CLOUD COMPUTING / Oblachnye_vychislenia_otvety
.pdfинтернет. Наиболее известные поставщики облачных технологий, такие как Amazon, Microsoft, Google, оснастили свою инфраструктуру большим количеством центров обработки данных, что позволяет пользователям свободно подобрать подходящий тариф, благодаря чему модель публичных облаков получила больше распространение. Основными проблемами подобной модели является необходимость обеспечения безопасности данных и управление данными.
Private cloud (internal cloud) инфраструктура, предназначенная для использования одной организацией, включающей несколько потребителей (например, подразделений одной организации), возможно также клиентами и подрядчиками данной организации. В отличие от публичного облака, владельцем приватного облака является сама организация. Подобные системы значительно менее масштабные и как следствие позволяют гарантировать безопасность и высокую производительность, однако их поддержка требует больших затрат и достаточной экспертизы.
Hybrid cloud — это комбинация из двух или более различных облачных инфраструктур (частных, публичных или общественных), остающихся уникальными объектами, но связанных между собой стандартизованными или частными технологиями передачи данных и приложений (например, кратковременное использование ресурсов публичных облаков для балансировки нагрузки между облаками).
Community cloud — вид инфраструктуры, предназначенный для использования конкретным сообществом потребителей из организаций, имеющих общие задачи (например, миссии, требований безопасности, политики, и соответствия различным требованиям). В подобной модели разделяют между собой свои инфрастуктуры, получая более масштабную систему.
Сервисы, предоставляемые облаками, могут быть поделены на три категории: Infrastructure as a service (IaaS) предоставляется как возможность использования облачной инфраструктуры для самостоятельного управления ресурсами обработки, хранения, сетями и другими фундаментальными вычислительными ресурсами. IaaS в свою очередь делятся на «computation as a service» (виртуальная машина: ОЗУ, ОС, программные пакеты определены) и «data as a service» (хранилище данных). Примеры: Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), GoGrid, Rackspace Cloud, Amazon Simple Storage Service.
Инфраструктура Platform as a Service (PaaS) предоставляет окружение для работы программного обеспечения и последующего размещения на нём новых или существующих приложений. В состав таких платформ входят инструментальные средства создания, тестирования и выполнения прикладного программного обеспечения — системы управления базами данных, связующее программное обеспечение, среды исполнения языков программирования — предоставляемые облачным провайдером. Примеры: Googl App Engine, Microsoft Azure, Force.com.
Инфраструктура Software as a Service (SaaS) — модель, в которой потребителю предоставляется возможность использования прикладного
программного обеспечения провайдера, работающего в облачной инфраструктуре и доступного из различных клиентских устройств или посредством тонкого клиента, например, из браузера (например, веб-почта) или посредством интерфейса программы. Примеры: Google Apps (аналоги офиса), виртуал десктоп (Desktop as a Service), Salesforce. http://www.konspektov.net/question/5689379209084928
18.Масштабирование сервисов в облаке. Облако и грид - системы. Хранилища данных. Масштабирование приложений.
Масштабирование сервисов в облаке
На примере Azure. Благодаря функции автоматического масштабирования, пользователь Windows Azure может задать правила и условия для автоматического увеличения или уменьшения выделенных вычислительных мощностей на основе текущей нагрузки на приложения.
Платформа Windows Azure будет самостоятельно увеличивать или уменьшать экземпляры веб-сайтов, облачных сервисов или виртуальных машин в зависимости от заданных условий и текущей нагрузки на облачное приложение. Таким образом, пользователи облачной платформы Windows Azure теперь могут использовать автоматическое масштабирования для быстрого выделения облачных мощностей при росте нагрузки и экономии средств, когда нагрузка падает.
С помощью панели администрирования пользователь может задать цели масштабирования — минимальный и максимальные пределы нагрузки на CPU при которых происходит изменение в конфигурации, выделяются или удаляются экземпляры веб-сайта.
Облако и грид - системы
Как и облачные вычисления, grid вычисления позволяют выполнять вычислительные задачи на удаленных компьютерах. Однако у этих концепций разные особенности и приоритеты. Grid-вычисления ориентированы на выполнение ресурсоемких вычислительных задач, чаще всего научного характера, параллельно на большом числе компьютеров. Примеры известных проектов с использованием grid-вычислений: обработка большого массива данных с радиотелескопа в поисках внеземного разума SETI@home и перебор комбинаций химических веществ для создания перспективных лекарственных средств Folding@home. В отличие от grid computing в облачных вычислениях пользователи сами определяют характер решаемых задач: при этом обработка данных может вестись как распределенно, так и на одном компьютере — все зависит от того, как спроектирована архитектура облачного приложения и как устроена «внутренняя кухня» конкретного облачного поставщика
Грид-система - это множество компьютеров и вычислительных систем, расположенных в различных локациях и решающих общую задачу.
