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Grid- und Cloud-Computing
Einführung
In der modernen Informationstechnologie spielen Grid-Computing und Cloud-Computing eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung komplexer Rechenaufgaben und der effizienten Nutzung von Ressourcen. Diese Vorlesung gibt einen Einblick in die Grundlagen, Konzepte und Technologien, die hinter diesen Systemen stehen.
Inhalt
- Dynamik von Infrastrukturnetzen
- Open Grid Services Architecture (OGSA)
- Grid vs. Cloud Computing
- Virtualisierung
- Cluster Computing
- Ressourcenmanagement und Job Scheduling
- Virtuelle Organisationen
- Peer-to-Peer-Netzwerke und Volunteer Computing
- Beispiele aus der Praxis
- Herausforderungen und Fragen im Grid- und Cloud-Computing
- Technologischer Reifegrad und Hype Cycle
- Zusammenfassung und Ausblick
- Wichtige Begriffe und Konzepte
- Literaturhinweise
Dynamik von Infrastrukturnetzen
Schwankender Energiebedarf
- Morgenstunden: Hoher Energiebedarf durch Aktivitäten wie Heizen, Kaffeemaschinen und elektrische Geräte.
- Nachtstunden: Niedriger Energieverbrauch, aber plötzliche Lastspitzen durch Großverbraucher möglich (z.B. Einschalten des Large Hadron Collider).
Herausforderung
Die Energieversorgung muss flexibel auf unterschiedliche Lasten reagieren:
- Regionale Unterschiede: Verschiedene Orte benötigen zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedliche Energiemengen.
- Unvorhergesehene Ereignisse: Ausfälle von Leitungen oder plötzliche Laständerungen erfordern schnelle Anpassungen.
Analogie zum Computernetzwerk
- Stromnetz als Grid: Ähnlich dem europäischen Stromnetz sind Computernetze verteilt und müssen koordiniert werden.
- Dezentrale Kontrolle: Es gibt nicht den einen Betreiber; stattdessen verwalten verschiedene Organisationen Teile des Netzes.
- Standardisierung: Unterschiedliche Steckdosentypen und Spannungen zeigen die Notwendigkeit von Anpassungen und Kompatibilität.
Open Grid Services Architecture (OGSA)
OGSA ist ein Framework zur Standardisierung von Grid-Computing-Architekturen.
Komponenten von OGSA
- Physikalische Ressourcen: Hardware wie Server, Sensoren und Beschleuniger.
- Infrastruktur: Schnittstellen zur Interaktion mit der Hardware.
- Sicherheit:
- Authentifizierung: Überprüfung der Identität.
- Autorisierung: Zuweisung von Zugriffsrechten.
- Richtlinien (Policies): Regeln für den Zugriff und die Nutzung.
- Ressourcenmanagement:
- Virtualisierung: Abstraktion physischer Ressourcen.
- Optimierung: Effiziente Zuweisung von Ressourcen.
- Ausführungsmanagement:
- Planung: Steuerung, wann und wo Jobs ausgeführt werden.
- Workflows: Automatisierung von Prozessketten.
- Datenmanagement:
- Speicherung: Verwaltung großer Datenmengen.
- Transport: Effiziente Datenübertragung.
- Namensgebung: Eindeutige Identifikation von Daten.
Beispiel: Energieerzeugung in West Texas
- Situation: West Texas produziert große Mengen an erneuerbarer Energie, jedoch fehlt die lokale Nachfrage.
- Lösung: Einsatz von Computern, um überschüssige Energie zu nutzen und das Stromnetz zu stabilisieren. Computation wird genutzt, um die Energie effizient zu verbrauchen und Engpässe zu vermeiden.
Grid vs. Cloud Computing
Gemeinsamkeiten
- Verteilte Ressourcen: Nutzung von Rechenleistung über mehrere Standorte hinweg.
- Flexibilität: Dynamische Anpassung an die Anforderungen.
