A felhőről általában Kacsuk Péter MTA SZTAKI
Miért fontos a felhő? (I) Problémák, ha az infrastruktúra még nem létezik Az ötletek megvalósításához szükséges idő Kutatás a felhők előtt
Kutatás a felhők esetén
1. 2. 3. 4. 5.
1. Van egy jó ötlet 2. A kívánt infrastruktúra lefoglalása/létrehozása a felhőben (10-20 perc) 3. Ötlet kidolgozása kezdődhet 4. Felhőhasználat kifizetése
Van egy jó ötlet Projektjavaslat írása 6 hónap várakozás Ha sikeres ... Számítógép vásárlása (több hónap) 6. Szoftverek telepítése (több hét) 7. Ötlet kidolgozása kezdődhet
Miért fontos a felhő? (II) Problémák, ha az infrastruktúra már létezik Dynamic Business Dinamikus IT Demand
Silos = Inflexibility
erőforrásigény
New demand
Extinct demand
Over-provision
Under-provision
Capacity Capacity
Resources
Resources
Demand
Demand
Time
Time
Statikus IT erőforrás Static IT Supply szolgáltatás 3
1998-as Foci világbajnokság web oldala
Workload Characterization of the 1998 World Cup Web Site, Martin Arlitt, Tai Jin
Ideális eset, ha az IaaS felhő szolgáltatás létezik Dynamic Business Dinamikus IT Demand
Silos = Inflexibility
erőforrásigény
New demand
Extinct demand
IaaS felhő szolgáltatás Over-provision (MTA Felhő)
Intézeti IT erőforrások Under-provision Igény szerint
Capacity Capacity
Resources
Resources
Demand
Demand
Time
Time
IgényStatic szerinti erőforrás IT Supply szolgáltatás 5
Felhő föderációk és sok-felhő rendszerek Központi szolgáltatás: MTA Felhő portál
IT erőforrás elérés szolgáltatás: WS-PGRADE alkalmazás specifikus portálok
6
Felhasználó azonosítás, mint központi szolgáltatás az MTA Felhőben
MTA Cloud
• HEXAA: Egységes felhasználó azonosítási és jogosítási infrastruktúra • Kutatói csoportok szabványos kollaborációs támogatása
Nemzetközi felhasználók
Hazai felhasználók
A felhő szolgáltatások 3 szintje SaaS
Példák AutoDock
Software as a Service
PaaS Platform as a Service
IaaS Infrastructure as a Service
Google App Engine WS-PGRADE/gUSE
Amazon EC2, Rackspace, CloudSigma, stb. 8
IaaS felhő szolgáltatás • IaaS: Infrastructure as a service • A felhasználó a felhőből olyan infrastruktúrát kér el és állít fel, amire éppen szüksége van • Olyan mintha a boltban vásárolnánk, csak éppen sokkal gyorsabban megkapjuk • Példák: Linux PC, Windows PC Számítási fürt, Portál, Portál + Számítási fürt, Portál + BOINC grid
• A felhőben kialakított infrastruktúrát épp úgy tudjuk használni, mint az üzletben vásároltat, csak nem az asztalunkon vagy saját géptermünkben fut, hanem egy távoli szerveren • Az MTA Felhő használható lesz erre a célra (ld. Későbbi előadás és demó)
PaaS felhő szolgáltatás • PaaS: Platform as a service • Tipikusan szoftver fejlesztők számára ad olyan környezetet, amiben a fejlesztéseket úgy lehet elvégezni, hogy a fejlesztő rendszer alatti infrastruktúra el van takarva (felhőben van) ugyanakkor skálázható a felhőben
• Példák: Google App Engine SZTAKI által kifejlesztett WS-PGRADE/gUSE workflow fejlesztő keretrendszer
PaaS műveletek: WS-PGRADE/gUSE • Általános célú, Workflow-orientált fejlesztői keretrendszer • Támogatja a sok-felhő rendszerben történő workflow végrehajtást • Lehetővé teszi, hogy a kifejlesztett workflow alkalmazást SaaS szolgáltatásként lehessen megnyitni
Sok-felhő rendszerben a felhők dinamikus elérése Dynamic Business Dinamikus IT Demand
erőforrásigény
New demand
WS-PGRADE portál Arjuna AGILITY
Resources
Capacity
Resources
Demand
Capacity Demand
Time
Time
Agilis AgileITITerőforrás Supply szolgáltatás 12
WS-PGRADE által támogatott alkalmazás típusok • Az alkalmazásokat egy magasabb szintű absztrakcióban definiáljuk, munkafolyamatként • Ez alkalmazások összekapcsolását és vezérlését teszi lehetővé
Egyedi alkalmazás:
Alk
Parameter study:
Alk Alk Alk
Pipeline:
Alk.1
Alk.2
Alk.3
Alk.2 Komplex alkalmazás:
Alk.1
Alk.1 Alk.3
Alk.4
Parameter Sweep (PS) alkalmazások/workflow fejlesztése és végrehajtása felhőben GEN
Input paraméter tér generálása SEQ SEQ SEQ SEQ
PS job (pl. Autodock) Paraméterezhető, hogy hány felhő processzoron fusson
COLL
Dokkolási eredmények kiértékelése
SaaS Autodock szolgáltatás Mit kell tenni a kutatónak? • Workflow importálás a repository-ból • Paraméterezni, futtatni és monitorozni az alkalmazást Belépés Import repositoryból Paraméterezés
Monitorozás
Vizualizáció
WS-PGRADE/gUSE használata • A sok-felhő rendszerre az alkalmazások fejlesztését és futtatását támogatja • Ennek segítségével különböző tudományterületekre specializált SaaS szolgáltatásokat lehet kifejleszteni (pl. Autodock gateway kémiai és gyógyszerkutatási alkalmazásokhoz) • Felhasználása európai projektekben:
VIALACTEA – csillagászati alkalmazások DRIHM – meteorológiai és vízgazdálkodási alkalmazások VERCE – földtudományok CloudSME – vállalati és gyártástechnológiai szimulációk
WS-PGRADE/gUSE használata • Több mint 100 felállított gateway • Több mint 19.000 letöltés a sourceforge-ról
17
Összefoglalás • A felhő segíti a szükséges infrastruktúra gyors létrehozását és elérését • A felhőben létrehozott infrastruktúra mérete dinamikusan, az aktuális igényekhez igazodóan képes változni • Az MTA Felhő egy sok-felhő rendszer lesz • A sok-felhő rendszerre az alkalmazások fejlesztését és futtatását támogatja a WS-PGRADE/gUSE PaaS szolgáltatás • Ennek segítségével különböző tudományterületekre specializált SaaS szolgáltatásokat lehet kifejleszteni (pl. Autodock gateway)
Köszönöm a figyelmet