Основной идеей, заложенной в концепции грид-вычислений, является централизованное удаленное предоставление ресурсов, необходимых для решения различного рода вычислительных задач. В каком-то смысле, концепция грид-вычислений идея рифмуется с концепцией электросети (англ. Power Grid): нам не важно, откуда к нам в розетку приходит электричество. Независимо от этого мы можем подключить к электросети утюг, компьютер или стиральную машину. Также и в идеологии грид: мы можем запустить любую задачу с любого компьютера или мобильного устройств на вычисление, ресурсы же для этого вычисления должны быть автоматически предоставлены на удаленных высокопроизводительных серверах, независимо от типа нашей задачи.
С более практической точки зрения, 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 ресурсами, возникающих в промышленности, науке и технике.
Облачные вычисления, в отличие от грид, применяют виртуализацию для максимизации вычислительной мощности. Виртуализация, посредством отделения логического уровня от физического, решает множество проблем, с которыми сталкиваются грид-решения.
Таким образом, можно считать что грид и облачные вычисления дополняют друг друга. Интерфейсы и протоколы грид могут обеспечить взаимодействие между облачными ресурсами или же обеспечить объединение облачных платформ. Также, более высокий уровень абстракции, предоставляемый облачными платформами, может помочь пользователям грид-систем в организации прозрачного и удобного предоставления ресурсов грид-платформ и привлечь новые группы пользователей к использованию таких ресурсов.
С точки зрения пользователя, разница между облачными вычислениями и грид вычислениями будет состоять в следующем:
●Облачные платформы фокусируются на подходе «всё как сервис». Грид вычисления фокусируются на промежуточном программном обеспечении, которое предоставляется в виде открытых исходных кодов или же в виде готовых пакетов.
●Грид и облачные вычисления фокусируются на различные типы вычислений. В настоящее время грид применяется для научно-исследовательских задач, решение которых требует объединение нескольких суперкомпьютерных платформ. С другой стороны, облачные вычисления ориентированы не на решение отдельных задач, а на перманентное предоставление определенных сервисов конечным пользователям.
●Различное взаимоотношение с поставщиками ресурсов. Грид вычисления основываются на понятии виртуальных организаций, включающих в себя несколько различных отдельных организаций с четкими правилами взаимодействия между ними и четкими политиками предоставления программно-аппаратных ресурсов. Концепция облачных вычислений обеспечивает возможность любой компании использовать облачные сервисы для решения собственных задач, оплачивая только те ресурсы, которые необходимы.
●Различные области применения. Грид-платформы предоставляют базу для развертывания вычислительной инфраструктуры. Облачные вычисления предоставляют интегрированный подход на всех уровнях предоставления информационных ресурсов: IaaS, PaaS, SaaS.
●Расширение количества пользовательских интерфейсов. Грид вычисления ориентированы на представление различных вычислительных ресурсов в гетерогенных (состоящих из многих различных компонентов) вычислительных средах для решения конкретных задач. Таким образом, интерфейсы грид ориентированы на взаимодействие вычислительных инфраструктур на физическом уровне посредством API, которым может воспользоваться только профессиональный программист. Облачные вычисления разрабатываются таким образом, чтобы предоставлять интерфейсы конечным пользователям через веб-доступ или посредством API. На каждом слое (IaaS, PaaS, SaaS) предоставляется свой собственный интерфейс. Повышение уровня абстракции позволяет обеспечить применение облачных вычислений как на уровне отдельных пользователей, так и на уровне корпоративных клиентов.
Вобщем и целом, грид вычисления обеспечивают объединение гетерогенных вычислительных ресурсов в единую вычислительную среду. Это то, с чего начинаются и на чем основываются облачные вычисления. Облачные вычисления обеспечивают более высокий уровень абстракции, предоставляя
вычислительные ресурсы конечным пользователям (будь то частные клиенты или организации) в виде сервисов.
