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Cloud Computing – Hype oder Technologie?

Cloud Computing – Hype oder Technologie?. Dieter Kranzlmüller ZKI Frühjahrstagung 31.03.2009. „Das Hochschulrechenzentrum – historische Altlast oder Zukunftsmodell?“. Definitionen.

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Cloud Computing – Hype oder Technologie?

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Presentation Transcript


  1. Cloud Computing – Hype oder Technologie? Dieter Kranzlmüller ZKI Frühjahrstagung 31.03.2009 „Das Hochschulrechenzentrum – historische Altlast oder Zukunftsmodell?“

  2. Definitionen “Cloud Computing is on-demand access to virtualized IT resources that are sourced inside or outside of a data center, scalable, shared by others, simple to use, paid for via subscription or as you go, and accessible over the Web.” [Dr. Behrend Freese (Zimory GmbH)] “Cloud Services = Consumer and Business products, services and solutions that are delivered and consumed in realtime over the Internet” [IDC – Analyze the Future]

  3. Notwendige Eigenschaften Quelle: IDC, 09/2008

  4. Nur ein Hype? • Computer Zeitung, 2. März 2009:“Deutsche IT-Lenker sind große Cloud-Skeptiker” • Forrester-Analysten:“Wechsel auf die Cloud-Plattform führt in eine Einbahnstraße” • FAZ, Kommentar zur CeBit am 2. März 2009:“Cloud Computing stößt auf Vorbehalte – Deutsche Technikvorstände sind skeptisch / Sicherheitsbedenken verhindern Einführung” • Heiko Leicht, Avanade:“Sind die Daten erst einmal in der Wolke, ist es nicht leicht sie zurückzuholen.” • “65% der deutschen Manager halten Cloud Computing gar für einen 'Hype'”

  5. Cloud Computing Initiative • hp.com, 29.07.2008:HP, Intel and Yahoo! Create Global Cloud Computing Research Test Bed • heise.de, 29.7.2008:Forschungszentrum Karlsruhe beteiligt sich an Cloud-Computing-Projekt • golem.de, 30.7.2008:Testzentren für Cloud-Computing HP, Intel und Yahoo bauen Testumgebung für Cloud-Computing auch in Karlsruhe

  6. OpenCirrus Cloud Computing Research Testbed An open, internet-scale global testbed for cloud computing research a tool for collaborative research focus: data center management & cloud services Resources: Multi-continent, multi-datacenter, cloud computing system “Centers of Excellence” around the globe each with 100–400+ nodes and up to ~2PB storage and running a suite of cloud services Structure: a loose federation Sponsors: HP Labs, Intel Research, Yahoo! Partners: UIUC, Singapore IDA, KIT, NSF Members: System and application development Great opportunity for Cloud R&D Quelle: M.Kunze, OGF25

  7. Cloud Computing Initiative • hp.com, 29.07.2008:HP, Intel and Yahoo! Create Global Cloud Computing Research Test Bed • heise.de, 29.7.2008:Forschungszentrum Karlsruhe beteiligt sich an Cloud-Computing-Projekt • golem.de, 30.7.2008:Testzentren für Cloud-Computing HP, Intel und Yahoo bauen Testumgebung für Cloud-Computing auch in Karlsruhe • spiegel.de, 04.03.2009:Yahoo und HP schließen ihre Cloud-Angebote

  8. Cloud Computing – mehr als ein Hype Gartner Hype Cycle 2008 • Technologies and trends at or around the peak of the Hype Cycle in 2008, that will reach the plateau in two to five years are: • Green IT • Cloud computing • Social computing platforms • Video telepresence • Microblogging

  9. Neue Geschäftsmodelle • Beispiel: Animoto, “Scale as you grow” (Musik-unterlegte Dia-Shows in Facebook) http://www.animoto.com

  10. Umfrage zum Cloud Computing How do you personally feel about cloud computing? • It's the next big thing 6% • Too early to tell, but promising 43% • It’s a transformational technology 16% • Just hype; old premise, different name 23% • Don't know much about it 12% Quelle:InformationWeekAnalytics Cloud Computing Survey of 456 business technology professionals 2008

