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Where are all transactions gone?
Was in der Cloud alles verboten ist ...
Bildquelle: Andreas Hermsdorf / pixelio.de
OOP 2015
Ramon Anger
Capgemini
Wer ist in der Cloud?
Bildquelle: Tobias Sellmaier / pixelio.de
Migration in die Cloud ist scheinbar trivial.
Cloud Migration:
Realität + Cloud Tools = Wunder
Inhalt
¤  Ist IaaS von Inhouse so verschieden?
¤  Was in der Cloud alles verboten ist
¤  DevOps für die Cloud
¤  Organisation für die Cloud
¤  Ausblick: Alles wird einfacher. Ein bisschen
Ist IaaS von Inhouse-Ansätzen
verschieden?
¤  Webanwendung
¤  Batchanwendung
¤  Hochverfügbares System
Webanwendung mit AWS
Quelle: http://aws.amazon.com/de/architecture/
Batchanwendung mit AWS
Quelle: http://aws.amazon.com/de/architecture/
Hochverfügbares System mit AWS
Quelle: http://aws.amazon.com/de/architecture/
Was in der Cloud alles verboten ist ...
¤  Transaktionen
¤  Scale-up
¤  Bottlenecks
¤  Angst vor Ausfällen
¤  Schichtsalat
¤  Enterprise Service Bus
¤  „Klassische“ Datenbanken
¤  Lokales Filesystem
¤  Sticky Sessions
¤  Verboten heißt nicht: Geht nicht!
Where are all transactions gone?
Messaging statt Transaktionen
¤  Inhouse-Systeme nutzen oft XA-Transaktionen
¤  Transaktion abgeschlossen, wenn alle Teiltransaktionen
abgeschlossen (2-Phase-Commit)
¤  Beteiligte Ressourcen blockieren
¤  XA-Transaktionen über das Web nicht sinnvoll (Latenz)
¤  Verfügbarkeit der beteiligten Systeme problematisch,
Kompensationen erforderlich
¤  Entkopplung von Transaktionen notwendig – zeitlich/logisch
Where are all transactions gone?
Messaging statt Transaktionen
¤  Kommunikation zwischen Systemen über Message
Queues
¤  Loose Kopplung zwischen Systemen
¤  Vermeidet wortreiche Kommunikation (keine Rückantwort,
Fire & Forget)
¤  Daten gemeinsam übertragen à Roundtrips vermeiden
In die Breite bauen.
Scale-out statt scale-up
¤  Inhouse-Ansatz – bessere, teure Hardware (scale-up) – für
die Cloud keine realistische Option
¤  Cloud-Ansatz: Scale-out – Stateless Application und
Webserver
¤  State muss sein? à in Client verlagern
¤  Komponenten müssen Scale-out unterstützen à DB
Server, SAN, Netzwerk, Stromversorgung
¤  Jede Cloud-Komponente hat natürliche Limits
¤  Beispiel: Azure Storage maximal 100 TB
Vielfach hält besser.
Verfügbarkeit durch Redundanz
¤  In großen Systemen mit vielen Komponenten kann zu
jedem Zeitpunkt eine Komponente ausfallen
¤  Application oder Webserver à kein Problem
¤  DB, SAN à kritisch
¤  Anwendungen in der Cloud zerfallen in redundante
Komponenten
¤  Datenbanken, Cloud Storage in mehreren Instanzen mit
automatischer Synchronisation
¤  Fehlerbeseitigung/Neustart der Komponenten
vollautomatisiert, idealerweise ohne Downtime
¤  Fokus auf Verfügbarkeit geschäftskritischer Komponenten
Den Affen loslassen.
Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit
¤  Klassische Welt: Never touch a
running system!
¤  Chaos Monkey: ... randomly
disables production instances to
make sure it can survive common
types of failure without any
customer impact ...
¤  http://techblog.netflix.com/2011/07/
netflix-simian-army.html
¤  http://techblog.netflix.com/2012/07/
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wild.html
Weg mit dem Schichtsalat!
¤  Inhouse-Systeme: Drei bis 18 Application Layer
¤  (Un)Marshalling in jeder Schicht
¤  Kostet Ressourcen und Zeit
¤  Aufteilung in kleine, funktionale Komponenten sinnvoll à
Microservices
¤  Weniger Layer ... hoffentlich
Why buses don't fly in the cloud.
JSON statt XML, REST Api statt SOAP
¤  Kaum ein Cloud Service Anbieter setzt auf ESB
¤  ESB: Grund für SOA -> DOA (dead on arrival)
¤  SOAP und XML nicht flexibel genug
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¤  Logik liegt in den Komponenten
Why buses don't fly in the cloud.
