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SMART DATA Developer
Conference
Köln 06.12.2016
4x4:
Big Data in der Cloud
Danny Linden
twitter: @CodingDanny
LinkedIn: linkedin.com/in/danny-linden
Xing: xing.com/profile/Danny_Linden
✉ danny@onpage.org
Über mich
1989 – Im wunderschönen Gelsenkirchen geboren
2005 – Softwaredeveloper
2011 – Auswandern nach München
2013 – Start bei OnPage.org
Interessen:
Webcrawling, Suchmaschinen, skalierbare Big Data Systeme
Gründer der Spark Meetup Gruppe München:
• http://www.meetup.com/de-DE/spark-munich/
> 250,000 User
40 mitarbeiter
> 300,000 Projects
bootstrapped
SaaS
Based in Munich
„Unter Cloud Computing (deutsch Rechnerwolke[1]) versteht man die Ausführung von
Programmen, die nicht auf dem lokalen Rechner installiert sind, sondern auf einem
anderen Rechner, der aus der Ferne aufgerufen wird (bspw. über das Internet).“
Cloud Computing
Die vier Provider
Maslowsche Entwickler Bedürfnispyramide
SaaS
(Machine Learning, ELK Stack,
Textanalyse)
PaaS
(Hadoop, Serverless Backend,
MySQL)
IaaS
(Computing, Storage, Network)
twitter: @CodingDanny
Infrastructure as a Service
Computing:
• Virtuelle Server
• Pay Per Use (Stunde/Minute)
• Schnelle skalierbakeit
• Standorte
• Nerviges Thema
• Spezialisierung
• CPU
• RAM
• Lokaler Storage (keine gute Idee)
• Netzwerk
twitter: @CodingDanny
IaaS: Computing
• Riesige Auswahl an Typen
• Art und Größe
• 14 Regionen
• EU: Irland & Frankfurt
• Bald: Paris & London
• 54 Edge Locations
• Spot
• Spot Fleets
• Reserved Instances
• Bandbreite Typabhängig
• 18 Server Typen
• Custom Typen
• 6 Regionen
• EU: Belgien
• Rabatt nach usage
twitter: @CodingDanny
Wahl der richtigen Instanz am Beispiel AWS EC2
• Wahl der richtigen Instanz-Familie
• M4: Die Haus & Hof Instanz
• C4: CPU Optimiert
• R4 & X1: Memory Optimiert
• G2 & P2: Grafiklastige Anwendungen
• I2: I/O Optimiert
• D2: Storage Optimiert
• F1: FPGAs
twitter: @CodingDanny
On Demand vs. Spot
Instanz Typ ECU Memory(GB) Preis/Stunde Preis/Stunde Spot
Preis/Mon
at Preis/Monat Spot
m4.large 6,5 8 $0,13
$0,02 $92,88 $15,12
m4.xlarge 13 16 $0,26
$0,03 $185,04 $24,12
m4.2xlarge 26 32 $0,51
$0,17 $369,36 $120,17
m4.4xlarge 53,5 64 $1,03
$0,17 $738,72 $119,66
m4.10xlarge 124,5 160 $2,57
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m4.16xlarge 188 256 $4,10
$0,67 $2.954,88 $485,64
• Applikation muss „Fault Tolerant“ gebaut sein
• Weitere Möglichkeit: Reserved Instances für 1 oder 3 Jahre (19% - 71%)
twitter: @CodingDanny
IaaS: AWS EC2 Spot (Fleets)
twitter: @CodingDanny
IaaS: Storage in der Cloud
• Objekt Storage
• z.b für Hadoop/Spark (HDFS Replacement)
• AWS: Simple Storage Service (S3)
• Google: Cloud Storage
• Azure: Blob Storage
• IBM: Object Storage
• Block Storage
• Virtuelle Festplatte für Compute Instanzen
• AWS: EBS
• Google: Persistant Disk
• Azure: Disk Storage
• IBM: Block Storage
twitter: @CodingDanny
Platform as a Service
„Herr Meier, installieren sie uns
doch mal dieses Hadoop“
PaaS: Hadoop/Spark/Hive/HBase/PIG/Impala/Presto...
