Aufbau einer Computing Cloud am KIT – Betrachtung von Leistungsaspekten
Das Cloud Computing hat seit zwei Jahren vor allem in Amerika starken Zulauf. Die Benutzer können dabei flexible und skalierbare IT-Services im Netzwerk nutzen, indem sie sich in einem IT-Service Supermarkt selbst bedienen. Anbieter wie Amazon, Google oder Microsoft stellen seit geraumer Zeit entspr...
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Veröffentlicht in: | PIK. Praxis der Informationsverarbeitung und Kommunikation 2010-01, Vol.33 (1), p.26-35 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | ger |
Online-Zugang: | Volltext |
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creator | Baun, Christian Kunze, Marcel |
description | Das Cloud Computing hat seit zwei Jahren vor allem in Amerika starken Zulauf. Die Benutzer können dabei flexible und skalierbare IT-Services im Netzwerk nutzen, indem sie sich in einem IT-Service Supermarkt selbst bedienen. Anbieter wie Amazon, Google oder Microsoft stellen seit geraumer Zeit entsprechende Lösungen in einer Public Cloud im Internet bereit. Mit Eucalyptus ist nun seit kurzem eine freie Software verfügbar, die es ermöglicht, in einem Unternehmen selbst eine private Cloud-Infrastruktur unter Linux aufzusetzen und zu betreiben. Dieser Beitrag beschreibt die unterschiedlichen Arten von Cloud-Diensten und diskutiert die Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Cloud-Architekturen. Das weitere Thema dieses Artikels ist das Software-Produkt Eucalyptus und die Untersuchung der Performance der darauf aufbauenden Dienste. Die Arbeiten bilden die Grundlage für den Bau einer Private Cloud am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Das Cloud Computing ist seit Mitte/Ende 2008 eines der ganz großen Themen in der IT-Branche. Die Zielsetzungen des Cloud Computing sind dabei durchaus ganz ähnlich wie beim Grid Computing: Bereitstellung von skalierbaren IT-Services über ein Netzwerk. Die Behauptung, beide Technologien seien identisch, oder Cloud Computing sei lediglich Grid 2.0, ist aber falsch. Das Grid beruht zwar auch auf der Idee, „Rechenleistung und Speicher wie aus der Steckdose“ verfügbar zu machen. Grundlage bildet dabei aber die Föderation von Ressourcen verschiedener Anbieter in verschiedenen administrativen Domänen. Da die Kontrolle über die Ressourcen Sache des Anbieters ist und dieser dem Kunden i. d. R. keine Privilegien einräumt, wird die Installation und Konfiguration von spezifischen Softwarepaketen oder Anwendungen in der verteilten Umgebung zum Problem. Die dabei entstehende Komplexität des Systems wird durch ebenso komplexe Grid-Middleware behandelt. Die Ressourcen wurden beim Grid meist öffentlich finanziert, ein Geschäftsmodell war zweitrangig. Primäre Einsatzgebiete der Grid-Technologie sind heute wissenschaftliche Großprojekte, wie z. B. das LHC Computing Grid [LHCWebSite]. Das Cloud Computing verfolgt dagegen einen vollständig anderen Ansatz: Ressourcen werden im großen Maßstab zentral bereitgestellt und auch zentral verwaltet, wodurch eine sehr gute Economy of Scale erreicht wird. Es existiert darüber hinaus immer ein Geschäftsmodell, auf dessen Basis gewirtschaftet werden kann. Durch die zentrale Verwaltung und die Delegation vo |
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Die Zielsetzungen des Cloud Computing sind dabei durchaus ganz ähnlich wie beim Grid Computing: Bereitstellung von skalierbaren IT-Services über ein Netzwerk. Die Behauptung, beide Technologien seien identisch, oder Cloud Computing sei lediglich Grid 2.0, ist aber falsch. Das Grid beruht zwar auch auf der Idee, „Rechenleistung und Speicher wie aus der Steckdose“ verfügbar zu machen. Grundlage bildet dabei aber die Föderation von Ressourcen verschiedener Anbieter in verschiedenen administrativen Domänen. Da die Kontrolle über die Ressourcen Sache des Anbieters ist und dieser dem Kunden i. d. R. keine Privilegien einräumt, wird die Installation und Konfiguration von spezifischen Softwarepaketen oder Anwendungen in der verteilten Umgebung zum Problem. Die dabei entstehende Komplexität des Systems wird durch ebenso komplexe Grid-Middleware behandelt. Die Ressourcen wurden beim Grid meist öffentlich finanziert, ein Geschäftsmodell war zweitrangig. Primäre Einsatzgebiete der Grid-Technologie sind heute wissenschaftliche Großprojekte, wie