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The Trend of Cloud Computing
淺談雲端運算的新趨勢 The Trend of Cloud Computing Jazz Wang Yao-Tsung Wang
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What is Cloud Computing? 何謂雲端運算?請用一句話說明!
Anytime 隨時 More definition? 其他定義請參考:NIST Notional Definition of Cloud Computing Anywhere 隨地 With Any Devices 使用任何裝置 Accessing Services 存取各種服務 Cloud Computing =~ Network Computing 雲端運算 =~ 網路運算
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1. On-demand self-service.
National Definition of Cloud Computing 美國國家標準局NIST給雲端運算所下的定義 3 Service Models 三個服務模式 4 Deployment Models 四個佈署模型 5 Characteristics 五大基礎特徵 1. On-demand self-service. 隨需自助服務 2. Broad network access 隨時隨地用任何網路裝置存取 3. Resource pooling 多人共享資源池 4. Rapid elasticity 快速重新佈署靈活度 5. Measured Service 可被監控與量測的服務
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3 Service Models of Cloud Computing 雲端運算的三種服務模式
SaaS Software as a Service 軟體即服務 PaaS Platform as a Service 平台即服務 IaaS Infrastructure as a Service 架構即服務
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Everything as a Service 啥米鬼都是一種服務
AaaS Architecture as a Service BaaS Business as a Service CaaS Computing as a Service DaaS Data as a Service DBaaS Database as a Service EaaS Ethernet as a Service FaaS Frameworks as a Service GaaS Globalization or Governance as a Service HaaS Hardware as a Service IMaaS Information as a Service IaaS Infrastructure or Integration as a Service IDaaS Identity as a Service LaaS Lending as a Service MaaS Mashups as a Service OaaS Organization or Operations as a Service SaaS Software or Storage as a Service PaaS Platform as a Service TaaS Technology or Testing as a Service VaaS Voice as a Service Customer-Oriented 客戶導向 引用自:
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雲端運算的四種佈署模型 4 Deployment Models of Cloud Computing Public Cloud 公用雲端
Target Market is S.M.B. 主要客戶為 中小企業 Dynamic Resource Provisioning between public and private cloud 私有雲端動態根據計算需求 調用公用雲端的資源 以大型企業 為主要客戶 Enterprise is key market 私有雲端 Private Cloud Hybrid Cloud Community Cloud 社群雲端 Academia 學術為主
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Evolution of Cloud Services
雲端服務只是軟體演化史的必然趨勢 數位化 實體 單機版 個人使用 網路版 多人共享 行動版 隨時存取 Mobile Mail Web Mail 信箱 Mobile TV Web TV 電視盒 電視 M-Office Google Docs Office 打字機 Flash Wengo Skype 數位電話 電話 微網誌 部落格 電子佈告欄 佈告欄
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Rome wasn't built in a day !
羅馬不是一天造成的! 圖片來源: When did the Cloud come ?! 這朵雲幾時飄過來的?!
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Brief History of Computing (1/5)
1960 PDP-1 . 1965 PDP-7 1969 1st Unix Source: Mainframe Super Computer
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1977 Apple II 1981 IBM 1st PC 5150 Back to Year 1970s ...
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1982 TCP/IP 1983 GNU 1991 Linux Back to Year 1980s ...
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Brief History of Computing (2/5)
Source: Mainframe Super Computer PC / Linux Cluster Parallel
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Back to Year 1990s ... 1990 World Wide Web 1991 CORBA ... by CERN
… 1993 Web Browser Mosaic by NCSA 1991 CORBA ... Java RMI Microsoft DCOM Distributed Objects Back to Year 1990s ...
