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Quelques services du Cloud
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Exemples de Clouds Publics & Privés
Conclusion
Quelques travaux de recherche
Définition des concepts
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Google App
Exemples de Clouds publics
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Exemples de Clouds publics
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Créé initialement pour exploiter (en vendant) les ressources non utilisées de leur infrastructure.
Plate-forme de cloud public
Initialement de type IaaS
Propose actuellement du PaaS et SaaS
Objectifs
Proposer un portail web où l'on peut acquérir des ressources de nature et de taille variable
(IaaS/PaaS/SaaS)
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(IaaS/PaaS/SaaS)
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Amazon EC2 (IaaS)
C'est la plate-forme IaaS d'Amazon
S'étend sur plusieurs continents : Amérique, Europe, Asie
Virtualisée
La version para-virtualisée de Xen
750 heures d'utilisation de VMs gratuites à l'ouverture d'un nouveau compte
Plusieurs types de VMs proposés (14)
L'allocation de la ressource CPU est propre à Amazon (ec2 compute)
En plus du paiement à l'usage
Propose une facturation basée sur les enchères (spot VMs)
(IaaS/PaaS/SaaS)
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Beanstalk (PaaS)
Déploiement rapide d'une application web
Gestion transparente de :
Instantiation de VMs
Mise en place du load balancing
Configuration de l'autoscaling
Mise en place d'un système de monitoring et d'alertes
(IaaS/PaaS/SaaS)
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Windows Azure
Exemples de Clouds publics
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IaaS
➢ Instantiation de VM (y compris du Linux)
PaaS (cœur de métier)
Construction d'applications web n-tiers
SaaS
➢ Microsoft Dynamic CRM (Office, Xbox, etc.)
● Service de stokage
➢ BD, CDN, etc.
➢ Datacentre réparti en Europe, USA et Asie Services
Windows Azure (IaaS/PaaS/SaaS)
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Gère le cycle de vie de votre application web
Load balancing, la scalabilité, tolérance aux pannes, haute disponibilité, etc.
Fournit un environnement de développement (AppFabric)
Plusieurs langages : .Net, ASP, PHP
Un SDK (visual studio, eclipse)
Focus sur le PaaS de windows Azure
Windows Azure (IaaS/PaaS/SaaS)
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PaaS
IaaS
Windows Azure (IaaS/PaaS/SaaS)
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Google App Engine
Exemples de Clouds publics
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PaaS pour la construction d'applications web
Utilise l'infrastructure Google
La configuration de l'application est entièrement prise en charge par la plate-forme
L'application est autoscalable
Google assure le load balancing
Il choisit le serveur à même d'exécuter la requête
Héberge des applications comme
➢ Google sites, calendar, gmail, etc
Google App Engine (GAE), PaaS
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Les services offerts aux applications
URL Fetch – recherche de services web distants
Images – Gestion des images: dimensionnement, rotation, etc.
Google Accounts
XMPP – messages instantannés
Task Queue – queue de messages
Permet l'interopérabilité avec des applications non GAE
Datastore – stockage de données de petites tailles
Blobstore – stockage de fichier, grosses données
Utilisatin du <cle-valeur>
Google App Engine (GAE), PaaS
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Environnement de développement
SDK et plugin eclipse (développement et déploiement)
Java, tout ce qui s'exécute dans une JVM (ruby, php, etc.), et Python
Utilise les Bigtables pour le stockage
Google App Engine (GAE), PaaS
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Heroku
Exemples de Clouds publics
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PaaS pour langages de script
Python (Django), Ruby (Ruby On Rails), Scala, Javascript (Node.js), Java (Play !, Spring), Clojure
Basé sur Celadon Cedar Stack
Bases de données : Postgres, MongoDB
Cache et Reverse-Proxy pour les applications web
• Déploiement des apps
Git (versionnement)
Plugins for War
• Conteneur : « dyno » basé sur LXC
• Interface : CLI, API for third-party buildpack/add-ons
• Elasticité
• Tarification : nb de dyno à l'heure (wall clock)
• Extensibilité par addons (BD, …)
Accessible via une marketplace
Heroku (PaaS)
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Eolas
Exemples de Clouds publics
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Métiers
Tiers III+
Capacité total de 13 000 U PUE inferieur à 1,35
Ouvert en 2011, 100 % de taux de disponibilité à ce jour Virtualisation Wmware et Hyper V
Baie Mutl Tierring
Backup Archive Restore sur Datacenter distant Bande passante jusqu’à 1Go/s
Sécurité et filtrage niveau 7
Plateforme Editeur Infrastructure & Cloud
Green DataCenter
Audit architecture et expertise
Industrialisation de Plateformes As A Service (PaaS) Accompagnement autour des modeles SaaS Banc de test et montée en charge
Opérer des infrastructures agiles
Adoptez un Data Center nouvelle génération Massifier votre exploitation
Plateforme prête à l’emploi ou sur mesure Architecture en fonction des SLA
Niveaux de service adapté à vos besoins Support et astreinte 24 / 7
Gestion des incidents et demande de service
Infogérance Internet, BI et CRM
Industrialisation de solutions applicatives
Eolas (PaaS,SaaS)
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Eolas (PaaS,SaaS)
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● Solution CRM en mode SaaS
➢ Gestion de la Relation Client (GRC ou CRM en anglais)
SalesForce
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● SaaS Game platform
● Distribution logicielle avec gestion des droits/
● Steamworks : Partie multi-joueur (MMORPG)
● Steam Cloud : stockage des paramètres du joueur et des états des parties
Steam
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Exemples de Clouds Publics & Privés
Conclusion
Quelques travaux de recherche
Définition des concepts
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VMware vCloud Suite
Exemples de systèmes pour Clouds privés
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Solution propriétaire de VMware pour construire une plate-forme de cloud privée clé en main
S'appuie uniquement sur la VMM VMware
En avant garde sur les avancées en matière de virtualisation
Gère le cycle de vie des applications dans le cloud
Déploiement, configuration, benchmarking, monitoring, optimisation dynamique, tolérance aux pannes, haute disponibilité, etc.