Масштаби́руемость (англ. scalability) — в электронике и информатике означает способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных)
Масштабируемость — важный аспект электронных систем, программных комплексов, систем баз данных, маршрутизаторов, сетей и т. п., если для них требуется возможность работать под большой нагрузкой. Система называется масштабируемой, если она способна увеличивать производительность пропорционально дополнительным ресурсам. Масштабируемость можно оценить через отношение прироста производительности системы к приросту используемых ресурсов. Чем ближе это отношение к единице, тем лучше. Также под масштабируемостью понимается возможность наращивания дополнительных ресурсов без структурных изменений центрального узла системы.
Вертикальное масштабирование — увеличение производительности каждого компонента системы с целью повышения общей производительности. Масштабируемость в этом контексте означает возможность заменять в существующей вычислительной системе компоненты более мощными и быстрыми по мере роста требований и развития технологий. Это самый простой способ масштабирования, так как не требует никаких изменений в прикладных программах, работающих на таких системах.
Горизонтальное масштабирование — разбиение системы на более мелкие структурные компоненты и разнесение их по отдельным физическим машинам (или их группам), и (или) увеличение количества серверов, параллельно выполняющих одну и ту же функцию. Масштабируемость в этом контексте означает возможность добавлять к системе новые узлы, серверы, процессоры для увеличения общей производительности. Этот способ масштабирования может требовать внесения изменений в программы, чтобы программы могли в полной мере пользоваться возросшим количеством ресурсов.
19.Научные сервисы в облаках. http://www.konspektov.net/question/5746366311563264
Цепочка обслуживания важна для научного облака, так же как и для бизнес-облака. Однако отличительной особенностью научных облачных вычислений является обработка данных и экспериментирование;
вычислительный слон скрывается под сервис-ориентированной архитектурой. Есть два конца к научному облаку, задней части и передней части.
SOAR, совместный проект NASA, NOAA и UMBC, представляет собой масштабируемый набор инструментов веб-сервиса, который предоставляет комплексные услуги привязки по требованию для наборов данных атмосферного сияния от нескольких датчиков температуры и влажности. SOAR принимает входные данные через онлайн графический интерфейс пользователя (GUI) или непосредственно из других программ. Эти запросы сервер ставит в очередь в базу отслеживания различных рабочих процессов. Он использует большие наборы данных, собранные NASA, NOAA и DOD. Эти наборы данных содержат спутниковые данные о температуре и влажности за последние три десятилетия. SOAR использует облако Bluegrit в университете штата Мэриленд Балтимор Каунти (UMBC), чтобы применить преобразования данных, таких как сетки, выборки, подмножества и свертки для того, чтобы генерировать производные наборы данных из различных атмосферных излучений.
На рис. 16.1 показана схема системы развертывания SOAR. Это делает использование вычислительных ресурсов и ресурсов хранения данных в облаке Bluegrit. Конечные пользователи могут быть отдельными учеными или другими центрами обслуживания данных и могут использовать наш графический или SOAP-интерфейс, предоставляемый веб-сервером Bluegrit. Запросы на обслуживание инкапсулируют различные климатические эксперименты, такие как отслеживание движения восточного облака или создание планетарных изображений высокого разрешения.
Сервер управления-это драйвер задач для различных вычислительных подсистем. Он отвечает за планирование задач в различных блейдах вычислений. Эти задачи включают в себя точно гео-расположенную сетку и разложение по сингулярным значениям. Входные данные для различных вычислений службы могут быть недоступны локально
время запроса. Сервер управления и вычислительные Блейды должны взаимодействовать с различными центрами обработки данных NASA для получения различных продуктов данных для требуемых научных вычислений. Кроме того, сервер управления регулярно планирует задания для вычисления и кэширования общих промежуточных результатов, таких как среднесуточные значения по сетке.
20.Облачные провайдеры: концепции и технологии их работы.
