Séminaire Cloud Computing

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1 Séminaire Cloud Computing Stéphane Mouton SST Department manager Faculté Polytechnique / UMons Mons, 15/03/2016 Centre d Excellence en Technologies de l Information et de la Communication

2 Plan Une définition? Caractéristiques Intérêt et contraintes Types Le Cloud en tant qu infrastructure Le Cloud en tant que plateforme Le Cloud en tant que logiciel Perspectives 2

3 Mission Contribuer au développement économique régional Via le développement d une expertise de pointe dans le domaine des TIC En facilitant et accélérant l intégration des TIC dans les produits, services et processus des PME 3

4 Positionnement RECHERCHE APPLIQUÉE ÉTUDES DE FAISABILITÉ PREUVES DE CONCEPT TRANSFERTS TECHNOLOGIQUES 4

5

6 ! Cloud Computing = Marketing! The Simpsons

7 Une référence Définition du National Institute of Standards and Technology csrc.nist.gov/publications/nistpubs/ /sp pdf

8 5 caractéristiques Accès «à la demande» et «self-service» par l utilisateur Accès via Internet (haut débit) «Pool» de ressources informatiques (capacités de traitement et de stockage) Élastique Utilisation mesurée, facturation au détail

9 Différence avec le Grid Computing Calcul haute performance ou HPC

10 Différence avec l hébergement (hosting) Internet Partiellement en self service Paiement par abonnement Pas de gestion de l élasticité

11 4 types de déploiement Public Communautaire Privé Hybride

12 Cas du Cloud hybride Prolongement entre le Cloud de l organisation/l entreprise et un Cloud public

13 Intérêt et contraintes (1)? This space is intentionally left blank 13

14 Intérêt et contraintes (1)? Intérêt Economies d échelle et efficacité des investissements Pour le client : pas d investissements informatiques Pour le client : Flexibilité des moyens informatiques Pour le client : Gains sur la gestion de l informatique Contraintes Sécurité Nécessité de contrôler à distance (accès physique impossible) Dépendance à un fournisseur externe? 14

15 3 modèles de services

16 Virtualisation (et autres techniques) Softening hardware Machines Virtuelles Variantes : paravirtualisation et containerisation

17 Infrastructure as a Service (IaaSà 1 2 AMI Exemple avec Amazon Web Service (AWS) Sélection d une Amazon Machine Image (AMI) Déploiement par l interface graphique ou en ligne de commande 17

18 IaaS : gérer l infrastructure Les outils de virtualisation ne suffisent plus Gestionnaires de Cloud (Cloud Managers) : OpenStack, CloudStack, 18

19 IaaS : gérer l infrastructure Les gestionnaires de Cloud vont plus loin que la gestion des VM Stratégie de placement des VM, gestion de l espace disque 19

20 Scalabilité LEGO 985

21 Scalabilité : le logiciel doit être scalable Programmation distribuée Patterns d architecture Presentation layer Business logic Framework common services Service Service Service Service Un pied de page 21

22 Scalabilité : l infrastructure doit réagir OpenStack : HEAT AWS : Offre Elastic* Un pied de page 22

23 Design for failure - example

24 Design for failure - example

25 Design for failure - example

26 DEV + OPS => DEVOPS DEVOPS INFRASTRUCTURE AS CODE

27 Outils d automatisation Ansible Un pied de page 27

28 3 modèles de services

29 Plateforme as a Service (PaaS) IaaS exécute des Machines Virtuelles PaaS exécute des logiciels et évite beaucoup de tâches de l IaaS Windows Azure Media Services

30 Plateforme as a Service (PaaS) Exemple d offre PaaS : Heroku Accessoirement : PaaS sur IaaS AWS

31 Software as a Service : applications à distance Un pied de page 31

32 SaaS sur IaaS Exemple : Netflix sur AWS 32

33 Intérêt et contraintes (2)? Intérêt Nécessité d automatiser l utilisation du Cloud Les ressources disponibles offrent de nouvelles perspectives Possibilité d adapter les besoins informatiques à la demande Possibilité de consolider les ressources Contraintes Besoin de compétences spécifiques Nécessité (et difficulté) d estimer les coûts et les usages du Cloud Cloud Computing & Data Center Forum BeLux 33

34 3 projets de recheche sur le Cloud PaaSage FP7 - Cloud Computing, Internet of Services and Advanced Software Engineering ASCETIC FP7 - Software Engineering, Services and Cloud Computing BEACON Horizon Advanced Cloud Infrastructures and Services 34

35 PaaSage PaaSage objectives Application Software CAMEL Configuration model Model Automatic model transformations Deployed application Commercial Clouds 35

36 PaaSage CAMEL model Static model Application structure (components) Deployment requirements (constraints) Business objectives (goals) Dynamic model Users: Numbers, behaviour, and demands Data: Hard or easy computations Location: Serving a global market! 36

37 PaaSage Platform PaaSage architecture New application Legacy application Metadata sharing Speculative profiler Community expertise CAMEL Provisioning and deployment requirements Scalability rules Service-level objectives Provider models Design time optimisation loop Speculative profiler Intelligent reasoner Extra functional adaption Metadata Execution optimisation loop Metadata collection Execution control Execution monitoring Platform specific mapping Execution environments 37

38 PaaSage automated deployment Example Web server Web server Assume a limited budget, i.e. a cost constraint: C WS W + C AS A budget With W = WS 1, WS 2,, WS W and A = AS 1, AS 2,, AS A Application server Application server W = Set of Web Servers (WS) A = Set of Application Servers (AS) C WS = Cost of a web server C AS = Cost of an application server Minimum two servers of each kind must be deployed. A 2 2 Max number of application servers (budget 2C WS )/C AS All points on this line have a cost equal to the cost constraint Max number of web servers (budget 2C AS )/C WS All legal configurations are confined to this space W 38

39 Number of Application servers PaaSage adaptation max Profiler Reasoner Configuration A A->B Adapter Reasoner Configuration B max Number of Web Servers Execution Engine Adaptation Scope 39

40 Why ASCETIC? Identification of the missing functionalities to support energy efficiency across all cloud layers Definition and integration of explicit measures of energy and energy requirements into the design and development process for software while keeping QoS Electricity Consumption (Billion kwh) Data Centers Telecoms Total Cloud 40

41 ASCETIC architecture 41

42 BEACON federated cloud network scenario Service Manifest QoS Internet With advanced features such as automated high availability, location aware elasticity and automated service function chaining. 42

43 BEACON, federate sub-nets

44 Pour aller plus loin Point de départ de lectures scientifiques : ACM tech-pack on Cloud Computing Comptes «gratuits» sur IaaS : AWS, Azure PaaS : Google compute, Heroku Les outils de gestion / déploiement automatisé Un pied de page 44

45 Questions? Aéropole de Charleroi-Gosselies Bâtiment Éole Rue des Frères Wright, 29/3 B-6041 Charleroi Tel: Fax: Stéphane Mouton SST Department manager Tel : Mob : stephane.mouton@cetic.be linkedin.com/company/cetic twitter.com/@cetic