z. B. das LHC Computing Grid [LHCWebSite]. Das Cloud Computing verfolgt dagegen einen vollständig anderen Ansatz: Ressourcen werden im großen Maßstab zentral bereitgestellt und auch zentral verwaltet, wodurch eine sehr gute Economy of Scale erreicht wird. Es existiert darüber hinaus immer ein Geschäftsmodell, auf dessen Basis gewirtschaftet werden kann. Durch die zentrale Verwaltung und die Delegation von Rechten an den Endkunden ist auch die Benutzbarkeit von Cloud-Services in der Regel sehr viel problemloser als beim Grid. Die Cloud entspricht einem IT-Service Supermarkt, in dem sich ein Kunde selbständig mit IT-Services nach Wahl versorgen kann, wobei die zugrunde liegende Infrastruktur sowie die Service-Delivery vollautomatisiert sind. Eine treffende Definition ist in [BaKuNiTa09] gegeben: „Cloud Computing stellt unter Ausnutzung virtualisierter Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen, sowie moderner Web-Technologien, skalierbare, netzwerk-zentrierte IT-Infrastrukturen, Plattformen und Anwendungen als on-demand Dienste zur Verfügung. Die Abrechnung dieser Dienste erfolgt nutzungsabhängig.“ Die Virtualisierung stellt dabei sicher, dass ein Kunde stets die gewünschte Sicht auf „seine“ Service-Komponenten erhält und auch immer die aktuell benötigten Ressourcen zur Verfügung stehen. Ferner können durch die Konsolidierung der Infrastruktur in wenigen, leistungsfähigen Rechenzentren die Ressourcen den Benutzern bzw. Kunden auch sehr günstig zur Verfügung gestellt werden. So kann z. B. bei der Elastic Compute Cloud EC2 von Amazon eine virtuelle Server-Instanz bereits ab $0.085 pro Stunde betrieben werden. Bei dem Speicherdienst Amazon S3 kostet ein Gigabyte persistenter Datenspeicher $0.15 pro Monat für die ersten 50 TB. Bei größerer Abnahme gibt es wie in der Wirtschaft üblich großzügige Mengenrabatte. Die Nutzung der Entwicklungsplattform Google App Engine ist für kleine Bedarfe sogar kostenlos, folgt ansonsten in etwa dem Preismodell von Amazon.</description><identifier>ISSN: 0930-5157</identifier><identifier>EISSN: 1865-8342</identifier><identifier>DOI: 10.1515/piko.2010.007</identifier><language>ger</language><publisher>Walter de Gruyter GmbH & Co. KG</publisher><ispartof>PIK. 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Anbieter wie Amazon, Google oder Microsoft stellen seit geraumer Zeit entsprechende Lösungen in einer Public Cloud im Internet bereit. Mit Eucalyptus ist nun seit kurzem eine freie Software verfügbar, die es ermöglicht, in einem Unternehmen selbst eine private Cloud-Infrastruktur unter Linux aufzusetzen und zu betreiben. Dieser Beitrag beschreibt die unterschiedlichen Arten von Cloud-Diensten und diskutiert die Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Cloud-Architekturen. Das weitere Thema dieses Artikels ist das Software-Produkt Eucalyptus und die Untersuchung der Performance der darauf aufbauenden Dienste. Die Arbeiten bilden die Grundlage für den Bau einer Private Cloud am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Das Cloud Computing ist seit Mitte/Ende 2008 eines der ganz großen Themen in der IT-Branche. Die Zielsetzungen des Cloud Computing sind dabei durchaus ganz ähnlich wie beim Grid Computing: Bereitstellung von skalierbaren IT-Services über ein Netzwerk. Die Behauptung, beide Technologien seien identisch, oder Cloud Computing sei lediglich Grid 2.0, ist aber falsch. Das Grid beruht zwar auch auf der Idee, „Rechenleistung und Speicher wie aus der Steckdose“ verfügbar zu machen. Grundlage bildet dabei aber die Föderation von Ressourcen verschiedener Anbieter in verschiedenen administrativen Domänen. Da die Kontrolle über die Ressourcen Sache des Anbieters ist und dieser dem Kunden i. d. R. keine Privilegien einräumt, wird die Installation und Konfiguration von spezifischen Softwarepaketen oder Anwendungen in der verteilten Umgebung zum Problem. Die dabei entstehende Komplexität des Systems wird durch ebenso komplexe Grid-Middleware behandelt. Die Ressourcen wurden beim Grid meist öffentlich finanziert, ein Geschäftsmodell war zweitrangig. Primäre Einsatzgebiete der Grid-Technologie sind heute wissenschaftliche Großprojekte, wie z. B. das LHC Computing Grid [LHCWebSite]. Das Cloud Computing verfolgt dagegen einen vollständig anderen Ansatz: Ressourcen werden im großen Maßstab zentral bereitgestellt