AWS EMR Google Dataproc HDInsight(HDP 2.4.2) BigInsights
Hadoop 2.7.3 2.7.3 2.7.1 2.7.2
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Apache Storm -(Kinesis) 0.10.0 -
twitter: @CodingDanny
Platform as a Service
„Wir wollen auch BigData machen!
Können wir nicht unser $90erJahreDBMS
in die Cloud packen?“
PaaS: Datenbanken nach Provider
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Aurora
DynamoDB
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ElasticSearch
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dashDB
RethinkDB
Redis
Wer braucht mehr?
[...] Datenverarbeitungs- und Arbeitsspeicherressourcen skalieren und die Leistung Ihrer Bereitstellung
anpassen, bis zu einem Maximum von 32 vCPUs und 244 GiB RAM.
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benötigt. Ihr Volume wächst in 10 GB-Schritten bis maximal 64 TB.
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• Budgetlimit / Tag
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• Scheduled Tasks / Cronjobs
• Module
• Versionen
• Lokales Entwickeln
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PaaS: Serverless mit Appengine
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• Diverse, generische Trigger
• DynamoDB
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• C# (seit letzter Woche)
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SaaS: AWS Machine Learning
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SaaS: IBM Bluemix / Watson
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Köln 06.12.2016
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4×4: Big Data in der Cloud

  • 1. SMART DATA Developer Conference Köln 06.12.2016 4x4: Big Data in der Cloud
  • 2. Danny Linden twitter: @CodingDanny LinkedIn: linkedin.com/in/danny-linden Xing: xing.com/profile/Danny_Linden ✉ danny@onpage.org Über mich 1989 – Im wunderschönen Gelsenkirchen geboren 2005 – Softwaredeveloper 2011 – Auswandern nach München 2013 – Start bei OnPage.org Interessen: Webcrawling, Suchmaschinen, skalierbare Big Data Systeme Gründer der Spark Meetup Gruppe München: • http://www.meetup.com/de-DE/spark-munich/
  • 3. > 250,000 User 40 mitarbeiter > 300,000 Projects bootstrapped SaaS Based in Munich
  • 4. „Unter Cloud Computing (deutsch Rechnerwolke[1]) versteht man die Ausführung von Programmen, die nicht auf dem lokalen Rechner installiert sind, sondern auf einem anderen Rechner, der aus der Ferne aufgerufen wird (bspw. über das Internet).“ Cloud Computing
  • 5.
  • 7.
  • 8. Maslowsche Entwickler Bedürfnispyramide SaaS (Machine Learning, ELK Stack, Textanalyse) PaaS (Hadoop, Serverless Backend, MySQL) IaaS (Computing, Storage, Network) twitter: @CodingDanny
  • 9. Infrastructure as a Service Computing: • Virtuelle Server • Pay Per Use (Stunde/Minute) • Schnelle skalierbakeit • Standorte • Nerviges Thema • Spezialisierung • CPU • RAM • Lokaler Storage (keine gute Idee) • Netzwerk twitter: @CodingDanny
  • 10. IaaS: Computing • Riesige Auswahl an Typen • Art und Größe • 14 Regionen • EU: Irland & Frankfurt • Bald: Paris & London • 54 Edge Locations • Spot • Spot Fleets • Reserved Instances • Bandbreite Typabhängig • 18 Server Typen • Custom Typen • 6 Regionen • EU: Belgien • Rabatt nach usage twitter: @CodingDanny