JSON statt XML, REST Api statt SOAP
¤  JSON statt XML
¤  XML: Overhead durch Namespaces und Encoding, eher für
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¤  JSON: leichtgewichtig, für (un-)strukturierte Daten
¤  REST statt SOAP
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¤  Datenbankentwurf in der Cloud
1.  Logisches und physisches Datenmodell entwerfen
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Database as a Service
Quelle: Kossmann D. et. al.: An Evaluation of Alternative Architectures for Transaction Processing in the Cloud, http://
cs.brown.edu/~kraskat/pub/sigmod10-cloudbench.pdf
Filesystem? Welches Filesystem?
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¤  Cloud Storage: (unstrukturiertes) Datenobjekt zusammen
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¤  RESTful Service: Objekt über eindeutige ID zugreifen
¤  Cloud Storage / Blob Store sind nicht gut für Daten geeignet,
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¤  Veränderliche Daten über Message Queues,
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Lastverteilung oder Sticky Sessions?
¤  Caching verspricht bessere Antwortzeiten
¤  Lokale Caches (länderspezifisch) machen Konzentration
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¤  Sticky Sessions beschränken Skalierbarkeit von
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¤  LoadBalancer kann Last nicht wirklich verteilen
¤  AWS und Azure bieten Sticky Sessions Feature an
¤  Sticky Session können unter GCP z.B. mit kubernetes
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Cloud Design Patterns
¤  Rahmenbedingungen in der Cloud führen zu neuer
Generation von Design Patterns
¤  Cloud Design Patterns: Prescriptive Architecture
Guidance for Cloud Applications, Alex Homer et. al.,
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/
dn568099.aspx
¤  Cloud Architecture Patterns, Bill Wilder,
http://it-ebooks.info/book/947/
Inhalt
¤  Ist IaaS von Inhouse so verschieden?
¤  Was in der Cloud alles verboten ist
¤  DevOps für die Cloud
¤  Organisation für die Cloud
¤  Ausblick: Alles wird einfacher. Ein bisschen
DevOps für die Cloud, bitte!
¤  Staging Umgebungen haben in der Cloud dieselbe Konfiguration
wie in Produktion
¤  Virtualisiert, etwas weniger „Breite“
¤  Durch Pay-per-Use erschwinglich
¤  In Entwicklung dieselben Tools wie Produktion nutzen
¤  Für Entwicklung Produktion klonen
¤  Durch Pay-per-Use erschwinglich
¤  Automatisiere alles!
¤  z.B. automatisches Penetration Testing mit gauntlt
¤  Deploy/Upgrade ohne Downtime
¤  (Wieder)aufsetzen von Instanzen
¤  Scriptable Infrastructure, Auto-scaling, Proactive Scaling
DevOps für die Cloud, bitte!
Toolsupport für CI & CD – auch für die Cloud – ist ausgereift
Cross-funktional.
Organisation für die Cloud
¤  Organisation von Komponenten um kleine, cross-
funktionale Teams ... oder umgekehrt
¤  Services so (klein) schneiden, dass ein Service von einem
Team betreut werden kann
¤  Komponente zu komplex à schneiden oder vereinfachen
¤  Governance wird durch Unabhängigkeit leichter
¤  Skalierung mit vielen, parallel arbeitende Teams realistisch
¤  à Microservices (Martin Fowler)
Alles wird einfacher.
Ein bisschen ...
¤  Kosteneinsparung durch IaaS, PaaS und SaaS ist real
¤  Hohe Reife von Plattformen, Services und Tools unterstützt
Übergang in die Cloud
¤  Hohe Anforderungen der Service-Anbieter führen zu
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¤  Entkopplung von Systemen führt zu besserem Design
¤  Nächster Schritt
¤  Standardisierung auf Ebene von Protokollen, APIs
Vielen Dank.
¤  Bei Fragen bitte fragen.
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Where are all transactions gone? Was in_der_cloud_alles_verboten_ist

  • 1. Where are all transactions gone? Was in der Cloud alles verboten ist ... Bildquelle: Andreas Hermsdorf / pixelio.de OOP 2015 Ramon Anger Capgemini
  • 2. Wer ist in der Cloud? Bildquelle: Tobias Sellmaier / pixelio.de
  • 3. Migration in die Cloud ist scheinbar trivial.