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Brief History of Computing (3/5)
Source: Mainframe Super Computer PC / Linux Cluster Parallel Internet Distributed Computing
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Back to Year 2000s ... 1997 Volunteer Computing 1999 SETI@HOME
2003 Globus Toolkit 2 2002 Berkley BOINC 2004 EGEE gLite Back to Year 2000s ...
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Brief History of Computing (4/5)
Source: Mainframe Super Computer PC / Linux Cluster Parallel Internet Distributed Computing Virtual Org. Grid Computing
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Back to Year 2007 ... 2001 Autonomic Computing IBM 2006 Apache Hadoop
2005 Utility Computing Amazon EC2 / S3 2007 Cloud Computing Google + IBM Back to Year
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2007 Data Explore Top 1 : Human Genomics – 7000 PB / Year
Top 2 : Digital Photos – 1000 PB+/ Year Top 3 : (no Spam) – 300 PB+ / Year Source: Source:
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Brief History of Computing (5/5)
Source: Mainframe Super Computer PC / Linux Cluster Parallel Internet Distributed Computing Virtual Org. Grid Computing Data Explode Cloud Computing
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在這漫長的演化中,我們到底學到些什麼?! What can we learn from the past ?!
Source:
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教訓二:格網運算該用在異業結盟的資源共享!
Lesson #1: One cluster can't fit all ! 教訓一:叢集的單一設定無法滿足所有需求! Answer #1: Virtual Cluster 新服務:虛擬化叢集 Lesson #2: Grid for Heterogeneous Enterprise ! 教訓二:格網運算該用在異業結盟的資源共享! Answer #2: Peak Usage Time 尖峰用量發生時間點 Answer #3: Total Cost of Ownership 總擁有成本 Lesson #3: Extra cost to move data to Grid ! 教訓三:資料搬運的網路與時間成本! This is why Cloud Computing matters ?! 這就是為什麼雲端運算變得熱門?!
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趨勢一:資料開始回歸集中管理 如何儲存大量資料呢?! Trend #1: Data are moving to the Cloud
Access data anywhere anytime 為了隨時存取 Reduce the risk of data lost 降低資料遺失風險 Reduce data transfer cost 減少資料傳輸成本 Enhance team collaboration 促進團隊協同合作 How to store huge data ?! 如何儲存大量資料呢?!
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Open Implementation 實作不受壟斷
Trend #2: Web become default Platform! 趨勢二:網頁變成預設開發平台 Open Standard 網頁是開放標準 Open Implementation 實作不受壟斷 Cross Platform 瀏覽器成為跨平台載具 Web Application 網頁程式設計成為顯學 Browser difference become entry barrier ?! 瀏覽器的差異造成新的技術門檻?!
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Parallel Computing 平行運算的技能
Trend #3: HPC become a new industry 趨勢三:高速計算已悄悄變成新興產業 Parallel Computing 平行運算的技能 Distributed Computing 分散運算的技能 Multi-Core Programming 多核心程式設計 Processing Big Data 處理大資料的技能 Education and Training are needed !! 為了讓這些技能與產業接軌,亟需教育訓練!!
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該使用別人打造的雲端,還是自己打造專屬雲端呢?
Flying to the Cloud ... or Falling to the Ground ... Source: 該使用別人打造的雲端,還是自己打造專屬雲端呢?
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Let's Talk about Public Cloud
讓我們先來談談公用雲端服務 Public Cloud 公用雲端 Target Market is S.M.B. 主要客戶為 中小企業 以大型企業 為主要客戶 Enterprise is key market 私有雲端 Private Cloud Hybrid Cloud Community Cloud 社群雲端 Academia 學術為主
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Public Cloud #1: Amazon 亞馬遜網路書店
Amazon Web Service ( AWS ) 虛擬伺服器:Amazon EC2 - Small (Default) $0.085 per hour(L) - $0.12 per hour(W) - All Data Transfer $0.15 per GB 儲存服務:Amazon S3 - $0.15 per GB – first 50 TB / month of storage used - $0.15 per GB – all data transfer in - $0.01 per 1,000 PUT, COPY, POST, or LIST requests 觀念:Paying for What You Use 參考來源:
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Public Cloud #2: Google 谷歌
• Google App Engine (GAE) •讓開發者可自行建立網路應用程式於 Google 平台之上。 •提供: - 500MB of storage - up to 5 million page views a month - 10 applications per developer account •限制: - 程式設計語言只能用 Python 或 Java 計費標準: 連出頻寬 $0.12 美元/GB, 連入頻寬 $0.10 美元/GB CPU 時間 $0.10 美元/時 儲存的資料 $0.15 美元/GB-每月 電子郵件收件者 $ 美元/每個收件者 參考來源:
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Public Cloud #3: Microsoft 微軟
Microsoft Azure 是一套雲端服務作業系統。 作為 Azure 服務平台的開發、服務代管及服務管理環境。 服務種類: .Net services SQL services Live services 參考來源:
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Public Cloud #3: Microsoft 微軟
Dallas → DaaS Azure AppFabric → PaaS (類似GAE) SQL Azure → PaaS (雲端SQL) Window Azure → PaaS (類似EC2) Hyper-V → IaaS (虛擬化) 參考來源:微軟雲端運算的策略與產品藍圖,台灣微軟李匡正,
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Public Cloud Comparison: 公用雲端的比較
參考來源:微軟雲端運算的策略與產品藍圖,台灣微軟李匡正,
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How can we build our Private Cloud ??
