Διδάσκων: Νεκτάριος Κοζύρης, καθηγητής

Σχετικά έγγραφα
Διδάσκων: Νεκτάριος Κοζύρης, καθηγητής

ΜΕΛΕΤΗ ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΣΕ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΝΕΦΟΣ (CLOUD COMPUTING) ΜΕ ΕΜΦΑΣΗ ΣΤΗΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΔΕΝΤΡΩΝ.

Cloud Computing & Data Management (Υπολογιστικά Νέφη & Διαχείριση Δεδομένων)

Ιστορία ACID CAP Theorem Eventual consistency και BASE Enter NoSQL Χαρακτηριστικά NoSQL βάσεων NoSQL taxonomy Ρολόγια Lamport

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης

L. M. Vaquero, L. Rodero Merino, J. Caceres, M. Lindner

Υπολογιστική Νέφους Cloud computing

Διαδίκτυο των Αντικειμένων - IoT.

Κεφάλαιο 13: : Εφαρμογές νέφους. Καραμαούνας Π. 1

EPL 660: Lab 4 Introduction to Hadoop

Πληροφοριακά Συστήματα Μεγάλης Κλίμακας Cloud Computing

Εισαγωγή στα Πληροφοριακά Συστήματα. Ενότητα 11: Αρχιτεκτονική Cloud

ΤΕΙ Δυτικής Ελλάδας Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ. Τεχνολογίες Υπολογιστικού Νέφους

Ανοιχτές Διαδικτυακές Υπηρεσίες και Υποδομές Cloud

Π Τ Υ Χ Ι Α Κ Η Ε Ρ Γ Α Σ Ι Α

ΕΠΛ425 : Τεχνολογίες Διαδικτύου Εργαστήρια

Ανάκτηση Πληροφορίας σε Νέφη Υπολογιστών

Όλες οι υπηρεσίες είναι διαθέσιμες μέσω διαδικτύου.

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ - Π.Μ.Σ. ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Cloud Computing with Google and Microsoft. Despoina Trikomitou Andreas Diavastos Class: EPL425

cloud computing εφαρμογές νέφους Κεφάλαιο 13

το οικοσύστημα ανάπτυξης λογισμικού

AN IMPLEMENTATION OF THE CLOUD BASED SCHOOL

Αξιοποίηση των Τεχνολογιών Νεφοϋπολογιστικής στην Ηλεκτρονική ιακυβέρνηση

Παρουσίαση του Έργου SECOVIA: στόχοι και αποτελέσματα

Μεγάλης κλίμακας κατανεμημένα συστήματα Cloud compu*ng

Εισαγωγή. Ρόλοι και τύποι cloud. Ορισμός και σύγκριση.

Τι είναι το Cloud; Είναι κάτι διαφορετικό ανάλογα ποιος το βλέπει. Administrator Technical Salesman MarkeHng Boss User

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΙΑ ΙΚΑΣΙΑ ΜΕΤΑΒΑΣΗΣ ΣΤΟ CLOUD COMPUTING ΜΑΘΗΣΙΑΚΟΙ ΣΤΟΧΟΙ

Ηλεκτρονικός Ιατρικός Φάκελος: Νέες Τάσεις, Κατανεµηµένες Αρχιτεκτονικές και Κινητές

Ερωτήµατα διαστηµάτων σε περιβάλλοντα νεφών υπολογιστών

Εισαγωγή στα Συστήματα Βάσεων Δεδομένων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Μηχανική Λογισμικού για Διαδικτυακές & Φορητές Εφαρμογές

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΙΑ ΙΚΑΣΙΑ ΜΕΤΑΒΑΣΗΣ ΣΤΟ CLOUD COMPUTING ΜΑΘΗΣΙΑΚΟΙ ΣΤΟΧΟΙ

Φιλίππου Θεοδόσιος Εκπαιδευτικός Πληροφορικής

Μαζικός Παραλληλισμός λ με Map - Reduce. Μοντέλο Θέματα υλοποίησης Παραδείγματα διαχείρισης δεδομένων

Big Data. CERN/LHC: 40TB/μέρα (15PB/έτος) Πολλά, πολλά ακόμα Web logs, αρχεία ομιλιών, ιατρικοί φάκελοι, κλπ. για όλους...

