Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Технологии облачных вычислений. Учебное пособие.pdf
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего образования
«Тамбовский государственный технический университет»
И. П. РАК, А. В. ПЛАТЁНКИН, Э. В. СЫСОЕВ
ТЕХНОЛОГИИ
ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Утверждено Учёным советом университета
в качестве учебного пособия
для студентов, обучающихся по направлению
09.04.03 «Прикладная информатика»
Учебное электронное издание
Тамбов
♦ Издательство ФГБОУ ВО «ТГТУ» ♦
2017
1
УДК 004(075.8)
ББК 381я73
Р19
Рецензенты:
Кандидат технических наук,
ведущий математик Технического КБ АО «ТЗ Ревтруд»
С. Н. Мочалин
Кандидат технических наук,
начальник управления заочного обучения ФГБОУ ВО «ТГТУ»
М. Ю. Серегин
Р19 Технологии облачных вычислений [Электронный ресурс] : учеб-
Все права на размножение и распространение в любой форме остаются за разработчиком.
ISBN 978-5-8265-1826-7
Рак, И. П.
ное пособие / И. П. Рак, А. В. Платёнкин, Э. В. Сысоев. – Тамбов :
Изд-во ФГБОУ ВО «ТГТУ», 2017. – 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). –
Системные требования : ПК не ниже класса Pentium II ; CD-ROMдисковод ;
37,2 Mb ; RAM ; Windows 95/98/XP ; мышь. – Загл.
с экрана.
SBN 978-5-8265-1826-7
I
Рассматриваются история развития информационных технологий, послуживших основой облачных вычислений, понятия виртуальной машины,
модели облачных служб и развёртывания облачных систем, а также базовые облачные платформы, предлагаемые ведущими компаниями в данной
области.
Предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.04.03
«Прикладная информатика», а также может быть полезно для тех, кто хочет
получить базовые знания по об
лачным вычислениям.
УДК 004(075.8)
ББК 381я73
Нелегальное копирование и использование данного продукта запрещено.
© Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования
«Тамбовский государственный технический
университет» (ФГБОУ ВО «ТГТУ»), 2017
2
ВВЕДЕНИЕ
Облачные вычисления (англ. сloud сomputing) – это технология обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как интернет-сервис.
Первые идеи применения вычислений на удаленных компьютерах
относятся ещё к 1960-70-м годам прошлого века. Отчёт развития облачных вычислений в современной реализации следует начинать примерно
с 2006 года, когда компания Am
веб-сервисов (Web Services), обеспечивающую не только хостинг, но и
предоставляющую клиенту удалённые вычислительные мощности.
В настоящее время технологии облачных вычислений приобретают
всё большую популярность. По мнению Gartner (исследовательская и консалтинговая компания, специализирующаяся на рынках информационных
технологий), облачные вычисления являются одной из самых перспективных технологией будущего. Международная исследовательская и консал-
вая компания International Data Corporation оценила рынок публич-
тинго
ных облачных вычислений в 2009 году в 17 млрд. долларов (примерно 5%
от всего рынка информационных технологий), а в 2014 году суммарные
затраты организаций на инфраструктуру и услуги, связанные с облачными
вычислениями, оцениваются почти в 175 млрд. долларов.
Крупнейшие мировые вендоры (от англ. vendor, компания, выпускающая и п
оставляющая продукты и услуги под своей торговой маркой) в
области информационных технологий (ИТ), такие как Microsoft, Amazon,
Google, IBM, Oracle активно внедряют сервисы «облачных» вычислений.
Компания Microsoft осенью 2008 года анонсировала полноценную
облачную операционную систему Windows Azure, предназначенную для
разработки облачных приложений. Официальный релиз Windows Azure
состоялся в начале 2010 года и на сегодняшний день она остаётся одним
из самых крупных проектов в сфе
Два конкурента – компании Microsoft и Google – выпустили наборы
бесплатных онлайн-сервисов, позволяющих пользователю работать с документами. У Google это Google Docs, у Microsoft м Ofce Web Apps. Оба
сервиса тесно взаимосвязаны с почтой (Gmail и Hotmail) и файловыми
хранилищами. Таким образом, пользователя как бы переводят из привычной ему оффлайн-среды в онлайн. Важно, что и Google, и Micr
рируют поддержку своих онлайн-сервисов во все программные среды –
как настольные, так и мобильные (Google создала ОС Android, а Microsoft –
Windows Phone).