那我們如何打造私有雲端呢?? Public Cloud 公用雲端 Target Market is S.M.B. 主要客戶為 中小企業 以大型企業 為主要客戶 Enterprise is key market 私有雲端 Private Cloud Hybrid Cloud Community Cloud 社群雲端 Academia 學術為主
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Web 2.0 介面, Mashups, Workflows, …
Reference Cloud Architecture 雲端運算的參考架構 User-Level Middleware Core Middleware User-Level System Level IaaS PaaS SaaS 虛擬化 VM, VM management and Deployment 控制 Qos Neqotiation, Ddmission Control, Pricing, SLA Management, Metering… 程式語言 Web 2.0 介面, Mashups, Workflows, … 應用 Social Computing, Enterprise, ISV,…
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Web 2.0 介面, Mashups, Workflows, …
Open Source for Private Cloud 建構私有雲端運算架構的自由軟體 虛擬化 VM, VM management and Deployment 控制 Qos Neqotiation, Ddmission Control, Pricing, SLA Management, Metering… 程式語言 Web 2.0 介面, Mashups, Workflows, … 應用 Social Computing, Enterprise, ISV,… Xen, KVM, VirtualBox, QEMU, OpenVZ, ... OpenNebula, Enomaly, Eucalyptus , OpenQRM, ... Hadoop (MapReduce), Sector/Sphere, AppScale eyeOS, Nutch, ICAS, X-RIME, ...
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Open Cloud #1: Eucalyptus
原是加州大學聖塔芭芭拉分校(UCSB)的研究專案 目前已轉由Eucalyptus System這間公司負責維護 創立目的是讓使用者可以打造自己的EC2 特色是相容於 Amazon EC2 既有的用戶端介面 優勢是Ubuntu 9.04 已經收錄 Eucalyptus 的套件 Ubuntu Enterprise Cloud powered by Eucalyptus in 9.04 目前有提供 Eucalyptus 的官方測試平台供註冊帳號 缺點:目前仍有部分操作需透過指令模式 關於 Eucalyptus 的更多資訊,請參考
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Open Cloud #2: OpenNebula
由歐洲研究學會(European Union FP7 )贊助 將實體叢集轉換成具管理彈性的虛擬基礎設備 可管理虛擬叢集的狀態、排程、遷徙(migration) 優勢是Ubuntu 9.04 已經收錄 OpenNebula 的套件 缺點:需下指令來進行虛擬機器的遷徙(migration)。 關於 OpenNebula 的更多資訊,請參考
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Open Cloud #3: Hadoop 目前主要由 Yahoo! 資助、開發與運用
Hadoop 是 Apache Top Level 開發專案 目前主要由 Yahoo! 資助、開發與運用 創始者是Doug Cutting,參考Google Filesystem,以 Java開發,提供HDFS與MapReduce API。 2006年使用在Yahoo內部服務中 已佈署於上千個節點。 處理Petabyte等級資料量。 Facebook、Last.fm、Joost … 等 著名網路服務均有採用Hadoop。
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Open Cloud #4: Sector / Sphere
由美國資料探勘中心(National Center for Data Mining)研發 的自由軟體專案。 採用C/C++語言撰寫,因此效能較 Hadoop 更好。 提供「類似」Google File System與MapReduce的機制 基於UDT高效率網路協定來加速資料傳輸效率 Open Cloud Consortium的Open Cloud Testbed,有提供測 試環境,並開發了MalStone效能評比軟體。
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What we learn today ? 隨時隨地用任何裝置存取各種服務!! 資料集中、虛擬化、異業資源共享 採用自由軟體也能打造私有雲端