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 13. Εφαρμογές νέφους. ΕΝΟΤΗΤΑ 4 Συνεργασία και Ασφάλεια στο Διαδίκτυο. Εφαρμογές Πληροφορικής

Cloud Computing και Ζητήματα Προστασίας Προσωπικών Δεδομένων. Λ. Μήτρου, Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Πανεπιστήμιο Αιγαίου

Διπλωματική Εργασία του φοιτητή του Τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών της Πολυτεχνικής Σχολής του Πανεπιστημίου Πατρών

Υπολογιστικά Νέφη. Ενότητα 12: MapReduce. Άγγελος Μιχάλας Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ

Επερωτήσεις σύζευξης με κατάταξη

2- Μοντέλα, Επίπεδα, Συμπράξεις, ROI, Υπολ/κό νέφος, Πλατφόρμες και Κινητή Διακυβέρνηση ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΤΑΝΕΜΗΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Εαρινό Εξάμηνο

ΜΑΘΗΜΑ: Υπολογιστικά Νέφη

Πτυχιακή εργασία Ασφάλεια και εφαρμογές Cloud Computing

Ενότητα 2. Πηγές Λογισμικού. Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης ΙI Νίκος Καρακαπιλίδης 2-1

Η Oracle μετασχηματίζει την αγορά λύσεων υποδομής Cloud

ΠΡΟΧΩΡΗΜΕΝΑ ΘΕΜΑΤΑ ΒΑΣΕΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Ακ. έτος , 9ο Εξάμηνο ΗΜ&ΜΥ Ν. Κοζύρης Εξαμηνιαία Εργασία. Εισαγωγή στο MapReduce και στις βάσεις NoSQL

ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

Ανοικτά Δεδομένα. Η εμπειρία του OpenDataCloud

Τεχνολογική Υποδομή Πληροφοριακών Συστημάτων

Υπολογιστική Νέφους: Εργαστήριο ΙI Υπηρεσία αποθήκευσης και Ανάπτυξη διαδικτυακής εφαρμογής

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

Πληροφοριακά Συστήματα

Κατανεμημένα Συστήματα Εισαγωγή

Big Data Πνιγόμαστε σε έναν ωκεανό δεδομένων

Efficient Big Data Storage and Retrieval in Multimedia Cloud Computing Systems ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Π Τ Υ Χ Ι Α Κ Η Ε Ρ Γ Α Σ Ι Α

Ο Ρόλος των Αρχών στη διασφάλιση του Απορρήτου των Επικοινωνιών στον κόσµο της Νεφοϋπολογιστικής

Εισαγωγή στα Συστήματα Βάσεων Δεδομένων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Server Virtualization με εργαλεία ΕΛ/ΛΑΚ. ΛΑΚ Δήμος Ρεθύμνης.

Από το Colocation στο Cloud Computing

Βάσεις δεδομένων. Π. Φιτσιλής

ΗΜΕΡΙΔΑ Cloud Computing: Νέοι Ορίζοντες

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ

Συστήματα Τηλεκπαίδευσης

Συστήματα Τηλεκπαίδευσης

[ ] (2012)

Ηλεκτρονικό εμπόριο. Ψηφιακή οικονομία επιχειρηματικά μοντέλα ηλεκτρονικού εμπορίου

Information Technology for Business

ΤΕΙ Δυτικής Ελλάδας Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ. Τεχνολογίες Υπολογιστικού Νέφους

Γεω-χωρικές υπηρεσίες και τεχνολογίες WEB. Βασίλειος Βεσκούκης Μηχανικός ΗΥ, Επ.Καθ. ΕΜΠ

Εισαγωγή. Καλή Ακαδημαϊκή Χρονιά! Τι θα δούμε σήμερα: Τα βασικά Την ιστορία (μέλλον) Μια γρήγορη ματιά στο τι θα δούμε στο μάθημα

ΕΝΤΥΠΟ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΑΒΟΥΛΕΥΣΗΣ ΤΕΧΝΙΚΩΝ ΠΡΟΔΙΑΓΡΑΦΩΝ

Πανεπιστήμιο Πειραιά Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ΠΜΣ - Κατεύθυνση: Ψηφιακές Επικοινωνίες & Δίκτυα ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Ενότητα #02. Πληροφοριακά Συστήματα Μεγάλης Κλίμακας Cloud Computing. H οικονομία του Cloud. Ιστορικά στοιχεία +

Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Πολυτεχνική Σχολή Κοζάνης Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας Cloud Computing

ΣΧΕΔΙΑΣΗ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΔΙΑΔΙΚΤΥΑΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ

Συστήματα Παράλληλης & Κατανεμημένης Επεξεργασίας

Συστήματα Παράλληλης & Κατανεμημένης Επεξεργασίας

ΤΕΙ Δυτικής Ελλάδας Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ. Τεχνολογίες Υπολογιστικού Νέφους

HELIX: Eθνικές ψηφιακές υποδομές για την έρευνα

Τ.Ε.Ι. ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ & ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Κατανεμημένα Συστήματα Εισαγωγή.

Υποδομή ΤΠ: Υλικό και λογισμικό

Κατανεμημένα Συστήματα Εισαγωγή

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τμήμα Πληροφορικής

Βάσεις Δεδομένων. Εισαγωγή για το Εργαστήριο. Δρ. Τιάκας Ελευθέριος. Τμήμα Πληροφορικής ΑΠΘ

Εισαγωγή στα Συστήματα Βάσεων εδομένων

ΤΗΛΕΜΑΤΙΚΗ ΚΑΙ ΝΕΕΣ ΥΠΗΡΕΣΙΕΣ

Η Οικονομία του Cloud (Cloud s Economy)

Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων. Ψηφιακές Επικοινωνίες και Δίκτυα. Διπλωματική εργασία

Εισαγωγή. Βάσεις Δεδομένων : Εισαγωγή 1

ΤΟ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΟ ΝΕΦΟΣ (CLOUD COMPUTING) ΚΑΙ ΟΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΤΟΥ

Εισαγωγή στην Πληροφορική

Κεφάλαιο 4: Λογισμικό Συστήματος

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΘΕΜΑ ΕΡΓΑΣΙΑΣ «CLOUD-COMPUTING»

Πανεπιστήμιο Πειραιώς Τμήμα Πληροφορικής

Transcript:

Διδάσκων: Νεκτάριος Κοζύρης, καθηγητής (nkoziris@cslab.ntua.gr) Βοηθοί Δρ. Ιωάννης Κωνσταντίνου, (ikons@cslab.ntua.gr) Δρ. Μανόλης Τερροβίτης, (mter@imis.athena-innovation.gr) Δρ. Δημήτρης Σκούτας, (mter@imis.athena-innovation.gr)

Κατανεμημένα Συστήματα Επεξεργασίας δεδομένων Database συστήματα: παραδοσιακά vs «κατανεμημένα» Αποθήκευση Ευρετηρίαση Ανάκτηση Ερωτήματα Κατανεμημένα συστήματα αρχείων Cloud computing Γιατί? 2

Γενικά για τα clouds Δομή, υπηρεσίες, είδη cloud κλπ Cloud management software Παραδοσιακά θέματα ΒΔ Transaction schedules, ACID properties, Locking protocols, Lamport Clocks Επεξεργασία δεδομένων με MapReduce Google File System (GFS) και HDFS RDBMS vs Key-Value Stores (NoSQL) Ανακοίνωση εργασίας, Φροντιστήριο 3

Row, Key-value Stores Big Table, HBase Cassandra Dynamo Παρουσίαση ειδικών θεμάτων 4

Παροχή υπολογιστικής ισχύος ως υπηρεσία και όχι σαν προϊόν. Πόροι, λογισμικό και πληροφορίες παρέχονται σε άλλους υπολογιστές και συσκευές σαν υπηρεσίες κοινής ωφελείας (πχ σαν το ρεύμα της ΔΕΗ) μέσω ενός δικτύου (συνήθως του Internet) Διαβάστε: Above the clouds: A Berkeley View of Cloud Computing http://bit.ly/aialuh 5