Корпорация Oracle, ранее критиковавшая парадигму облачных вычислений, с начала 2010-х годов начала активно работать на этом рынке и
на сегодняшний день стала одним из лидеров в данной области.
azon разработала свою инфраструктуру
ре облачных вычислений.
osoft интег-
3
1. ОСНОВЫ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Термин «облачные вычисления» стал использоваться на рынке ИТ с
2008 года. Сегодня под облачными вычислениями обычно понимают воз-
можность получения необходимых вычислительных мощностей по запросу из сети, причём пользователю не важны детали реализации этого механизма, и он получает из этого «облака» все необходимое. Ярким примером могут служить поисковые системы, ин
в то же время они предоставляют пользователям огромные вычислительные
ресурсы для поиска нужной информации. Сегодня крупные вычислительные
центры не только позволяют хранить и обрабатывать внутри себя определённые данные, но и дают возможности для создания собственных виртуальных
мощных центров обработки данных (ЦОД), позволяя молодым компаниям не
атить силы на создание всей инфраструктуры с нуля [5].
тр
На сегодняшний день существует множество определений «облач-
ных вычислений», рассмотрим некоторые из них.
Облачные вычисления – это модель, обеспечивающая удобный сетевой доступ по требованию к общим конфигурируемым вычислительным
ресурсам (сетям, серверам, хранилищам данных, приложениям и сервисам), который оперативно предоставляется с минимальными усилиями по
авлению и взаимодействию с сервис-провайдером (определение На-
упр
ционального института стандартов – NIST).
Облачные вычисления – вычисления, основанные на масштабированных и виртуализованных ресурсах (данных и программах), которые доступны пользователям через Интернет и реализуются на базе мощных
ЦОД.
Облачные вычисления представляют собой динамически масштабируемый способ доступа к внешним вычислительным ресурсам в вид
виса, предоставляемого посредством сети Интернет, при этом пользователю не требуется никаких особых знаний об инфраструктуре «облака» или
навыков управления этой «облачной» технологией.
Облачные вычисления – это программно-аппаратное обеспечение,
доступное пользователю через сеть Интернет или локальную сеть в виде
сервиса, позволяющего использовать удобный интерфейс для удалённого
доступа к выделенным ресурсам (вычисл
и данным). Компьютер пользователя выступает при этом рядовым терминалом, подключённым к Интернету. Компьютеры, осуществляющие облачные вычисления, называются «вычислительным облаком». При этом
нагрузка между компьютерами, входящими в «вычислительное облако»,
распределяется автоматически.
1.1. ПОНЯТИЕ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
терфейс которых очень прост, но
е сер-
ительным ресурсам, программам
4
Облачные вычисления – это подход, позволяющий снизить сложность
ИТ-систем, благодаря применению широкого ряда эффективных технологий, управляемых самостоятельно и доступных по требованию в рамках
виртуальной инфраструктуры, а также потребляемых в качестве сервисов.
Переходя на частные облака, заказчики могут получить множество преимуществ, среди которых снижение затрат на ИТ-инфраструктуру организа-
вышение качества предоставления сервиса и динамичности бизнеса.