雲端運算是2007年繼格網運算之後的新趨勢!! Cloud Computing become new trend since year 2007 !! 亞馬遜、谷歌、微軟等! 什麼都可以是服務 ~ Amazon, Google, Microsoft and more! Everything as a Service! 隨時隨地用任何裝置存取各種服務!! Accessing services with any device anytime anywhere!! 採用自由軟體也能打造私有雲端 Hadoop, Sectore/Sphere, Eucalyptus, and more .... 資料集中、虛擬化、異業資源共享 Data-intensive, Virtualization, Heterogeneous WHO WHEN WHY HOW
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Enterprise Applications of Private Cloud
私有雲端技術之產業應用 Enterprise Applications of Private Cloud Jazz Wang Yao-Tsung Wang
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Cyberinfrastructure of TSMC 台積電的資訊架構 @ Year 2000 ?
後端資訊系統 ( internal operation ) 前端資訊系統 eFoundry PIDB 產品資訊資料庫 Product Information Data-Base FPS 預測規劃系統 Forecast Planning System TSMC-Direct Logistics 商業流共享 Engineering 晶圓製造良率 Design 晶片設計資訊 TOM 全方位訂單管理系統 Total Order Management (資訊流) TSMC-Online 1.0 / 2.0 TSMC-YES MES 製造執行管理系統 Manufacturing Execution System (物流) Internet Layout Viewer CRP VMI JIT SAP ERP 企業資源規劃 Enterprise Resource Planning (金流) Design Sphere Access 以上資訊;參考 2000 年電子時報針對台積電所作之個案研究。
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虛擬桌面 VDI 網頁平台 WebOS 虛擬化 大型檔案 平行運算 分散資料庫
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? Possible Cloud Service for TSMC (1) 台積電雲端導入參考策略(1) Grid WebOS 導入前:
Internet Layout Viewer 導入前: 每間小公司都需要採購專用軟體 商業軟體授權金額高 導入評量指標: 總軟體使用率(時間、人次) 導入需求技術: 權限控管、授權分配(排程)機制 使用率統計 → 成本攤提比例 預期效益: 上下游供應鏈共同分攤軟體授權 協同驗證設計與製程可行性 Design Sphere Access ? Ex.讓協力廠商遠端執行Cadence
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Possible Cloud Service for TSMC (2) 台積電雲端導入參考策略(2) Virtualization
導入虛擬化的效益高於雲端運算 導入評量指標: 總硬體使用率(100% CPU使用?) 總電源開銷、空調、管理人力 商業解決方案: VMWare ESXi / vSphere Microsoft Hyper-V Citrix XenServer 預期效益: 減少伺服器採購成本與營運成本 (Server Consolidation) 增加管理彈性與災害復原機制 (Ex. 異常斷電造成的服務修復)
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Possible Cloud Service for TSMC (3)
台積電雲端導入參考策略(3) Skills for Big Data 處理海量資料是雲端運算的精華 用前處理與資料量換取查詢時間 關鍵技術: 分散儲存檔案 → 在地平行運算 分散式資料庫 → Key-Value 商業解決方案: Google App Engine GFS / MapReduce / BigTable Amazon S3 / SimpleDB Cloudera Hadoop Distribution 預期效益: 降低檔案遺失風險 降低資料傳輸成本
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Slides - http://trac.nchc.org.tw/cloud
Questions? Slides - Jazz Wang Yao-Tsung Wang
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