Τα νέφη υπολογιστών είναι ένα μοντέλο που επιτρέπει: πρόσβαση μέσω δικτύου σε διαμορφώσιμους πόρους, όπως: υπολογιστική ισχύ, δίκτυα, αποθηκευτικό χώρο, εφαρμογές, υπηρεσίες, κλπ που μπορούν να δεσμεύονται και να απελευθερώνονται ταχέως με ελάχιστη διαχειριστική προσπάθεια ή επέμβαση από τον πάροχο της υπηρεσίας (elasticity). 6

Μεγάλα Data Centers Συστοιχίες από χιλιάδες υπολογιστές και αποθηκευτικές μονάδες Μεσαίας ισχύος υλικό (commodity hardware) Αποτυχίες κόμβων συνηθισμένες Διάφορα μοντέλα υπολογισμού / Ανομοιογενείς υπολογιστικοί πόροι Apple, North Carolina USA 7

Βασίζεται σε ήδη υπάρχουσες τεχνολογίες και πρακτικές Virtual machines Οn-demand, self-service, pay-as-you-go model Παροχή υπηρεσιών μέσω διαδικτύου Open Source Μοιάζει με προηγούμενα μοντέλα Grid computing Volunteer computing Peer to Peer Computing 8

Virtualized Αρχιτεκτονική Εφ Εφ Εφ Εφ Εφ Εφ Παραδοσιακή Αρχιτεκτονική guest Λ.Σ. Guest Λ.Σ. Guest Λ.Σ. Εφαρμογή Εφαρμογή Εφαρμογή Λειτουργικό Σύστημα Hypervisor (kvm-xenvirtualbox-vmware) Host Λειτουργικό Σύστημα Υλικό Υλικό 9

Προβλήματα μεγάλης κλίμακας Crawling, Indexing, Searching, Web 2.0 εφαρμογές επιστημονικοί υπολογισμοί Επεξεργασία πολλών PB τη μέρα Κλιμάκωση! Διαδραστικές Web Εφαρμογές Google (mail, maps, docs, ads, ), Facebook, Yahoo, Amazon Startups: foursquare (ec2), dropbox (s3), κλπ. Ταχύτητα! Ανάγκη για διαχείριση δεδομένων!!!! Παραδοσιακές βάσεις δεν αρκούν!! 10

Κλιμακωσιμότητα Διαθεσιμότητα Αξιοπιστία Ασφάλεια Ευελιξία Λειτουργικότητα Αποδοτικότητα Μετρήσιμο σύστημα Απλά APIs Κατανομή φόρτου 11

Over-provisioning, κοστίζει. Ελαστικό, pay-as-you-go Μόνο στο cloud!!! Under-provisioning, δεν λειτουργεί πάντα. 12

Λύνουν πολλά προβλήματα, αλλά: Προσθέτουν πολυπλοκότητα Εξισορρόπηση φόρτου Συνέπεια Συγχρονισμός Ανοχή σε σφάλματα 13

Software as a Service (SaaS) Χρήση προσφερόμενων υπηρεσιών π.χ. Google maps, mail, docs, Platform as a Service (PaaS) Παίρνεις ένα καλό και εύχρηστο API Και φτιάχνεις τις εφαρμογές σου π.χ. Google App Engine Infrastructure as a Service (IaaS) Νοίκιασε υπολογιστές (υπολογιστική ισχύ, κύκλους) και αν θες παραπάνω τους παίρνεις όταν τους χρειάζεσαι π.χ. Amazon EC2 14

15

16

Private Cloud (π.χ. το Cloud του cslab) λίγοι χρήστες πιθανή εσωτερική σύνδεση υψηλή ασφάλεια πιθανό μεγαλύτερο κόστος Hybrid Cloud Public Cloud π.χ. Amazon ή okeanos πολλοί χρήστες ενοικίαση πόρων σε δημόσιο Cloud (a la carte) πιθανότατα πιο φθηνό σύνδεση μέσω διαδικτύου Community Cloud Συνδεδεμένα clouds παρόμοιων οργανισμών π.χ GovCloud 17

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Η πρώτη εταιρία που έδωσε cloud υπηρεσίες το 2006 RackSpace, RightScale, GoGrid, CloudSigma και άλλες πολλές Ελληνικό Cloud: okeanos http://okeanos.grnet.gr Ήδη σε πιλοτική λειτουργία Στόχος είναι η παροχή IaaS cloud υπηρεσίες στην ακαδημαϊκή κοινότητα Το project του μαθήματος θα γίνει στον okeano 18