Unterschiede
| Kriterium | Grid Computing | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Kontrolle | Dezentralisiert; Ressourcen gehören verschiedenen Organisationen | Zentralisiert; Ressourcen werden als Service bereitgestellt |
| Zielsetzung | Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit | Bereitstellung skalierbarer Ressourcen über das Internet |
| Abrechnung | Oftmals gemeinschaftlich oder institutionell | Nutzungsbasiertes Geschäftsmodell |
Cloud-Service-Modelle
- Infrastructure as a Service (IaaS):
- Bereitstellung von virtuellen Maschinen und Speicher.
- Beispiel: Amazon EC2.
- Platform as a Service (PaaS):
- Bereitstellung von Laufzeitumgebungen für Anwendungen.
- Beispiel: Google App Engine.
- Software as a Service (SaaS):
- Bereitstellung von fertigen Anwendungen über das Internet.
- Beispiel: Microsoft Office 365.
Virtualisierung
Definition
Virtualisierung ist die Abstraktion physischer Ressourcen, um mehrere virtuelle Umgebungen auf einer Hardwareplattform zu ermöglichen.
Vorteile
- Effiziente Ressourcennutzung: Bessere Auslastung der Hardware.
- Isolation: Getrennte Umgebungen erhöhen die Sicherheit.
- Flexibilität: Einfache Bereitstellung und Skalierung von Diensten.
Arten der Virtualisierung
Anwendungsvirtualisierung
- Beispiele: Java Virtual Machine (JVM), .NET Framework.
- Beschreibung: Anwendungen laufen in einer virtuellen Umgebung, die von der zugrunde liegenden Hardware abstrahiert ist.
Betriebssystemvirtualisierung
- Beispiele: Docker, LXC (Linux Containers).
- Beschreibung: Mehrere isolierte Benutzerbereiche innerhalb eines Betriebssystems.
Hardwarevirtualisierung
- Typ 1 Hypervisor (Bare Metal):
- Beispiele: VMware ESXi, Microsoft Hyper-V.
- Beschreibung: Läuft direkt auf der Hardware ohne darunterliegendes Betriebssystem.
- Typ 2 Hypervisor (Hosted):
- Beispiele: VMware Workstation, VirtualBox.
- Beschreibung: Läuft auf einem Host-Betriebssystem.
Sicherheitsaspekte der Virtualisierung
- Isolation: Virtuelle Maschinen sind voneinander isoliert, was die Sicherheit erhöht.
- Angriffsvektoren: Schwachstellen im Hypervisor können Sicherheitsrisiken darstellen.
- Best Practices: Regelmäßige Updates, Beschränkung von Zugriffsrechten und Überwachung der Umgebung.
Cluster Computing
Was ist ein Cluster?
Ein Cluster ist eine Gruppe von vernetzten Computern, die zusammenarbeiten, um als ein einzelnes System hohe Verfügbarkeit und Leistung zu bieten.
Aufbau eines Clusters
- Knoten: Einzelne Computer mit eigenem Betriebssystem.
- Netzwerk: Hochgeschwindigkeitsverbindungen zwischen den Knoten.
- Speicher: Gemeinsamer oder verteilter Zugriff auf Daten.
Single System Image (SSI)
SSI lässt einen Cluster als ein einziges System erscheinen, wodurch die Komplexität für Benutzer reduziert wird.
Gewünschte SSI-Dienste
- Einheitlicher Zugangspunkt: Single Entry Point.
- Einheitliche Dateihierarchie: Einheitliches Dateisystem über alle Knoten.
- Zentrales Management: Einheitliche Kontrolle und Verwaltung.
- Virtuelles Netzwerk: Einheitliches Netzwerk über physische Verbindungen hinweg.
Vorteile von Clustern
- Skalierbarkeit: Einfache Erweiterung durch Hinzufügen weiterer Knoten.
- Fehlertoleranz: Redundanz erhöht die Ausfallsicherheit.
- Leistung: Parallele Verarbeitung großer Datenmengen.
Ressourcenmanagement und Job Scheduling
Ressourcenmanagement-System (RMS)
Verwaltet die Zuweisung von Jobs zu Ressourcen in einem Cluster.
Funktionen
- Job-Queue: Warteschlange für eingehende Jobs.
- Priorisierung: Bestimmung der Reihenfolge der Job-Ausführung.