Possibilité d'extension à un cloud public
Optimise la consommation énergétique
DRS/DPM
VMware vCloud Suite
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VMware vCloud Suite
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CloudStack
Exemples de systèmes pour Clouds privés
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Solution open source de gestion de IaaS
Développé par Apache
S'appuie sur Xen
Le premier système de virtualisation open source
Suit le rythme imposé par VMware et propose des solutions comparables
Outil d'administration assez évolué
➢ Gère l'accès à l'administration via des rôles
➢ Gère le cycle de vie des VMs
➢ Haute disponibilité
Possibilité d'extension à un cloud public
➢ API Amazon EC2
Architecture hiérarchisée et centralisée
CloudStack
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OpenNebula
Exemples de systèmes pour Clouds privés
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Issu du projet RESERVOIR (Université Computense de Madrid)
Open source, disponible dans les distributions linux
Possibilité d'avoir une assistance payante
Permet de construire et gérer un IaaS
Plusieurs groupes industriels l'utilisent
ESA, Telefonica, China Mobile, etc.
Un ecosystème très dynamique
Plusieurs projets reposent sur OpenNebula
Facilite la construction de clouds hybrides
Grâce aux APIs connus qu'il offre
OpenNebula
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Supporte plusieurs VMMs
Xen, KVM, VMware
Différents types d'interfaces de communication
Sécurité assurée par
Authentification
Allocation de droits d'accès
Tolérance aux pannes des VMs
OpenNebula
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OpenNebula s'organise autour de plusieurs composants centralisés
Facilement adaptable
OpenNebula
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OpenStack
Exemples de systèmes pour Clouds privés
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Open source, disponible dans les distributions linux
Géré par Rackspace (un fournisseur de cloud public)
Permet de construire à la fois des plate-formes de cloud publics et privés
Plusieurs fonctionnalités offertes en comparaison aux autres
Le plus répandu
Utilisé par : Rackspace, Cloudwatt, CERN, etc.
Supporte plusieurs systèmes de virtualisation
Sied aux environnements de très grandes tailles
Gourmand en ressources pour une petite plate-forme
Fournit une interface d'administration très évoluée
OpenStack
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OpenStack s'organise autour de plusieurs composants qui peuvent être distribués
Nécessite une grande expertise pour adapter les composants
OpenStack
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VMware vCloud Suite CloudStack OpenStack OpenNebula
OpenSource Non Oui Oui Oui
Architecture Centralisée Centralisée Décentralisée Centralisée Passage à
l'échelle Oui Medium Oui Non
Installation Nécessite une
expertise Medium Nécessite une
expertise Facile Types
d'hyperviseurs Un seul Plusieurs Plusieurs Plusieurs Interface
d'administration Très élaborée Medium Elaborée Simple Interopérabilité
avec Amazon Non Oui Oui Oui
Sécurité Avancée Avancée Medium Simple
Comparaison
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Conclusion
Quelques travaux de recherche
Exemples de Clouds
Définition des concepts
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Cloud et HPC
Quelques travaux de recherche
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La virtualisation introduit un overhead qui dégrade les performances des applications qu'exécutent les VMs
Virtualisation des ressources matérielles
Ordonnacement des VMs
La virtualisation n'assure pas le cloisonnement de tous types de ressources
Mémoire cache, lien QPI, etc.
Problème de congestion au niveau de ces ressources
La dégradation de performance peu aller jusqu'à 200 % pour certaines applications HPC
L'architecture de la machine n'est pas visible dans la VM
Alors que certaines applications exploitent l'architecture de la machine pour optimiser leur performance
Ex. : multi-core, NUMA, etc.
Comment exécuter les applications HPC dans ce contexte ?