OpenStack Υποστήριξη από 150+ εταιρίες (Nasa, Dell, AMD, Intel, Canonical, κλπ) Από Μάιο 2011 προεπιλεγμένο cloud στο ubuntu O okeanos υποστηρίζει OpenStack εντολές 19

Κατανεμημένα Συστήματα Αρχείων Google File System (GFS) Hadoop Distributed File System (HDFS) CEPH file system Amazon Simple Storage Service (S3) Batch Processing Συστήματα Hadoop ecosystem (MapReduce, PIG, Hive, etc) Dryad Map Reduce Merge Row Stores (NoSQL) Proprietary: Big Table, Sherpa/PNUTS, AzureDB, SimpleDB Open source: Hbase, Cassandra, Dynamo, MongoDB Και πολλά άλλα http://nosql-database.org/ 20

GFS: ένα κλιμακώσιμο κατανεμημένο σύστημα αρχείων για μεγάλες data-intensive εφαρμογές. Παρέχει ανοχή σε σφάλματα ενώ τρέχει σε φτηνό υλικό και προσφέρει υψηλή επίδοση σε μεγάλο αριθμό χρηστών. Παραδοχές : Υψηλή συχνότητα βλαβών. Συνήθως µεγάλα αρχεία. Η ανάκτηση γίνεται είτε σε µεγάλα κοµµάτια είτε σε πολλά µικρά. Τα περισσότερα αρχεία τροποποιούνται µε προσάρτηση(append). Το υψηλό bandwidth προτιµάται από το χαµηλό latency. 21

Μοντέλο παράλληλης επεξεργασίας μεγάλου όγκου δεδομένων Ο χρήστης ορίζει map και reduce functions ανάλογα με το πώς θέλει να επεξεργαστεί τα δεδομένα του Map : παίρνει για είσοδο ένα key/value και παράγει ένα ή περισσότερα ενδιάμεσα key/values Reduce : κάνει merge και επεξεργάζεται τα ενδιάμεσα key/values των mappers Αυτόματη παραλληλοποίηση των προγραμμάτων του χρήστη Partitioning στα δεδομένα εισόδου Scheduling Πιθανή αποτυχία κάποιου υπολογιστή Επικοινωνία μεταξύ υπολογιστών 22

Master Part 1 worker Map Reduce worker Part Input 2 worker Map Reduce worker Output Part 3 worker Map Reduce worker

Θα δούμε στο μάθημα αναλυτικά κάποια από αυτά και τις ιδιαιτερότητές τους Βάσεις δεδομένων χωρίς schema NoSQL (NoRel) Ένας μεγάλος πίνακας με ομογενοποιημένα δεδομένα διαχωρίζονται μέσω του κλειδιού (1 key = 1 row) πολλά attributes values Key-value stores Συνήθως κάθονται πάνω από ένα κατανεμημένο σύστημα αρχείων πχ BigTable->GFS 24

Id Ταινία Έτος Key 1 The Dark Knight 2008 value Id The Ηθοποιός Dark Knight Ημ.γέννησης 2 King s Speech 2010 Ηθοποιοί: Christian Bale Έτος: 2008 1234 King s Christian Speech Bale 30-1-1974 3 The Fighter 2010 Ηθοποιοί: Colin Firth Έτος: 2010 5678 The Natalie Fighter Portman 9-6-1981 4 Black Swan 2010 Ηθοποιοί: Melissa Leo, Έτος: 2010 9012 Melissa Leo 14-9-1960 Christian Bale 5 The Prestige 2006 3456 Black Colin Swan Firth 10-9-1960 Ηθοποιοί: Natalie Portman Έτος: 2010 The Prestige Ηθοποιοί: Christian Bale Έτος: 2006 Ηθοπ Ταινία 1234 1 1234 3 1234 5 5678 4 9012 3 3456 2 Christian Bale Ημ.Γέννησης: 30-1-1974

Εργασία στο Hadoop, απαιτεί: Εξοικείωση με το σύστημα Κατανόηση του MapReduce Γράψιμο δικών σας MapReduce προγραμμάτων Αποθήκευση και ανάγνωση Στο HDFS Στο Hbase 26