und auch zentral verwaltet, wodurch eine sehr gute Economy of Scale erreicht wird. Es existiert darüber hinaus immer ein Geschäftsmodell, auf dessen Basis gewirtschaftet werden kann. Durch die zentrale Verwaltung und die Delegation von Rechten an den Endkunden ist auch die Benutzbarkeit von Cloud-Services in der Regel sehr viel problemloser als beim Grid. Die Cloud entspricht einem IT-Service Supermarkt, in dem sich ein Kunde selbständig mit IT-Services nach Wahl versorgen kann, wobei die zugrunde liegende Infrastruktur sowie die Service-Delivery vollautomatisiert sind. Eine treffende Definition ist in [BaKuNiTa09] gegeben: „Cloud Computing stellt unter Ausnutzung virtualisierter Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen, sowie moderner Web-Technologien, skalierbare, netzwerk-zentrierte IT-Infrastrukturen, Plattformen und Anwendungen als on-demand Dienste zur Verfügung. Die Abrechnung dieser Dienste erfolgt nutzungsabhängig.“ Die Virtualisierung stellt dabei sicher, dass ein Kunde stets die gewünschte Sicht auf „seine“ Service-Komponenten erhält und auch immer die aktuell benötigten Ressourcen zur Verfügung stehen. Ferner können durch die Konsolidierung der Infrastruktur in wenigen, leistungsfähigen Rechenzentren die Ressourcen den Benutzern bzw. Kunden auch sehr günstig zur Verfügung gestellt werden. So kann z. B. bei der Elastic Compute Cloud EC2 von Amazon eine virtuelle Server-Instanz bereits ab $0.085 pro Stunde betrieben werden. Bei dem Speicherdienst Amazon S3 kostet ein Gigabyte persistenter Datenspeicher $0.15 pro Monat für die ersten 50 TB. 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Die Behauptung, beide Technologien seien identisch, oder Cloud Computing sei lediglich Grid 2.0, ist aber falsch. Das Grid beruht zwar auch auf der Idee, „Rechenleistung und Speicher wie aus der Steckdose“ verfügbar zu machen. Grundlage bildet dabei aber die Föderation von Ressourcen verschiedener Anbieter in verschiedenen administrativen Domänen. Da die Kontrolle über die Ressourcen Sache des Anbieters ist und dieser dem Kunden i. d. R. keine Privilegien einräumt, wird die Installation und Konfiguration von spezifischen Softwarepaketen oder Anwendungen in der verteilten Umgebung zum Problem. Die dabei entstehende Komplexität des Systems wird durch ebenso komplexe Grid-Middleware behandelt. Die Ressourcen wurden beim Grid meist öffentlich finanziert, ein Geschäftsmodell war zweitrangig. Primäre Einsatzgebiete der Grid-Technologie sind heute wissenschaftliche Großprojekte, wie z. B. das LHC Computing Grid [LHCWebSite]. Das Cloud Computing verfolgt dagegen einen vollständig anderen Ansatz: Ressourcen werden im großen Maßstab zentral bereitgestellt und auch zentral verwaltet, wodurch eine sehr gute Economy of Scale erreicht wird. Es existiert darüber hinaus immer ein Geschäftsmodell, auf dessen Basis gewirtschaftet werden kann. Durch die zentrale Verwaltung und die Delegation von Rechten an den Endkunden ist auch die Benutzbarkeit von Cloud-Services in der Regel sehr viel problemloser als beim Grid. Die Cloud entspricht einem IT-Service Supermarkt, in dem sich ein Kunde selbständig mit IT-Services nach Wahl versorgen kann, wobei die zugrunde liegende Infrastruktur sowie die Service-Delivery vollautomatisiert sind. Eine treffende Definition ist in [BaKuNiTa09] gegeben: „Cloud Computing stellt unter Ausnutzung virtualisierter Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen, sowie moderner Web-Technologien, skalierbare, netzwerk-zentrierte IT-Infrastrukturen, Plattformen und Anwendungen als on-demand Dienste zur Verfügung. Die Abrechnung dieser Dienste erfolgt nutzungsabhängig.“ Die Virtualisierung stellt dabei sicher, dass ein Kunde stets die gewünschte Sicht auf „seine“ Service-Komponenten erhält und auch immer die aktuell benötigten Ressourcen zur Verfügung stehen. Ferner können durch die Konsolidierung der Infrastruktur in wenigen, leistungsfähigen Rechenzentren die Ressourcen den Benutzern bzw. Kunden auch sehr günstig zur Verfügung gestellt werden. So kann z. B. bei der Elastic Compute Cloud EC2 von Amazon eine virtuelle Server-Instanz bereits ab $0.085 pro Stunde betrieben werden. Bei dem Speicherdienst Amazon S3 kostet ein Gigabyte persistenter Datenspeicher $0.15 pro Monat für die ersten 50 TB. 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