- Zuteilung: Reservierung von Ressourcen basierend auf Anforderungen.
- Monitoring: Überwachung der Ausführung und Systemauslastung.
Job Scheduling Strategien
- First-Come, First-Served (FCFS): Ausführung in der Reihenfolge des Eingangs.
- Shortest Job First (SJF): Kürzere Jobs werden bevorzugt.
- Round Robin: Zeitgesteuerte Verteilung der Ressourcen.
- Preemptive Scheduling: Jobs können unterbrochen und zugunsten wichtigerer Jobs verschoben werden.
Weitere Aspekte des Ressourcenmanagements
- Checkpointing und Prozessmigration:
- Definition: Speicherung des Zustands eines Prozesses, um bei Ausfällen den Prozess an anderer Stelle fortsetzen zu können.
- Vorteil: Erhöhte Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit in verteilten Systemen.
- Fehlertoleranz:
- Herausforderung: Mit steigender Anzahl von Komponenten steigt auch die Wahrscheinlichkeit von Ausfällen.
- Lösungen: Redundanz, Überwachung und automatische Wiederherstellung.
Herausforderungen
- Optimierung: Effiziente Nutzung der verfügbaren Ressourcen.
- Fairness: Gerechte Verteilung zwischen verschiedenen Benutzern oder Gruppen.
- Dynamik: Anpassung an sich ändernde Anforderungen und Systemzustände.
Virtuelle Organisationen
Definition
Eine virtuelle Organisation (VO) ist ein Zusammenschluss von Individuen und/oder Institutionen, die Ressourcen und Informationen teilen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen.
Merkmale
- Dynamik: Mitglieder können hinzukommen oder ausscheiden.
- Gemeinsame Ressourcen: Geteilte Nutzung von Hardware, Software und Daten.
- Verteilte Kontrolle: Keine zentrale Autorität; Entscheidungen werden kollaborativ getroffen.
Anwendungsbeispiele
- Wissenschaftliche Kollaborationen: Gemeinsame Nutzung von Supercomputern für Forschung.
- Geschäftsnetzwerke: Unternehmen teilen Ressourcen für gemeinsame Projekte.
Peer-to-Peer-Netzwerke und Volunteer Computing
Peer-to-Peer (P2P) Netzwerke
Netzwerke ohne zentrale Kontrollinstanz, in denen jeder Teilnehmer sowohl Ressourcen konsumiert als auch bereitstellt.
Eigenschaften
- Dezentralisierung: Keine zentrale Server-Struktur.
- Skalierbarkeit: Kann leicht wachsen, da jeder Peer Ressourcen beiträgt.
- Robustheit: Ausfall einzelner Peers beeinträchtigt das Netzwerk kaum.
Volunteer Computing
Die Nutzung der Rechenleistung von Freiwilligen über das Internet für große Rechenprojekte.
Beispiele
- SETI@home: Analyse von Radiosignalen zur Suche nach extraterrestrischem Leben.
- BOINC: Plattform für verteiltes Rechnen in verschiedenen wissenschaftlichen Projekten.
- Folding@home: Simulation von Proteinstrukturen zur Erforschung von Krankheiten.
Vorteile
- Kosteneffizienz: Nutzung bereits vorhandener Ressourcen.
- Massive Rechenleistung: Zusammenschluss vieler kleiner Beiträge ergibt enorme Gesamtleistung.
Herausforderungen
- Zuverlässigkeit: Unterschiedliche Hardware und Verbindungsqualität.
- Sicherheit: Schutz vor Manipulation und Datenmissbrauch.
Beispiele aus der Praxis
Anwendung von Cloud-Technologien in der Seismologie
Heiner Igels “Seismologie Online”
- Kontext: Prof. Heiner Igel von der LMU München entwickelte eine Online-Plattform für Seismologie-Studien.
- Technologie: Verwendung von Jupyter Notebooks als Platform-as-a-Service.
- Ziel: Bereitstellung von interaktiven Übungen für Studierende im Bereich Geophysik.
- Vorteile:
- Benutzerfreundlichkeit: Studierende können ohne tiefes IT-Wissen auf die Ressourcen zugreifen.