  • 4. Cloud Migration: Realität + Cloud Tools = Wunder
  • 5. Inhalt ¤  Ist IaaS von Inhouse so verschieden? ¤  Was in der Cloud alles verboten ist ¤  DevOps für die Cloud ¤  Organisation für die Cloud ¤  Ausblick: Alles wird einfacher. Ein bisschen
  • 6. Ist IaaS von Inhouse-Ansätzen verschieden? ¤  Webanwendung ¤  Batchanwendung ¤  Hochverfügbares System
  • 7. Webanwendung mit AWS Quelle: http://aws.amazon.com/de/architecture/
  • 8. Batchanwendung mit AWS Quelle: http://aws.amazon.com/de/architecture/
  • 9. Hochverfügbares System mit AWS Quelle: http://aws.amazon.com/de/architecture/
  • 10. Was in der Cloud alles verboten ist ... ¤  Transaktionen ¤  Scale-up ¤  Bottlenecks ¤  Angst vor Ausfällen ¤  Schichtsalat ¤  Enterprise Service Bus ¤  „Klassische“ Datenbanken ¤  Lokales Filesystem ¤  Sticky Sessions ¤  Verboten heißt nicht: Geht nicht!
  • 11. Where are all transactions gone? Messaging statt Transaktionen ¤  Inhouse-Systeme nutzen oft XA-Transaktionen ¤  Transaktion abgeschlossen, wenn alle Teiltransaktionen abgeschlossen (2-Phase-Commit) ¤  Beteiligte Ressourcen blockieren ¤  XA-Transaktionen über das Web nicht sinnvoll (Latenz) ¤  Verfügbarkeit der beteiligten Systeme problematisch, Kompensationen erforderlich ¤  Entkopplung von Transaktionen notwendig – zeitlich/logisch
  • 12. Where are all transactions gone? Messaging statt Transaktionen ¤  Kommunikation zwischen Systemen über Message Queues ¤  Loose Kopplung zwischen Systemen ¤  Vermeidet wortreiche Kommunikation (keine Rückantwort, Fire & Forget) ¤  Daten gemeinsam übertragen à Roundtrips vermeiden
  • 13. In die Breite bauen. Scale-out statt scale-up ¤  Inhouse-Ansatz – bessere, teure Hardware (scale-up) – für die Cloud keine realistische Option ¤  Cloud-Ansatz: Scale-out – Stateless Application und Webserver ¤  State muss sein? à in Client verlagern ¤  Komponenten müssen Scale-out unterstützen à DB Server, SAN, Netzwerk, Stromversorgung ¤  Jede Cloud-Komponente hat natürliche Limits ¤  Beispiel: Azure Storage maximal 100 TB
  • 14. Vielfach hält besser. Verfügbarkeit durch Redundanz ¤  In großen Systemen mit vielen Komponenten kann zu jedem Zeitpunkt eine Komponente ausfallen ¤  Application oder Webserver à kein Problem ¤  DB, SAN à kritisch ¤  Anwendungen in der Cloud zerfallen in redundante Komponenten ¤  Datenbanken, Cloud Storage in mehreren Instanzen mit automatischer Synchronisation ¤  Fehlerbeseitigung/Neustart der Komponenten vollautomatisiert, idealerweise ohne Downtime ¤  Fokus auf Verfügbarkeit geschäftskritischer Komponenten
  • 15. Den Affen loslassen. Fehlertoleranz und Ausfallsicherheit ¤  Klassische Welt: Never touch a running system! ¤  Chaos Monkey: ... randomly disables production instances to make sure it can survive common types of failure without any customer impact ... ¤  http://techblog.netflix.com/2011/07/ netflix-simian-army.html ¤  http://techblog.netflix.com/2012/07/ chaos-monkey-released-into- wild.html
  • 16. Weg mit dem Schichtsalat! ¤  Inhouse-Systeme: Drei bis 18 Application Layer ¤  (Un)Marshalling in jeder Schicht ¤  Kostet Ressourcen und Zeit ¤  Aufteilung in kleine, funktionale Komponenten sinnvoll à Microservices ¤  Weniger Layer ... hoffentlich
  • 17. Why buses don't fly in the cloud. JSON statt XML, REST Api statt SOAP ¤  Kaum ein Cloud Service Anbieter setzt auf ESB ¤  ESB: Grund für SOA -> DOA (dead on arrival) ¤  SOAP und XML nicht flexibel genug ¤  Smart endpoints and dumb pipes (Martin Fowler à Microservices) ¤  Reduktion auf Message routing, iPaaS ¤  Logik liegt in den Komponenten
  • 18. Why buses don't fly in the cloud. JSON statt XML, REST Api statt SOAP ¤  JSON statt XML ¤  XML: Overhead durch Namespaces und Encoding, eher für strukturierte Daten ¤  JSON: leichtgewichtig, für (un-)strukturierte Daten ¤  REST statt SOAP ¤  Zugriff auf Ressource statt Service-Operation ¤  Services basieren aktuell eher auf REST statt auf SOAP