  11. Agenda • Einleitung:Clouds – nur ein Hype oder doch mehr? • Klassifikation von Clouds • Beispiele für Clouds • Zimory • Amazon WebServices • Pricing und Geschäftsmodelle • Pricing in Clouds • Vergleich: Clouds vs. klassisches Server-Hosting • Zusammenfassung

  12. Klassifikation von Clouds • Drei Typen von Clouds • Infrastructure as a Service • Platform as a Service • Software as a Service • Stets werden Dienste angeboten • Unterscheidung erfolgt nach Art des Dienstes IaaS PaaS SaaS

  13. Varianten einer Cloud (1/3) Infrastructure as a Service (IaaS) • Angebot: • Hintergrundspeicher, • Netzkapazitäten, • Rechenleistung, • und andere Ressourcen • Bezug der Dienstleistung über das Netz • Bezahlung nur der tatsächlich genutzten Ressourcen • Beispiele: • Amazon WebServices • Apple mobile.me • IBM • Zimory IaaS PaaS SaaS

  14. Varianten einer Cloud (2/3) Platform as a Service (PaaS) • Entwickler kreieren, testen und rollen eigene Anwendungen aus • Cloud bietet Laufzeitumgebung für deren Ausführung • Nutzung der Anwendungen kann an Kunden verkauft werden • Beispiele: • CogHead • Microsoft Azure Services Platform • Bungee • Google AppEngine • Quickbase IaaS PaaS SaaS

  15. Varianten einer Cloud (3/3) Software as a Service (SaaS) • Cloud-Anbieter betreibt diverse Anwendungenin der Cloud • Nutzung durch viele Kunden via Internet • Nur Endkunden-Dienste werden angeboten/verkauft • Beispiele: • Oracle OnDemand • Microsoft Office Live • salesforce.com • Animoto IaaS PaaS SaaS

  16. Eigenschaften eines Anbieters

  17. Beispiele für Clouds • Zimory • Spin-Off der T-Labs • Kleinere Gesellschaft (~20 Mitarbeiter) • Vernetzt zwei Rechenzentren der Telekom • Ausschließlich Enterprise-Geschäft • Versuch qualitativ hochwertige Dienstleistung zu erbringen • Drei Service-Level wählbar (Gold, Silber, Bronze)

  18. Beispiel-Cloud: Zimory (1/3) Management-Lösung zur Verwaltung mehrerer Clouds Quelle: Zimory GmbH

  19. - Gateway zu Enterpise Cloud Computing Ressourcen- Unterstütung von SLAs Beispiel-Cloud: Zimory (2/3) Quelle: Zimory GmbH

  20. Beispiel-Cloud: Zimory (3/3) Wide Area Network Zimory Public Cloud Solution Cloud Gateway Date Center manager, Orchestration layer, Security manager, Data policy manager, Resource quality manager Data Center 2 Data Center 1 Cloud Manager SLA manager, Resource planner, Application profiler, Network optimizer, Load balancer, Migration manager, Accounting, Authentication, Policy manager, Open API vCenter, Platespin, etc. vCenter, Platespin, etc. Infrastructure Manager Infrastructure Manager Cloud Host Security management, Resource optimization, Interoperable access management, VM migration, VMware, Xen, KVM, Hyper-V VMware, Xen, KVM, Hyper-V Virtualized Resources Virtualized Resources Database Hypervisor™ Data management, Data synchronization, Data migration, Storage reliability and security Oracle, MySQL, … SAN Oracle, MySQL,… SAN DB DB DB DB DB DB Data Storage Data Storage Quelle: Zimory GmbH

  21. Beispiele für Clouds • Zimory • Spin-Off der T-Labs • Kleinere Gesellschaft (~20 Mitarbeiter) • Vernetzt zwei Rechenzentren der Telekom • Ausschließlich Enterprise-Geschäft • Versuch qualitativ hochwertige Dienstleistung zu erbringen • Drei Service-Level wählbar • Amazon WebServices • Bisher zwei Lokationen (EU und USA) • Genau ein SLA, garantiert einzig Verfügbarkeit • Detailliertes und offenliegendes Pricing-Modell • Richtet Dienste auch an Endanwender

  22. Beispiel: Amazon WebServices (1/2) Dienst:Hosting Virtueller Maschinen on Demand Service Level Agreement (SLA):“Amazon EC2 SLA commitment is 99.95% availability for each Amazon EC2 Region” CPU-Leistung:[gemessen in “EC2 Compute Unit” (ECU)]“One EC2 Compute Unit (ECU) provides the equivalent CPU capacity of a 1.0-1.2 GHz 2007 Opteron or 2007 Xeon processor.”