- Skalierbarkeit: Bei steigender Anzahl von Nutzern kann die Plattform flexibel erweitert werden.
- Herausforderungen:
- Ressourcenbedarf: Bei hoher Nutzerzahl kann die erforderliche Rechenleistung steigen.
- Sicherheit: Schutz sensibler Daten und Sicherstellung der Datenintegrität.
Einsatz von Cloud-Ressourcen in der medizinischen Forschung
Verarbeitung sensibler Gesundheitsdaten
- Anforderung: Speicherung und Verarbeitung von Patientendaten unter Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen.
- Lösung:
- Private Cloud: Aufbau einer eigenen Cloud-Infrastruktur innerhalb des LRZ (Leibniz-Rechenzentrum).
- Verschlüsselung: Vollständige Verschlüsselung der Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung.
- Herausforderungen:
- Compliance: Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Zertifizierungen (z.B. C5-Zertifizierung).
- Hybrid Cloud Ansätze: Kombination von privaten und öffentlichen Cloud-Ressourcen unter Berücksichtigung der Sicherheitsanforderungen.
Herausforderungen und Fragen im Grid- und Cloud-Computing
-
Interoperabilität: Wie können unterschiedliche Systeme und Plattformen nahtlos zusammenarbeiten?
Lösung
- Verwendung offener Standards: Implementierung und Unterstützung von offenen Standards wie RESTful APIs, OpenStack oder Open Grid Services Architecture (OGSA), um die Zusammenarbeit verschiedener Systeme zu erleichtern.
- Middleware-Lösungen: Einsatz von Middleware, die als Vermittler zwischen unterschiedlichen Systemen dient und die Kommunikation standardisiert.
- Standardisierte Datenformate: Nutzung von Formaten wie JSON, XML oder YAML für den Datenaustausch.
- APIs und Schnittstellen: Entwicklung klar definierter Schnittstellen und APIs, um die Integration verschiedener Plattformen zu ermöglichen.
-
Sicherheit: Wie wird der Schutz von Daten und Ressourcen gewährleistet, insbesondere in offenen Umgebungen?
Lösung
- Verschlüsselung: Einsatz von End-to-End-Verschlüsselung für Daten im Transit und im Ruhezustand.
- Authentifizierung und Autorisierung: Implementierung starker Authentifizierungsmechanismen (z.B. Multi-Faktor-Authentifizierung) und rollenbasierter Zugriffssteuerung.
- Sicherheitsrichtlinien: Entwicklung und Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien, regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und Audits.
- Sicherheitszertifizierungen: Einhaltung von Compliance-Standards wie ISO 27001, GDPR oder HIPAA.
-
Ressourcenbedarf: Wie werden Ressourcen effizient verteilt und genutzt, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden?
Lösung
- Effizientes Ressourcenmanagement: Einsatz von Ressourcenmanagement-Systemen (RMS) und Orchestrierungswerkzeugen wie Kubernetes oder Apache Mesos.
- Lastverteilung: Implementierung von Load Balancing, um Ressourcen optimal zu nutzen und Engpässe zu vermeiden.
- Monitoring und Skalierung: Kontinuierliche Überwachung der Systemauslastung und dynamische Skalierung von Ressourcen entsprechend der Nachfrage.
- Ressourcenplanung: Nutzung von Predictive Analytics zur Vorhersage zukünftiger Ressourcenanforderungen.
-
Skalierbarkeit: Wie kann auf schwankende Anforderungen reagiert werden, z.B. bei Lastspitzen oder variierendem Ressourcenbedarf?
Lösung
- Automatisierte Skalierung: Einsatz von Auto-Scaling-Gruppen, die Ressourcen basierend auf vordefinierten Metriken hinzufügen oder entfernen.
- Containerisierung: Verwendung von Containern (z.B. Docker) zur einfachen Skalierung von Anwendungen.
- Microservices-Architektur: Design von Anwendungen als Sammlung kleiner, unabhängiger Dienste, die individuell skaliert werden können.
- Cloud-Bursting: Nutzung zusätzlicher Cloud-Ressourcen bei Lastspitzen, um die lokale Infrastruktur zu entlasten.