ции, по
Облако – это большой пул легкоиспользуемых и легкодоступных
виртуализованных ресурсов (таких как аппаратные комплексы, сервисы и
др.). Эти ресурсы могут быть динамически перераспределены (масштабированы) для подстройки под динамически изменяющуюся нагрузку, обеспечивая оптимальное использование ресурсов. Этот пул ресурсов обычно
предоставляется по принципу «оплата по ме
ре использования». При этом
владелец облака гарантирует качество обслуживания на основе определённых соглашений с пользователем
Все определения иллюстрируют, что облачные вычисления объединяют несколько различных концепций ИТ и представляют собой бизнесмоделью предоставления информационных ресурсов (аппаратных и программных комплексов). Со стороны владельца вычислительных ресурсов
облачные вычисления ориентированы на пр
едоставление информационных ресурсов внешним пользователям. Со стороны пользователя, облачные вычисления – это получение информационных ресурсов в виде услуги у внешнего поставщика, оплата за которую производится в зависимости от объёма потребленных ресурсов согласно установленному тарифу
(рис. 1).
Рис. 1. Облачные вычисления
5
Работают облачные вычисления следующим образом: вместо приобретения, установки и управления собственными серверами для запуска
приложений, происходит аренда сервера у Microsoft, Amazon, Google,
Oracle или другой компании. Далее пользователь управляет своими арендованными серверами через сеть Интернет, оплачивая при этом только
фактическое их использование для обработки и хранения данных.
Большинство современных поставщиков решений сферы облачных
вычислений пред
оставляет возможность не только использовать существующие облачные платформы, но и создавать собственные, отвечающие
технологическим и юридическим требованиям заказчиков.
Вычислительные облака состоят из тысяч серверов, размещённых в
центрах хранения и обработки данных (дата-центр, от англ. data center),
обеспечивающих работу десятков тысяч приложений, которые одновременно используют миллионы пользователей. Непременным усло
вием эффективного управления такой крупномасштабной инфраструктурой является максимально полная автоматизация. Кроме того, для обеспечения
различным видам пользователей – облачным операторам, сервиспровайдерам, посредникам, ИТ-администраторам, пользователям приложений – защищённого доступа к вычислительным ресурсам, облачная
инфраструктура должна предусматривать возможность самоуправления и
делегирования полномочий.
Внешние приложения и услуги, предоставляемые через сетевое об-
лако, не то
лько дают предприятиям возможность заниматься основным
бизнесом, но и предоставляют им большую гибкость. Облачные услуги
позволяют чётко управлять обновлением программных средств, всегда
задействовать новейшие версии приложений и внедрять новые функции
по мере того, как пользователь будет готов к их использованию.
1.2. ПРЕДПОСЫЛКИ РАЗВИТИЯ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Концепция облачных вычислений появилась не на пустом месте,
а явилась результатом эволюционного развития ИТ за последние несколько десятилетий и ответом на вызовы современного бизнеса.
До середины 70-х годов прошлого века по причине высокой стоимости телекоммуникационного оборудования и относительно слабой мощности вычислительных систем доминировала централизованная модель.
В конце 1070-х го
терминалов, явилось предпосылкой возникновения клиент-серверной архитектуры, обеспечивающей предоставление ресурсов мейнфреймов конечным пользователям посредством удалённого соединения. Дальнейшее
развитие телекоммуникационных систем и появление персональных компьютеров дало толчок развитию клиент-серверной парадигмы обработки
данных и появлению распределённых вычислительных систем. Коммер-
дов появление систем разделения времени и удалённых
6
ческие разработчики, развивая идею распределённых вычислений, представили концепцию «облачных вычислений», в основе которой было предоставление высокомасштабируемых виртуальных вычислительных ресурсов конечному пользователю через сеть Интернет в виде услуг [9].
Рассмотрим основные ИТ, которые способствовали появлению кон-
цепции облачных вычислений.
Блэйд-системы.
В процессе развития средств вычислительной техники всегда суще-
ствовал боль
шой класс задач, требующих высокой концентрации вычислительных средств. К ним можно отнести, например сложные ресурсоёмкие вычисления (научные задачи, математическое моделирование), а так
же задачи по обслуживанию большого числа пользователей (распределённые базы данных, интернет-сервисы, хостинг).