  • 11. Wahl der richtigen Instanz am Beispiel AWS EC2 • Wahl der richtigen Instanz-Familie • M4: Die Haus & Hof Instanz • C4: CPU Optimiert • R4 & X1: Memory Optimiert • G2 & P2: Grafiklastige Anwendungen • I2: I/O Optimiert • D2: Storage Optimiert • F1: FPGAs twitter: @CodingDanny
  • 12. On Demand vs. Spot Instanz Typ ECU Memory(GB) Preis/Stunde Preis/Stunde Spot Preis/Mon at Preis/Monat Spot m4.large 6,5 8 $0,13 $0,02 $92,88 $15,12 m4.xlarge 13 16 $0,26 $0,03 $185,04 $24,12 m4.2xlarge 26 32 $0,51 $0,17 $369,36 $120,17 m4.4xlarge 53,5 64 $1,03 $0,17 $738,72 $119,66 m4.10xlarge 124,5 160 $2,57 $0,43 $1.846,80 $308,16 m4.16xlarge 188 256 $4,10 $0,67 $2.954,88 $485,64 • Applikation muss „Fault Tolerant“ gebaut sein • Weitere Möglichkeit: Reserved Instances für 1 oder 3 Jahre (19% - 71%) twitter: @CodingDanny
  • 13. IaaS: AWS EC2 Spot (Fleets) twitter: @CodingDanny
  • 14. IaaS: Storage in der Cloud • Objekt Storage • z.b für Hadoop/Spark (HDFS Replacement) • AWS: Simple Storage Service (S3) • Google: Cloud Storage • Azure: Blob Storage • IBM: Object Storage • Block Storage • Virtuelle Festplatte für Compute Instanzen • AWS: EBS • Google: Persistant Disk • Azure: Disk Storage • IBM: Block Storage twitter: @CodingDanny
  • 15. Platform as a Service „Herr Meier, installieren sie uns doch mal dieses Hadoop“
  • 16. PaaS: Hadoop/Spark/Hive/HBase/PIG/Impala/Presto... AWS EMR Google Dataproc HDInsight(HDP 2.4.2) BigInsights Hadoop 2.7.3 2.7.3 2.7.1 2.7.2 Spark 2.0.2 2.0.2 2.0.1 1.6.1 Hbase 1.2.3 - (Datastore) 1.1.2 1.2.0 Hive 2.1.0 2.1.0 1.2.1 1.2.1 Presto 0.152.3 - - - Impala 1.2.4 - - - Apache Storm -(Kinesis) 0.10.0 - twitter: @CodingDanny
  • 17. Platform as a Service „Wir wollen auch BigData machen! Können wir nicht unser $90erJahreDBMS in die Cloud packen?“
  • 18. PaaS: Datenbanken nach Provider AWS RDS Aurora DynamoDB Redshift ElastiCache ElasticSearch Athena Google Cloud SQL Datastore BigTable BigQuery Azure MSSQL SQL-MPP-DW SQL Server Stretch DB DocumentDB Table Storage Redis Cache Bluemix Elasticsearch Cloudant NoSQL DB MongoDB dashDB RethinkDB Redis
  • 19. Wer braucht mehr? [...] Datenverarbeitungs- und Arbeitsspeicherressourcen skalieren und die Leistung Ihrer Bereitstellung anpassen, bis zu einem Maximum von 32 vCPUs und 244 GiB RAM. Automatische Skalierung von Speicher Amazon Aurora vergrößert Ihr Datenbank-Volume automatisch, wenn der Datenbankspeicher mehr Platz benötigt. Ihr Volume wächst in 10 GB-Schritten bis maximal 64 TB.
  • 20. Platform as a Service „Können wir dieses Serverless bei uns installieren?“
  • 21. PaaS: Serverless mit Appengine • Es skaliert von Geisterhand • Budgetlimit / Tag • Custom Domain • HTTP • Scheduled Tasks / Cronjobs • Module • Versionen • Lokales Entwickeln twitter: @CodingDanny
  • 22. PaaS: Serverless mit Appengine twitter: @CodingDanny
  • 23. PaaS: AWS Lambda • Diverse, generische Trigger • DynamoDB • S3 • SNS • HTTP • .... • Java 8 • NodeJs • C# (seit letzter Woche) twitter: @CodingDanny
  • 24. SaaS: AWS Machine Learning twitter: @CodingDanny
  • 25. SaaS: IBM Bluemix / Watson twitter: @CodingDanny
  • 26. Meine <3 zu twitter: @CodingDanny Das ist doch geil oder?
  • 27. SMART DATA Developer Conference Köln 06.12.2016 Vielen Dank Danny Linden twitter: @CodingDanny LinkedIn: linkedin.com/in/danny-linden Xing: xing.com/profile/Danny_Linden ✉ danny@onpage.org

Hinweis der Redaktion

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