2. Agenda
• Un po’ di storia…
• Cos’è il Cloud Computing?
• Vantaggi e rischi legati all’uso
del Cloud Computing
• Classificazioni
–Service models
–Deployment models
3. Un po’ di storia (1/4)
Obiettivo “finale”: l’utility computing
• La potenza di calcolo e le applicazioni sono fruibili
in modalità on-demand con tariffazione a consumo
come accade, per esempio, per l’elettricità
• Il concetto risale agli anni ’60 ma oggigiorno vi
sono tecnologie che potrebbero permettere di
perseguire tale obiettivo
“ If computers of the kind I have advocated become the
computers of the future, then computing may someday be
organized as a public utility just as the telephone system is a
public utility... The computer utility could become the basis of a
new and important industry. ”
John McCarthy, speaking at the MIT Centennial in 1961
4. Un po’ di storia (2/4)
Anni ‘90 / prima metà anni 2000: il Grid Computing
• Paradigma di computazione distribuita Molti
elaboratori connessi in rete collaborano per
l’esecuzione di alcuni “programmi”.
• Si concentra sulla condivisione della potenza di
calcolo (CPU).
• Lo sviluppatore ha a disposizione un “Virtual
Computer” composto da un numero (spesso
sconosciuto) di calcolatori.
5. Un po’ di storia (3/4)
Alcuni esempi di progetti basati sull’idea del
Grid Computing
6. Un po’ di storia (4/4)
• A partire dalla seconda metà degli anni 2000 l’interesse sul
il Grid Computing è diminuito progressivamente …
7. Introduzione al Cloud (1/6)
• Una possibile definizione (del NIST): ‘Cloud
Computing’ is a model for enabling convenient,
on-demand network access to a shared pool of
configurable computing resources – networks,
servers, storage, applications, services – that can
be rapidly provisioned and released with minimal
management effort or service provider interaction.
• Principali caratteristiche:
– Utility-based pricing (pay-as-you-go pricing model).
– Resource pooling.
– Location independence.
– Scalability.
– Reliability.
– Security.
– Elasticity.
8. Introduzione al Cloud (2/6)
Principali vantaggi legati all’utilizzo del Cloud
Computing:
• Cost Reduction.
• Transforming Capital Expenditure, CAPEX, to
Operating Expenditure, OPEX.
• Flexibility.
• Improved Time to Market.
• ‘Green’ approach.
Diverse classificazioni dei sistemi Cloud:
• Service models
• Deployment models
9. Introduzione al Cloud (3/6)
Over-Under provisioning nei data center
(Source: Amazon Web Services web site)
10. Introduzione al Cloud (4/6)
Grande spinta commerciale sull’adozione del Cloud
Computing…
11. Introduzione al Cloud (5/6)
• Alcuni rischi legati all’utilizzo del Cloud
Computing
– Affidabilità della rete IP (che è best-effort per definizione)
– Sicurezza e gestione dei dati (vedi prossima slide)
– Determinazione degli SLA – Service Level Agreement
– Rischio di Lock-in
– Performance (in particolare per quanto riguarda i tempi di
accesso ai dischi)
– Licenze (per esempio DBMS Oracle)
– Disponibilità da parte delle aziende di “affidare” i propri dati
sensibili a delle terze parti
– Presenza di alcune “limitazioni” imposte dai Cloud provider a
causa del limitato livello di maturità di questa tecnologia …
12. Introduzione al Cloud (6/6)
Il problema con i dati sensibili (in Europa)
• La legge “EU Data Protection Directive 95/46/EU” impone
dei vincoli sulla gestione dei dati sensibili in Europa. Uno dei
punti di questa legge prevede la “libera circolazione dei dati”
all’interno dell’Unione. I dati posso anche andare “fuori”
dall’Unione purchè le leggi sulla privacy dello stato ospitante
i dati siano “approvate” dall’Unione Europea.
• PROBLEMA: gli Stati Uniti (ovvero dove stanno la maggior
parte dei Cloud provider) non sono in regola a causa del
Patriot Act.
• Attualmente è un problema aperto (tentativo di soluzione:
Safe Harbor - framework di “adattamento” legislativo tra US
e EU).
13. Service models (1/7)
Classificazione dei sistemi di Cloud Computing in base
alla modalità di utilizzo dei servizi Cloud da parte degli
utenti.
(Source: www.openadc.org)
16. Service Models (4/7)
• Infrastructure as a Service: il provider mette a
disposizione una infrastruttura hardware che gli
utilizzatori del servizio (= system administrator)
possono sfruttare per attivare/disattivare macchine
virtuali (o altre risorse infrastrutturali come, per
esempio, storage).
• Esempi:
– Amazon Web Services
– OpenStack (ma non è provider!)
– Seeweb*
– Nuvola Italiana (Telecom Italia)
– Eucalyptus (ma non è provider!)
–…
17. Service Models (5/7)
• Platform as a Service: viene offerta una piattaforma
(per esempio un HTTP Container) su cui gli
utilizzatori del servizio (= sviluppatori) possono
sviluppare le proprie applicazioni senza doversi
occupare dei dettagli di basso livello (OS, scalabilità,
ecc.).
• Esempi:
– Google App Engine (HTTP Servlet e Python)
– Microsoft Azure (.NET)
– Nuvola Italiana (Telecom Italia)
– Heroku (Ruby)
–…
18. Service Models (6/7)
• Software as a Service: le applicazioni rese
disponibili agli utilizzatori del servizio (= utenti finali)
vengono fruite in remoto in modalità on-demand
senza la necessità di installare alcun software dal
lato client.
• Esempi:
– Google Apps
– Microsoft Office 365
– Salesforce (Customer Relationship Management
- CRM)
– Business by Design di SAP (Enterprise Resource
Planning - ERP)
N.B. Occhio al ChromeBook!
19. Service models (7/7)
Un altro punto di vista…
Source “Migration of Mobicents Sip Servlets on a Cloud Platform” by T. Leruitte
20. Deployment models
• Private Cloud: un’azienda crea il proprio data center
“in-house” e lo gestisce in modo agile, elastico, ecc.
Solo i dipendenti dell’azienda possono utilizzare tale
sistema.
• Public Cloud: l’infrastruttura Cloud è accedibile da
qualunque utente connesso ad Internet il quale può
utilizzarla per erogare servizi/applicazioni informatiche
senza la necessità di acquistare hardware.
• Hybrid Cloud: l’infrastruttura Cloud è distribuita in parte
nel data center dell’azienda e in parte in un qualche
Cloud pubblico.
• Community Cloud: un insieme di soggetti che, legati tra
di loro per un qualche motivo, condividono delle
infrastrutture e/o dei servizi (per es. Pubblica
Amministrazione).
21. Esempio applicativo: MapReduce
• Esempio di architettura elastica: Map-Reduce (Hadoop)
• Si vuole velocizzare l’esecuzione di algoritmi compute-intensive
mediante parallelizzazione
• Problematiche implementative:
– Definire il corretto schema di parallelizzazione
22. Considerazione sul Cloud
• In molti casi, per poter sfruttare appieno i vantaggi del
Cloud gli applicativi devono essere modificati.
23. Q&A
Grazie per l’attenzione!
Contatti
E-mail:
m.stecca@cipi.unige.it
Twitter:
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