-
Abrechnung und Kosten: Wie werden die Nutzung von Ressourcen transparent und fair abgerechnet? Welche Modelle gibt es?
Lösung
- Transparente Preismodelle: Anbieter sollten klare und verständliche Preismodelle anbieten (Pay-as-you-go, Reserved Instances, etc.).
- Kostenüberwachung: Einsatz von Kostenmanagement-Tools zur Überwachung und Optimierung der Ausgaben.
- Budgetierung und Alarme: Festlegen von Budgets und Einrichten von Warnmeldungen bei Überschreitung.
- Optimierung der Ressourcennutzung: Regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Ressourcen, um Kosten zu senken (z.B. Abschalten ungenutzter Instanzen).
-
Datenmanagement: Wie werden große Datenmengen effizient gespeichert, übertragen und verarbeitet?
Lösung
- Effiziente Speicherlösungen: Einsatz von verteilten Dateisystemen und Datenbanken, die für große Datenmengen optimiert sind (z.B. Hadoop HDFS, NoSQL-Datenbanken).
- Datenkompression und -deduplizierung: Reduzierung des Speicherplatzbedarfs durch Kompression und Eliminierung redundanter Daten.
- Netzwerkoptimierung: Nutzung von Content Delivery Networks (CDNs) und Datenübertragungsprotokollen, die für hohe Datenvolumen ausgelegt sind.
- Automatisiertes Daten-Tiering: Verschieben seltener genutzter Daten auf kostengünstigere Speicherlösungen.
-
Fehlertoleranz: Wie wird mit Ausfällen von Ressourcen umgegangen, um die Verfügbarkeit von Diensten sicherzustellen?
Lösung
- Redundanz: Aufbau redundanter Systeme und Datenreplikation über mehrere Standorte hinweg.
- Automatisches Failover: Implementierung von Mechanismen, die bei einem Ausfall automatisch auf ein Backup-System umschalten.
- Regelmäßige Backups: Durchführung regelmäßiger Datensicherungen und Tests der Wiederherstellungsprozesse.
- Überwachung und Alarmierung: Echtzeit-Monitoring der Systeme und sofortige Benachrichtigung bei Problemen.
-
Einstiegshürden: Wie können Nutzer den Zugang zu Cloud- und Grid-Ressourcen erleichtert bekommen?
Lösung
- Benutzerfreundliche Schnittstellen: Bereitstellung intuitiver Benutzeroberflächen und Dashboards.
- Dokumentation und Schulungen: Umfassende Dokumentation und Trainingsangebote für neue Nutzer.
- Support und Community: Zugang zu technischem Support und aktiven Nutzergemeinschaften.
- Self-Service-Portale: Ermöglichung der eigenständigen Bereitstellung und Verwaltung von Ressourcen durch Nutzer.
-
Abhängigkeiten: Wie vermeidet man eine zu starke Bindung an einen Anbieter (Vendor Lock-in)?
Lösung
- Verwendung offener Technologien: Einsatz von Open-Source-Lösungen und offenen Standards zur Minimierung der Abhängigkeit von einem Anbieter.
- Multi-Cloud-Strategien: Verteilung von Workloads auf mehrere Cloud-Anbieter, um Flexibilität zu erhöhen.
- Datenportabilität: Sicherstellen, dass Daten leicht exportiert und in andere Systeme importiert werden können.
- Vertragsgestaltung: Aushandeln von Verträgen mit flexiblen Konditionen und klar definierten Exit-Strategien.
Technologischer Reifegrad und Hype Cycle
Gartner Hype Cycle
- Beschreibung: Modell zur Darstellung des Lebenszyklus neuer Technologien.
- Phasen:
- Technologischer Auslöser: Einführung einer neuen Technologie.
- Gipfel der überzogenen Erwartungen: Übermäßiger Hype und unrealistische Erwartungen.
- Tal der Enttäuschungen: Ernüchterung aufgrund unerfüllter Erwartungen.
- Pfad der Erleuchtung: Verständnis für den tatsächlichen Nutzen der Technologie.
- Plateau der Produktivität: Breite Akzeptanz und produktiver Einsatz.