  23. Beispiel: Amazon WebServices (2/2) Standard Instances Small Instance1.7 GB Hauptspeicher, 1 EC2-Compute-Unit (1 virtual CPU-core), 160 GB Hintergrundspeicher, 32-bit Plattform Large Instance7.5 GB Hauptspeicher, 4 EC2-Compute-Unit (2 virtual CPU-cores), 850 GB Hintergrundspeicher, 64-bit Plattform Extra Large Instance15 GB Hauptspeicher, 8 EC2-Compute-Unit (4 virtual CPU-cores), 1690 GB Hintergrundspeicher, 64-bit Plattform High-CPU Instances High-CPU Medium Instance1.7 GB Hauptspeicher, 5 EC2-Compute-Unit (2 virtual CPU-core), 350 GB Hintergrundspeicher, 32-bit Plattform High-CPU Extra Large Instance7 GB Hauptspeicher, 20 EC2-Compute-Unit (8 virtual CPU-cores), 1690 GB Hintergrundspeicher, 64-bit Plattform

  24. Amazon WebServices: Pricing (1/2) Standard On-Demand Instances Linux/UNIX Usage Windows Usage Small (Default) $0.10 per hour $0.125 per hour Large $0.40 per hour $0.50 per hour Extra Large $0.80 per hour $1.00 per hour High CPU On-Demand Instances Linux/UNIX Usage Windows Usage Medium $0.20 per hour $0.30 per hour Extra Large $0.80 per hour $1.20 per hour

  25. Amazon WebServices: Pricing (2/2) • Storage • $0.15 per GB – first 50 TB / month • $0.14 per GB – next 50 TB / month • $0.13 per GB – next 400 TB / month • $0.12 per GB – over 500 TB / month • Data Transfer • incoming: $0.10 per GB • outgoing: • $0.17 per GB – first 10 TB / month • $0.13 per GB – next 40 TB / month • $0.11 per GB – next 100 TB / month • $0.10 per GB – over 150 TB / month • Requests • $0.01 per 1,000 PUT, COPY, POST, or LIST requests • $0.01 per 10,000 GET and all other requests (except delete request)

  26. Pricing: Cloud vs. Hosting (1/2) Beispiel 1: 1 CPU-Unit, 1,7 GB Hauptspeicher, 100 GB HintergrundspeicherNetzverkehr: IN 50 GB, OUT 100 GB Quelle: Zimory GmbH FlexiScale Zimory Amazon GoGrid

  27. Pricing: Cloud vs. Hosting (2/2) Beispiel 2: 1 CPU-Unit, 1,7 GB Hauptspeicher, 200 GB HintergrundspeicherNetzverkehr: IN 100 GB, OUT 300 GB Quelle: Zimory GmbH GoGrid FlexiScale Lycos SynServer Zimory Amazon Hours

  28. Praktische Erfahrungen an der LMU • Forschungsthemen und -bereiche • Management von Clouds • Performanz von und in Clouds • Vergleichskriterien und -metriken • Sicherheit in Clouds • Kooperationen im Bereich Cloud Computing • Cohesive Flexible Technologies • ElasticServer • Zimory • MNM-Team: • Dr. Nils Otto vor dem gentschen Felde (felde@nm.ifi.lmu.de) • Johannes Watzl (watzl@nm.ifi.lmu.de)

  29. Zusammenfassung: Pros und Cons Cloud Computing … • … verspricht viel • … bietet neue Möglichkeiten für Anwender • … hat derzeit noch einige Fallstricke • Ist “Cloud” nur ein neuer Name für bekannte Technologien?(Stichwort: Grid Computing) • Ist “Cloud” ein Geschäftsmodell?

  30. Cloud Computing Dieter Kranzlmüllerkranzlmueller@ifi.lmu.de

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