usuarios hacen muchas solicitudes, para recursos relativamente pequeños. 9/xx

10 Aplicaciones Típicas Alto tráfico a contenido estático Archivos html/img/etc. vía http. Auto-escalamiento a múltiples instancias Debido a fluctuaciones drásticas y repentinas de tráfico. Procesamiento de imágenes Utilización de colas de entrada y salida, procesamiento de CPU, descarga vía web. 10/xx

11 Aplicaciones Típicas Replicación de RDBMS read-only Una o dos instancias de RDBMS read-write con replicación a múltiples instancias read-only. Acceso rápido y flexible a petabytes de datos Envío ( download ) a miles de clientes simultáneos. 11/xx

12 Aplicaciones Típicas Hadoop: Paralelismo masivo Framework Java, gratuito y open-source, para aplicaciones distribuidas. Aplicaciones pueden utilizar miles de nodos en paralelo, petabytes de datos, redundancia de almacenamiento. Inspirado en algoritmo Map/Reduce y GFS usado por Google. Map/Reduce divide tareas y las corre en paralelo. 12/xx

13 Taxonomía de CC (Laird, 2008) Infraestructura Recursos básicos de cómputo e interconexión. Plataforma Infraestructura de s/w que permite a admins & devs poner un app en la nube. Servicios Servicios adicionales (almacenamiento, integración, etc.). Aplicaciones Las aplicaciones en sí que los usuarios ven y usan. 13/xx

14 Taxonomía de CC (Laird, 2008) 14/xx

15 Taxonomía - Infraestructura Public Cloud Amazon EC2, GoGrid, Mosso Private Cloud Eucalyptus, Enomalism Grid Beowulf 15/xx

16 Taxonomía - Plataforma Open Cloud Platforms Heroku, Morph Labs Custom Cloud Platforms Force.com, Google App Engine Cloud Platform Tools Fabric management Rightscale, Scalr, Elastra, Kaavo Data grids Oracle Coherence, IBM extreme Scale Hyperic CloudStatus, Hadoop 16/xx

17 Taxonomía - Servicios Storage Amazon S3, Amazon SimpleDB, Microsoft SSDS, Google BigTable Integration Amazon SQS, Microsoft BizTalk Services Value-added OpSource Billing, OpenID 17/xx

18 Taxonomía - Aplicaciones Salesforce.com, Oracle OnDemand, Google Apps (mail, docs, spreadsheets), Netsuite, Taleo 18/xx

19 Proveedores y Productos de CC Amazon EC2, ServePath GoGrid, Rackspace Mosso Cloud, Joyent Accelerators, AppNexus, Flexiscale, ElasticHosts, Eucalyptus, Cassatt Active Response, Enomaly Enomalism Platform, Globus Toolkit, Beowulf, Sun Project Caroline, Heroku, Morph Labs, Aptana CloudStudio, force.com, Google App Engine, Bungee Labs Connect, Intuit Quickbase, LongJump, Coghead, Rightscale, Scalr, Elastra Cloud Server, 3Tera AppLogic, Kaavo, Oracle Coherence, IBM extreme Scale, GigaSpaces Data Grid, Gemstone Gemfire, rpath, CohesiveFT, Hyperic CloudStatus, Hadoop, Amazon EBS, Amazon S3, Amazon SimpleDB, Microsoft SSDS, Rackspace Mosso CloudFS, Google BigTable, Bungee Labs Connect, Boomi, MuleSource Mule OnDemand, Amazon SQS, Microsoft BizTalk Services, OpSource Connect, SnapLogic, gnip, CastIron, Appirio, Skemma, Appian Anywhere, OpSource Billing, Aria, evapt, Zuora, Vindicia, Ping Identity, OpenID/OAuth, Strikeiron, Salesforce, Netsuite, Taleo, Oracle OnDemand, Concur, Google Apps. 19/xx

20 Amazon Web Services EC2 (Elastic Computing Cloud) Instancias virtuales de Linux, OpenSolaris. EBS (Elastic Block Storage) Almacenamiento permanente de FS. S3 (Simple Storage Service) Almacenamiento permante con download directo. SQS (Simple Queueing Service) Colas para construir sistemas loosely coupled. SimpleDB Recuperación de datos por medio de llaves sencillas. 20/xx

21 Ecosistema alrededor de AWS Administración / Monitoreo RightScale Scalr Kaavo Ylastic Open-source CC Eucalyptus (UCSB) API compatible con Amazon EC2 21/xx

22 Google App Engine PaaS Herramienta de desarrollo que permite correr apps en la infraestructura de Google. Programación en Python (!!??). Escalamiento automático. Se integra a Google Apps. Almacenamiento: Google BigTable, no RDBMS. Lento para solicitudes individuales, pero alta escalabilidad. 22/xx

23 Comparación de AWS y GAE Hinchcliffe, /xx

24 Otros Proveedores Flexiscale Mosso GoGrid 3Tera Nirvanix IBM Blue Cloud (Google/IBM) Windows Cloud (?) 24/xx

25 Escalabilidad Infinita? Aplicaciones deben ser diseñadas y construidas para scale-out (y no scale-up ): Paralelización Share-nothing Desacoplamiento ( uncoupling ) de componentes Componentes difíciles o imposibles de paralelizar se vuelven cuellos de botella: típicamente RDBMS. Amdahl s Law limita el aumento en rendimiento. Solución: optimizar y minimizar esos componentes. 25/xx

26 Qué hacen algunos con CC? New York Times Terabytes de datos procesados en 36 horas usando cientos de instancias Amazon EC2. Facebook Hosting de Facebook Apps en Amazon EC2 & S3 Twitter Almacenamiento de imágenes en Amazon S3 Animoto Escaló de 50 instancias Amazon EC2 a más de 4000 en cinco días. 26/xx

27 Qué hacen algunos con CC? Arizona State University Hosting cuentas de correo-e de estudiantes en Google Apps. Miles de PYMEs Hosting de correo-e, calendario, sitios web sencillos en Google Apps. 27/xx

28 Debería yo usar CC? Hagámonos estas preguntas: Demanda constante? Crecimiento predecible? Dónde están los usuarios? Aplicación interactiva? 28/xx

29 Debería yo usar CC? PYME - Sí Ahorros en Cap-ex y Op-ex justifican la conversión a CC. Emprendedores / Start-ups - Sí Inversión inicial mínima. Ambiente ideal para prototipos, posteriormente scale-up. Twitter utiliza Amazon S3 Hasta YouTube utiliza Akamai (CDN) 29/xx

30 Debería yo usar CC? Corporativo - la decisión no es fácil: Sistemas internos complejos existentes; migración no es trivial. Resistencia de personal de TI. Así como la migración a SOA, la migración a CC se hará según necesidades: Servicios CC coexistirán con sistemas internos. SLA y QoS de CC aún no son suficientemente altos. 30/xx

31 Debería yo usar CC? Ambiente corporativo ( enterprise ) debe considerar lo siguiente: Seguridad Rendimiento Gestión Compliance regulatorio Viabilidad financiera 31/xx

32 Debería yo usar CC? Otras consideraciones: Seguridad de datos Bitácoras ( logging ) Plataforma y portabilidad Confiabilidad Tiempo de respuesta Transición/migración costosa 32/xx

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