Anwendung auf Cloud Computing und Künstliche Intelligenz
- Cloud Computing:
- Hat das Plateau der Produktivität erreicht.
- Weit verbreitet und etabliert in Unternehmen und Forschung.
- Künstliche Intelligenz (KI):
- Aktuell auf dem Gipfel der überzogenen Erwartungen.
- Hohe Investitionen und Erwartungen, aber auch Risiken der Überschätzung.
- Integration von KI in Cloud-Dienste:
- Cloud-Anbieter investieren stark in KI-Technologien.
- Bereitstellung von KI-Services über die Cloud.
Zusammenfassung und Ausblick
- Grid-Computing ermöglicht die gemeinsame Nutzung verteilter Ressourcen zur Lösung komplexer Probleme.
- Cloud-Computing bietet skalierbare Ressourcen als Dienstleistung mit nutzungsbasiertem Abrechnungsmodell.
- Virtualisierung ist eine Schlüsseltechnologie für beide Ansätze, da sie Flexibilität und Effizienz bietet.
- Cluster Computing bleibt relevant für spezialisierte Hochleistungsanwendungen.
- Virtuelle Organisationen und Volunteer Computing zeigen das Potenzial kollaborativer Ansätze.
Zukünftige Entwicklungen
- Integration von KI: Nutzung von Grid- und Cloud-Ressourcen für maschinelles Lernen.
- Edge Computing: Verlagerung von Rechenleistung näher an die Datenquelle.
- Nachhaltigkeit: Energieeffiziente Technologien und Nutzung erneuerbarer Energien.
- Standardisierung: Entwicklung einheitlicher Protokolle und Schnittstellen für bessere Interoperabilität.
- Sicherheit und Datenschutz: Weiterentwicklung von Technologien zum Schutz sensibler Daten in verteilten Systemen.
Wichtige Begriffe und Konzepte
- Grid Computing: Verteilte Ressourcen über mehrere Standorte und Organisationen hinweg.
- Cloud Computing: Bereitstellung von IT-Infrastrukturen über das Internet als Dienstleistung.
- Virtualisierung: Abstraktion physischer Ressourcen zur Erstellung virtueller Umgebungen.
- Cluster: Verbund mehrerer Computer zur Erhöhung von Leistung und Verfügbarkeit.
- SSI (Single System Image): Technologie, die einen Cluster als ein einzelnes System erscheinen lässt.
- RMS (Ressourcenmanagement-System): Software zur Verwaltung von Ressourcen in Clustern.
- Hypervisor: Software zur Erstellung und Verwaltung von virtuellen Maschinen.
- P2P-Netzwerk: Netzwerkstruktur ohne zentrale Instanz, in der jeder Knoten gleichberechtigt ist.
- Volunteer Computing: Nutzung der Rechenleistung freiwilliger Teilnehmer für wissenschaftliche Projekte.
- BOINC: Plattform für verteiltes Rechnen, die Volunteer Computing ermöglicht.
- OGSA (Open Grid Services Architecture): Framework zur Standardisierung von Grid-Computing-Architekturen.
- Hype Cycle: Modell zur Darstellung des technologischen Reifegrads von Innovationen.
Literaturhinweise
- Foster, I., Kesselman, C., & Tuecke, S. (2001): The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations. International Journal of High Performance Computing Applications, 15(3), 200–222.
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- Papazoglou, M. P. (2008): Web Services: Principles and Technology. Pearson/Prentice Hall.
- Foster, I., Zhao, Y., Raicu, I., & Lu, S. (2009): Cloud Computing and Grid Computing 360-Degree Compared. CoRR, abs/0901.0131.
- Hwang, K., Fox, G., & Dongarra, J. (2012): Distributed and Cloud Computing: From Parallel Processing to the Internet of Things. Morgan Kaufmann.
- Buyya, R., Yeo, C. S., Venugopal, S., Broberg, J., & Brandic, I. (2009): Cloud Computing and Emerging IT Platforms: Vision, Hype, and Reality for Delivering Computing as the 5th Utility. Future Generation Computer Systems, 25(6), 599–616.
- BOINC Projekt: https://boinc.berkeley.edu/