Большинство из провайдеров, называющих себя облачными, являются обычными хостерами И облачный, и хостинг-провайдер сегодня не обходятся без использования
технологий виртуализации. Облачный провайдер использует широкий спектр виртуальных вычислительных ресурсов, включая виртуальные серверы, виртуальные СХД, виртуальные сети. Хостинг-провайдер, наоборот, предлагает лимитированный по функциональным возможностям сервис и ограничивается виртуализацией на уровне сервера. Клиенту предоставляется возможность гибкого управления собственной виртуальной инфраструктурой через портал самообслуживания, например vCloud Director. Средствами этой консоли можно создавать, удалять, конфигурировать виртуальные машины, регулировать предоставляемые мощности, назначая их соответствующим ВМ (CPU, RAM, HDD), конфигурировать сетевые параметры, создавать шаблоны, работать с каталогом и т.д
Облачный провайдер работает по принципу полного самообслуживания, “Self service”. Это означает, что в идеальном случае для клиента заводится учетная запись к порталу самообслуживания, через который можно:
●Включать, выключать, изменять мощность виртуальных серверов
●Добавлять дисковые ресурсы
●Изменять производительность дисковой подсистемы путем миграции дисков, например, с SATA на АС
●Назначать на сервер внешние статические IP-адреса
●Управлять внутренней адресацией и маршрутизацией
●Управлять бэкапом
●Управлять шаблонами машин
●Настраивать IPsec VPN туннели до своей площадки, используя в том числе и уже установленное локально физическое сетевое оборудование и т.д.
●И т.д.
Принцип самообслуживания позволяет значительно увеличить гибкость сервиса, а также быть независимым от службы технической поддержки провайдера. Одним словом – это удобно.
Способ учета услуг, или биллинг, – ключевой момент, далеко отделяющий хостинг-провайдера от поставщика облачных услуг. Хостинг-провайдер чаще использует устаревший метод учета услуг, что требует обязательного человеческого участия и делает этот процесс негибким.
Облачный провайдер использует иной способ учета услуг и применяет в своей работе модуль биллинга – основного компонента, который обеспечивает работу бизнеса, автоматизируя следующие функции:
●открытие и закрытие пробного периода,
●прием платежей,
●ежемесячное выставление закрывающих документов.
Без автоматизации этих задач было бы сложно поддерживать даже несколько десятков пользователей, не говоря уже о тысячах и миллионах клиентов, что является обычной для облачного провайдера цифрой. Кроме того, автоматизированный биллинг минимизирует расходы на поддержку пользователей и демонстрирует зрелость облачного поставщика.
Услуги предоставляемые облачными провайдерами
21.Недостатки облачных методологий.
1.Безопасность (Данные хранятся на серверах, предоставляющих услугу, их сохранность находится на ее совести, отсутствие общепринятых стандартов к безопасности, к тому же, по законам, некоторые страны, государство, на
территории которого размещен датацентр (например, сша) может получить доступ к любой информации )
2.Необходимость постоянного интернет соединения с хорошей пропускной способностью
3.Требуется постоянное его занятие, пользование чужим облаком
4.Урезанная функциональность (не все программы и их свойства доступны удаленно)
5.Зависимость от провайдера (он, например, может забыть сделать бекап или ограничит нашу свободу выбора нужной программы или ее версии)
http://www.konspektov.net/question/5130587186659328
22.Достоинства облачных вычислений.
●Недорогие компьютеры для пользователей. Пользователям нет необходимости покупать дорогие компьютеры, с большим объемом памяти и дисков, чтобы использовать программы через веб-интерфейс.
●Увеличенная производительность пользовательских компьютеров.
Так как большая часть программ и служб запускаются удаленно в сети Интернет, пользовательские компьютеры с меньшим числом программ быстрее запускаются и работают.
●Уменьшение затрат и увеличение эффективности ИT
инфраструктуры. Обычные сервера средней компании загружены на 10-15%. В одни периоды времени есть потребность в дополнительных вычислительных ресурсах, в других эти дорогостоящие ресурсы простаивают. Используя необходимое количество вычислительных ресурсов в "облаке" в любой момент времени, компании сокращают затраты на оборудование и его обслуживание до 50%.
●Меньше проблем с обслуживанием. Так как физических серверов с внедрением Cloud Computing становится меньше, их становится легче и быстрее обслуживать.
●Меньше затрат на приобретаемое программное обеспечение. Вместо приобретения пакетов программ для каждого локального пользователя, компании покупают нужные программы в "облаке".
●Постоянное обновление программ.
●Увеличение доступных вычислительных мощностей. Пользователи могут запускать более сложные задачи, с большим количеством необходимой памяти, места для хранения данных, тогда, когда это необходимо.
●Неограниченный объем хранимых данных.
●Совместимость с большинством операционных систем. Доступ к программам и виртуальным компьютерам происходит при помощи веб-браузера или другими средствами доступа, устанавливаемые на любой персональный компьютер с любой операционной системой.
●Улучшенная совместимость форматов документов.