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• 巨大化・高密度化するデータセンタ
• クラウドの仕組み〜IaaSの考え方
• データセンタ運用の今後の課題
• まとめ
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5. クラウドの基本的な特徴
NIST Special Publication 800-145 / 独立行政法人 情報処理推進機構による翻訳「クラウドコンピューティン
グの定義より引用」
オンデマンド・セルフサービス
ユーザは、各サービスの提供者と直接やりとりすることなく、必要に応じ、自動的に、
(On-demand self-service)
サーバーの稼働時間やネットワークストレージのようなコンピューティング能力を一方的
に設定できる。
幅広いネットワークアクセス
コンピューティング能力は、ネットワークを通じて利用可能で、標準的な仕組みで接続可
(Broad network access)
能であり、そのことにより、様々なシンおよびシッククラ イアントプラッフォーム(例えばモ
バイルフォン、タブレット、ラップトップコンピュータ、ワークステーション)からの利用を可
能とする。
リソースの共用
サービスの提供者のコンピューティングリソースは集積され、複数のユーザにマルチテ
(Resource pooling)
ナントモデルを利用して提供される。様々な物理的・仮想的リソースは、ユーザの需要
に応じてダイナミックに割り当てられたり 再割り当てされたりする。物理的な所在場所に
制約されないという考え方で、ユーザは一般的に、提供されるリソースの正確な所在地
を知った りコントロールしたりできないが、場合によってはより抽象的なレベル (例:国、
州、データセンタ)で特定可能である。リソースの例としては、ストレージ、処理能力、メモ
リ、およびネットワーク帯域が挙げられる。
スピーディな拡張性
コンピューティング能力は、伸縮自在に、場合によっては自動で割当ておよび提供が可
(Rapid elasticity)
能で、需要に応じて即座にスケールアウト/スケールインできる。ユーザにとっては、多く
の場合、割当てのために利用可能な能力は無尽蔵で、いつでもどんな量でも調達可能
のように見える。
サービスが計測可能であること
クラウドシステムは、計測能力(*1)を利用して、サービスの種類(ストレージ、処理能力、
(Measured Service)
帯域、実利用中のユーザアカウント数)に適した管理レベ ルでリソースの利用をコント
ロールし最適化する。リソースの利用状況は モニタされ、コントロールされ、報告される。
それにより、サービスの利用 結果がユーザにもサービス提供者にも明示できる。
*1 通常、従量課金(pay-per-use)または従量請求(charge-per-use)ベースで計算される。
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7. クラウドのサービスモデル
XaaSの分類は NISTのクラウドサービス分類に従った
ソフトウェア・アズ・ア・サー ビス
契約すれば直ちに利用できる
SaaS(Software as a Service)
プラットフォーム・アズ・ア・ サービス
プラットフォーム上にアプリケーションと
PaaS(Platform as a Service)
データをロードして利用する。
インフラストラクチャ・アズ・ ア・サービス
調達したリソースを使ってシステムインフ
IaaS(Infrastructure as a Service)
ラを設計構築した上で、アプリケーション
とデータをロードして利用する。
SaaS
アプリケーションと業務
PaaS
ミドルウェア
ITインフラ
IaaS
(サーバ、ネットワーク、ストレージ)
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9. 論理インスタンス〜IaaSの構成要素
仮想化技術を用いてリソースをコンポーネント化する場合
論理インスタンス
外部接続 サーバ(VM + ローカルストレージ + OS)
Win
Linux
Win
リソースプール
インターネット
サーバリソースプール
VM
VM
VM
WAN
NAS(VM + ローカルストレージ + 仮想ア
プライアンス)
NAS
ストレージリソースプール
イーサネットセグメント 仮想化
(VLAN) VM
ネットワーク機能(VM + ローカルストレー
ジ + 仮想アプライアンス)
VPN
LB
FW
VM
VM
VM
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10. 典型的なIaaSの物理構成(POD)
スイッチで構成されたL2ネットワークは802.1QタグVLANを用い
て仮想化している。物理サーバ1000台程度
WAN
インターネット
R R
POD
Core L2SW Core L2SW
Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
サーバ
Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW
iSCSI Storage
iSCSI Storage
Core L3SW Core L3SW
iSCSI Storage
iSCSI Storage
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12. コンポーネントからシステムを構築するロジック
典型的な2層Web/DBシステム(論理図)
自動化
Router 外部接続
1.リソースプールからお客様割り当てリソースを
切り出す
2.ネットワーク(VLAN)を払い出す
FW
3.切り出したリソースとネットワークを接続する
4.OS、仮想アプライアンスをVMにロードして設
定する LB
5. 外部ネットワークと接続する
webapp1 webapp2
DB
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17. コンポーネントからシステムを構築するロジック
典型的な2層Web/DBシステム(論理図)
自動化
Router 外部接続
1.リソースプールからお客様割り当てリソースを
切り出す
2.ネットワーク(VLAN)を払い出す
FW
3.切り出したリソースとネットワークを接続する
4.OS、仮想アプライアンスをVMにロードして設
定する LB
5. 外部ネットワークと接続する
webapp1 webapp2
DB
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24. データセンタ運用の今後の課題
• クラウドサービスを提供するためのデータセンタ
は巨大化し分散していく
• 仮想化技術の進展により自由なシステム構成を
オンデマンドで提供することが可能となりつつあ
る。
• ユーザはL2プライベートなネットワーク構成を好
むが現時点では物理サーバ1000台程度の構成
が限界である
• IaaSにおいては分散データセンタ環境下でサー
ビスを提供するためのネットワーク技術を開発す
ることが急務である。
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25. 具体的な課題
• 設備構成上の課題
– データセンタを跨るシームレスなネットワークを如何
に構成するか
– データセンタが分散したときにストレージをどう構成
するか
– 論理インスタンス間の適切な帯域制御の実現
– 高速・広帯域なネットワークの適切なコストでの実現
• 運用管理上の課題
– 数万台〜数十万台のVMをどう管理するか
– プライベートなネットワークの監視をどう実現するか
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