Не так давно производители процессоров достигли разумного огра-
ничения наращивания мощности процессора, при ко
тором его производительность очень высока при относительно низкой стоимости. При дальнейшем увеличении мощности процессора, необходимо было прибегать к
нетрадиционным методам охлаждения процессоров, что достаточно неудобно и дорого. Оказалось, что для увеличения мощности вычислительного центра более эффективно увеличить количество отдельных вычислительных модулей, а не их производительность. Это привело к по
явлению
многопроцессорных, а позднее и многоядерных вычислительных систем.
Увеличивается количество слотов для подключения модулей оперативной
памяти, а также их ёмкость и скорость.
Увеличение числа вычислительных модулей в вычислительном центре требует новых подходов к размещению серверов, а также приводит к
росту затрат на помещения для ЦОД, их электропитание, охлаж
дение и
обслуживание.
Для решения этих проблем был создан новый тип серверов – модульные, чаще называемые блэйд-серверами (рис. 2).
Рис. 2. Блейд-система
7
Блэйд-сервер (от англ. blade – «лезвие») – компьютерный сервер,
созданный по специальной технологии с расчётом на минимизацию занимаемого пространства.
Блэйд-сервер представляет собой модульную одноплатную компьютерную систему, включающую процессор и память. Эти модули вставляются в специальное шасси с объединительной панелью, обеспечивающей
блэйд-серверам подключение к общим компонентам, таким как блок питания, жёстки
й диск, сетевые контроллеры и т.п., образуя, таким образом,
блэйд-систему [10].
Системы и сети хранения данных
Другой особенностью развития современных информационновычислительных систем, наряду с появлением блэйд-серверов, стало появление специализированных систем и сетей хранения данных. Внутренние подсистемы хранения серверов часто уже не могли предоставить не-
ходимый уровень масштабируемости и производительности в условиях
об
лавинообразного наращивания объёмов обрабатываемой информации.
В итоге появились внешние системы хранения данных, ориентированные
сугубо на решение задач хранения данных и предоставление интерфейса
доступа к данным для их использования.
Система хранения данных – это программно-аппаратное решение по
организации надёжного хранения информационных ресурсов и пр
едос-
тавления к ним гарантированного доступа.
Система хранения данных представляет собой надежные устройства
хранения, выделенные в отдельный узел. Такие системы используют резервирование основных аппаратных компонент, могут иметь несколько
блоков питания, RAID-контроллеров (от англ. redundant array of
independent disks – избыточный массив независимых дисков), FC-адаптеров (от англ. fibre channel – волоконный канал) и оптических патчкордов для п
одключения к FC-коммутаторам.
Сети хранения данных (англ. Storage Area Network, SAN) – представляют собой архитектурное решение для подключения внешних устройств
хранения данных, таких как дисковые массивы, ленточные библиотеки,
оптические приводы к серверам таким образом, чтобы операционная система распознала подключенные ресурсы как локальные [9].
Движущей силой для развития сетей хранения данных стал быст
рый
рост объёма деловой информации (такой как электронная почта, базы
данных (БД) и высоконагруженные файловые сервер), требующей высокоскоростного доступа к дисковым устройствам. Сети хранения помогают
повысить эффективность использования ресурсов систем хранения, поскольку дают возможность выделить любой ресурс любому узлу сети.
Грид-системы
Грид – это группа гетерогенных компьютеров, соединённых с по
мощью сети, работающих совместно для выполнения различного рода вычислительных задач.
8
Основная задача, лежащая в основе концепции грид, это согласованное распределение ресурсов и решение задач в условиях динамических,
многопрофильных виртуальных организаций. Распределение ресурсов, в
котором заинтересованы разработчики грид, это не обмен файлами, а
прямой доступ к компьютерам, программному обеспечению, данным и
другим ресурсам, которые требуются для совместного решения задач и
стратегий управления ресу
рсами, возникающих в промышленности, науке
и технике.
Применение технологии «грид» позволило объединить крупные
комплексы обработки и хранения данных, обеспечивая их доступность
для различных пользователей, включая правительственные и научные
организации [9].
