SOA et cloud

Cloud et SOA
Olivier Perrin
Université de Lorraine, LORIA
[email protected]
Master SSR – Version 2012
Cloud
“A View of Cloud Computing” , Armbrust & al, UC Berkeley Reliable, Adaptive,
Distributed Systems Laboratory
Cloud (cont.)
SaaS
PaaS
IaaS
Vous avez un service…
Et vous avez besoin de machines
Vous avez besoin de gens pour gérer ces machines
Vous devez provisionner le risque associé à votre service
‣
limite haute
‣
limite basse
Le cloud permet de commencer petit et de grossir si besoin
Provisioning
Capacité non utilisée
Requêtes non satisfaites
(a) Provisioning for peak load
(b) Underprovisioning 1
De moins en moins de
demandes
(c) Underprovisioning 2
Figure 2: (a) Even if peak load can be correctly anticipated, without elasticity we waste resources (shaded area) during
Estimations
L’utilisation moyenne d’un serveur est de 5% à 20%
Les pics dépassent la moyenne avec des facteurs 2 à 10
Les pics ne sont pas facilement identifiables/maîtrisables
‣
période de la journée
‣
événements
Tumblr
Bénéfices du cloud
1000 serveurs pour une heure ne coûtent pas plus que 1 serveur pour 1000
heures
Le mot -clé:
Elasticité
Nouveaux aspects
Illusion d’avoir des ressources infinies, disponibles à la demande
‣
à rapprocher du provisioning
La disparition de l’engagement initial
‣
on commence petit et on grossit si besoin
On paie pour les ressources que l’on utilise en fonction des besoins
Exemples
AppEngine
‣
Google
‣
orienté applications web
Azure
‣
Microsoft
‣
.NET
EC2
‣
Amazon
‣
OS + software stack
Heroku, CloudBees, CloudFoundry,…
Les obstacles
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Table 6: Top 10 Obstacles to and Opportunities for Adoption and Growth of Cloud Computing.
Obstacle
Opportunity
Availability of Service
Use Multiple Cloud Providers to provide Business Continuity;
Use Elasticity to Defend Against DDOS attacks
Data Lock-In
Standardize APIs;
Make compatible software available to enable Surge Computing
Data Confidentiality and Auditability
Deploy Encryption, VLANs, and Firewalls;
Accommodate National Laws via Geographical Data Storage
Data Transfer Bottlenecks
FedExing Disks; Data Backup/Archival;
Lower WAN Router Costs; Higher Bandwidth LAN Switches
Performance Unpredictability
Improved Virtual Machine Support; Flash Memory;
Gang Scheduling VMs for HPC apps
Scalable Storage
Invent Scalable Store
Bugs in Large-Scale Distributed Systems Invent Debugger that relies on Distributed VMs
Scaling Quickly
Invent Auto-Scaler that relies on Machine Learning;
Snapshots to encourage Cloud Computing Conservationism
Reputation Fate Sharing
Offer reputation-guarding services like those for email
Software Licensing
Pay-for-use licenses; Bulk use sales
Top 10 Obstacles and Opportunities for Cloud Computing
In this section, we offer a ranked list of obstacles to the growth of Cloud Computing. Each obstacle is paired with
an opportunity—our thoughts on how to overcome the obstacle, ranging from straightforward product development
to major research projects. Table 6 summarizes our top ten obstacles and opportunities. The first three are technical
obstacles to the adoption of Cloud Computing, the next five are technical obstacles to the growth of Cloud Computing
once it has been adopted, and the last two are policy and business obstacles to the adoption of Cloud Computing.
Obstacles
1. Business continuity and service availability
‣
est-ce que le fournisseur ne va pas faire faillite demain ?
‣
est-on sûr qu’il n’existe pas de SPOF ? (attaques de type DDoS)
2. Data lock-in
‣
‣
‣
essentiellement propriétaire
les développeurs de SaaS ont pas mal de difficultés à extraite leurs données
pour les placer sur plusieurs clouds
solution: API données standard
Obstacles (cont.)
3. Data confidentiality/auditability
‣
sécurité comme point crucial
‣
régulations (SOX)
‣
problème pas nouveau, mais plus complexe parce que plus de parties
engagées
4. Data transfer bottlenecks
‣
‣
transfert de 10TB vers S3 peut prendre jusqu’à 4 000 000 secondes (45
jours)
coût !
Obstacles (cont.)
5. Performance unpredictability
‣
machine virtuelle: CPU et mémoire: ok, mais I/O: problème !
‣
mémoire flash vs. disques durs mécaniques
6. Scalable storage
‣
élasticité au niveau de l’exécution, mais au niveau stockage ?
‣
toutes les déclinaisons No-SQL (SimpleDB, BigTable, Cassandra,…)
Obstacles (cont.)
7. Bugs
“Amazon said it has completed its recovery efforts and a tiny percentage of
data lost won't be fully restored. "We're in the process of contacting these
customers," Amazon said Monday afternoon on its Web site. Amazon said it
is "digging deeply" into the root causes behind last week's shutdown and
will provide a "detailed post mortem" in the future.”
25 avril 2011
8. Scaling quickly
‣
‣
‣
‣
Pay-as-you-go s'applique au stockage et de bande passante réseau
Google App Engine redimensionne automatiquement en fonction de
l’augmentation ou diminution de la charge
AWS calcule à l’heure les instances utilisées, même si elles sont inactives
défi: extrapoler rapidement (haut et bas) pour économiser de l'argent sans
violer la SLA
Obstacles (cont.)
9. Reputation fate sharing
‣
prise en comte de la réputation: blocage d’IP EC2
‣
qui est responsable: l’entreprise qui fournit le service, ou celle qui l’héberge ?
10. Software licensing
‣
actuellement, licence associé à la machine
‣
ne convient pas au modèle pay-as-you-go
‣
modèles open source vs. commercial
SOA et cloud
“While you can certainly leverage a cloud without practicing SOA,
and you can leverage SOA without leveraging cloud computing,
the real value of cloud computing is the ability to use services,
data, and processes that can exist outside of the firewall…”
“Cloud Computing and SOA Convergence in your Enterprise” (David S. Linthicum)