  • 19. Database as a Service ¤  Nicht mehr nur Auswahl zwischen zwei Anbietern ¤  NoSQL, (un)strukturierte Daten, hochparalleler Zugriff ¤  Sowohl PaaS als auch IaaS möglich ¤  Datenbankentwurf in der Cloud 1.  Logisches und physisches Datenmodell entwerfen ¤  Klassisches Vorgehen 2.  Datenbankservice auswählen ¤  Wie soll auf Daten zugegriffen werden? ¤  Welche Sicherheitsaspekte bestehen? ¤  Wie soll Governance berücksichtigt werden? 3.  Proof of Concept durchführen
  • 20. Database as a Service Quelle: Kossmann D. et. al.: An Evaluation of Alternative Architectures for Transaction Processing in the Cloud, http:// cs.brown.edu/~kraskat/pub/sigmod10-cloudbench.pdf
  • 21. Filesystem? Welches Filesystem? Cloud Storage ... ¤  Wohin schreiben Anwendungen in der Cloud? ¤  Alles läuft in VM. Was passiert bei Neustart? ¤  Cloud Storage: (unstrukturiertes) Datenobjekt zusammen mit Metadaten und global eindeutiger ID speichern ¤  RESTful Service: Objekt über eindeutige ID zugreifen ¤  Cloud Storage / Blob Store sind nicht gut für Daten geeignet, die sich häufig verändern, sind aber stark parallel nutzbar ¤  Veränderliche Daten über Message Queues, Datenbanken verarbeiten
  • 22. Lastverteilung oder Sticky Sessions? ¤  Caching verspricht bessere Antwortzeiten ¤  Lokale Caches (länderspezifisch) machen Konzentration relevanter Sessions auf bestimmte Maschinen sinnvoll ¤  Sticky Sessions beschränken Skalierbarkeit von Anwendungen ¤  LoadBalancer kann Last nicht wirklich verteilen ¤  AWS und Azure bieten Sticky Sessions Feature an ¤  Sticky Session können unter GCP z.B. mit kubernetes genutzt werden
  • 23. Cloud Design Patterns ¤  Rahmenbedingungen in der Cloud führen zu neuer Generation von Design Patterns ¤  Cloud Design Patterns: Prescriptive Architecture Guidance for Cloud Applications, Alex Homer et. al., https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ dn568099.aspx ¤  Cloud Architecture Patterns, Bill Wilder, http://it-ebooks.info/book/947/
  • 24. Inhalt ¤  Ist IaaS von Inhouse so verschieden? ¤  Was in der Cloud alles verboten ist ¤  DevOps für die Cloud ¤  Organisation für die Cloud ¤  Ausblick: Alles wird einfacher. Ein bisschen
  • 25. DevOps für die Cloud, bitte! ¤  Staging Umgebungen haben in der Cloud dieselbe Konfiguration wie in Produktion ¤  Virtualisiert, etwas weniger „Breite“ ¤  Durch Pay-per-Use erschwinglich ¤  In Entwicklung dieselben Tools wie Produktion nutzen ¤  Für Entwicklung Produktion klonen ¤  Durch Pay-per-Use erschwinglich ¤  Automatisiere alles! ¤  z.B. automatisches Penetration Testing mit gauntlt ¤  Deploy/Upgrade ohne Downtime ¤  (Wieder)aufsetzen von Instanzen ¤  Scriptable Infrastructure, Auto-scaling, Proactive Scaling
  • 26. DevOps für die Cloud, bitte! Toolsupport für CI & CD – auch für die Cloud – ist ausgereift
  • 27. Cross-funktional. Organisation für die Cloud ¤  Organisation von Komponenten um kleine, cross- funktionale Teams ... oder umgekehrt ¤  Services so (klein) schneiden, dass ein Service von einem Team betreut werden kann ¤  Komponente zu komplex à schneiden oder vereinfachen ¤  Governance wird durch Unabhängigkeit leichter ¤  Skalierung mit vielen, parallel arbeitende Teams realistisch ¤  à Microservices (Martin Fowler)
  • 28. Alles wird einfacher. Ein bisschen ... ¤  Kosteneinsparung durch IaaS, PaaS und SaaS ist real ¤  Hohe Reife von Plattformen, Services und Tools unterstützt Übergang in die Cloud ¤  Hohe Anforderungen der Service-Anbieter führen zu flexibleren, widerstandsfähigeren Systemen ¤  Entkopplung von Systemen führt zu besserem Design ¤  Nächster Schritt ¤  Standardisierung auf Ebene von Protokollen, APIs
  • 29. Vielen Dank. ¤  Bei Fragen bitte fragen.