Консолидация ИТ-инфраструктуры.
Международный опыт показывает, что в настоящее время имеется
тенденции к консолидации ИТ-ресурсов, т.е. объединению вычислительных ресу
рсов и структур управления организации в едином центре. Это
позволяет существенно уменьшить затраты на ИТ-инфраструктуру и позволяет улучшить управляемость организацией за счёт более актуальной и
полной информации о её функционировании.
Обычно консолидация подразумевает:
• перемещение децентрализованных, приложений, распределённых
на различных серверах организации, в один кластер централизованных
серверов;
• совместное испо
льзование централизованной системы хранения
данных;
• размещение нескольких приложений на одном хосте.
При этом можно выделить два базовых типа консолидации – физическую и логическую. Физическая консолидация подразумевает географическое перемещение серверов на единую площадку (в ЦОД), а логическая –
централизацию управления.
Перемещение компьютеров в единый ЦОД позволяют обеспечить
комфортные условия для об
орудования и технического персонала, а также
увеличить степень физической защиты серверов и сетевой безопасности,
поскольку серверы оказываются под защитой единого централизованно
управляемого межсетевого экрана. Кроме того, в ЦОД можно использовать более производительное и высококачественное оборудование, которое экономически неэффективно устанавливать в каждом подразделении
организации. Создавая ЦОД, можно снизить расходы на тех
ническую
поддержку и управление серверами организации, создать рентабельную
систему резервного копирования для восстановления данных после сбоя.
Для решения этих задач могут использоваться блэйд-системы, системы и
сети хранения данных.
9
Логический тип консолидации подразумевает перестройку системы
управления информационной инфраструктуры. Это необходимо как для
увеличения масштабируемости и управляемости сложной распределённой
вычислительной системы, так и для объединения сегментов корпоративной сети. Логическая консолидация обеспечивает введение централизованного управления и унификацию работы с ресурсами организации на
основе открытых стандартов. В результате появляется возможность создания г
лобальной ИТ-инфраструктуры организации.
Сценарий гомогенной консолидации предусматривает перенос одного масштабного приложения, ранее выполнявшегося на нескольких серверах, на один, более мощный. В качестве примера такой операции можно
привести БД, которые зачастую наращивают экстенсивным путём, по мере роста объёма обрабатываемой информации. Объединение данных и
приложений на одном сервере за
метно ускоряет процессы обработки и
поиска, а также повышает уровень целостности.
Гетерогенная консолидация по содержанию схожа с гомогенной, но в
этом случае объединению подлежат разные приложения. Например, несколько экземпляров Exchange Server и SQL Server, ранее запускавшиеся
на отдельных компьютерах, могут быть сведены на единой машине. Преимущества гетерогенной консолидации – возрастающая масштабируемость сервисов и более по
лное эффективное использование системных
ресурсов.
Как отмечают специалисты по облачным технологиям – консолидация
ИТ-инфраструктуры является первым шагом к «облаку». Без консолидации
невозможно построить эффективное процессно-ориентированное управление, поскольку отсутствует единая точка предоставления сервисов.
1.3. РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ВИРТУАЛИЗАЦИИ
Виртуализация – это технология, которая создаёт уровень абстракции между аппаратной част
ью компьютеров и выполняемыми на них ПО.
В основе виртуализации лежит возможность одного компьютера выполнять работу нескольких компьютеров благодаря распределению его
ресурсов по нескольким средам. С помощью виртуальных серверов и виртуальных настольных компьютеров можно, например, разместить несколько операционных систем (ОС) и несколько приложений в едином
местоположении. Таким образом, физические и г
еографические ограничения перестают иметь какое-либо значение. Помимо энергосбережения и
сокращения расходов, благодаря более эффективному использованию
аппаратных ресурсов, виртуальная инфраструктура обеспечивает высокий
уровень доступности ресурсов, более эффективную систему управления,
повышенную безопасность и усовершенствованную систему восстановления в критических ситуациях.
10