Cloud et HPC
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Allégement des VMMs afin de réduire l'overhead
Construire des VMs minimales (containers légers), fonction de l'application
Placement des ressources virtuelles sur les ressources physiques
Colocalistion de VMs
Virtualisation assistée par le matériel
L'étendre aux ressources telles que les mémoires
Exposition des compteurs matériels dans les VMs
etc.
Quelques pistes de recherche
Cloud et HPC
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Test de performance sur le cloud
Quelques travaux de recherche
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Test de performance sur le Cloud
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Test de performance sur le Cloud
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Détection du seuil de saturation des applications
Self-injection vs profile de charges pré-définis
Scalabilité des applications
Réactivité des boucles autonomiques
etc.
Quelques pistes de recherche
Test de performance sur le Cloud
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Consolidation de VMs
Quelques travaux de recherche
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Utilisation variable de ressources
Les VMs n'utilisent pas tout le temps toutes leurs ressources
Les ressources non utilisées forment des « trous » sur les machines physiques
Dynamicité de la plate-forme de cloud
Arrivée et départ d'applications, donc de VMs
Les départs créent des « trous » sur les machines physiques Motivations
La consolidation consiste à tasser les VMs sur un nombre réduit de machines physiques, afin d'éteindre les machines sans VMs
Consolidation de VMs
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Consolidation de VMs
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Évalue un plan de consolidation qui minimise le nombre de PM utilisées
Exécute le plan (automatiquement ou après validation par un administrateur)
Éteint les PM sans VMs Rôle du consolidateur
La migration à chaud de VMs est le support nécessaire
Déplacement d'une VM d'une PM à une autre sans interruption de services dans la VM
A un impact sur les service rendus par les VMs
Migrées et se trouvant sur les PM impliquées dans la migration
Consolidation de VMs
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Le problème de consolidation est NP-Complet Pistes de recherche
Quand consolider ?
Prédiction
Une phase d'apprentissage pour définir un modèle de prédiction
Affinement du modèle au fil du temps
Planification
Les périodes de consolidation sont connues
A la volée
Le consolidateur ne s'appuie que sur les informations de monitoring courantes
Comment consolider ?
Heuristiques. Ex. : DRS/DPM de VMware
Solver de contraintes. Ex. : Entropy
Consolidation de VMs
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Consolidation de services
Quelques travaux de recherche
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Consolidation de services
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Consolidation de services
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Big Data
Quelques travaux de recherche
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Définition :
Gros volume de données difficile à traiter avec les outils
classiques (bases de données relationnels, plateformes de BI,
…) .
● 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement
● Plusieurs sources
➢ Géolocalisation
➢ E-commerce,
➢ Social networks
➢ Les fichiers de logs
➢ Internet des objets
➢ …
➔ Comment analyser très peu de temps toutes ces données ?
Big Data
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Une approche prometteuse : MapReduce
● Modèle de programmation
➢ Calcul distribué en mode batch
● Deux fonctions
● Map :
➢ Organise les données en blocs
➢ Calcul des couples « clés-valeurs »
● Reduce
➢ Utilise les couples « clés-valeurs »
➢ Effectue un calcul
● Hadoop est une implantation de MapReduce
➢ Projet Apache opensource
Big Data
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Green IT - FaaS
Quelques travaux de recherche
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Gestion des pannes
En cas de coupure de l’alimentation primaire
En cas de panne de l’alimentation de secours et le fonctionnement sur les batterie des onduleurs
Green IT-FaaS
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Optimisation du système de refroidissement
Choix du système de refroidissement le plus économe selon la
température extérieure et les prévisions météo:
Groupe Froid FreeCooling Natural Cooling
Green IT-FaaS
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Internet des Choses et
Cloud Computing
Quelques travaux de recherche
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L'Internet des Choses (IoT)
Instrumentation Communication
phones
robot RFID / NFC
SCADA
sensor nodes
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IoT et Cloud Computing
Intérêt du Cloud Computing pour l'IoT
–
TCO, Résilience, Elasticité, « Big Data » …
• vs Confidentialité (Privacy)
Cloud of Things
–
Allocation à la demande des « edges »
Exemples de XaaS CoT
–
Xively, Axeda, Open.sen.se, Deltadrone, Cloud Robotics, ...
Virtual/Physical Infrastructure (FaaS)
Inrastructure as a Service Platform as a Service
Software as a Service
H2
IT cooling
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Cloud of Things
Virtual/Physical Infrastructure (FaaS) Inrastructure as a Service
Platform as a Service Software as a Service
Smart Green Grid
H2
IT cooling
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Conclusion
Quelques travaux de recherche
Exemples de Clouds
Définition des concepts
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Positionnement du Cloud
Concepts et services clés du Cloud
Grandes plate-formes (publiques et privées) de Cloud
Défis et les travaux de recherche dans le Cloud
Domaine récent et en pleine expansion
Maturation à venir
Perspectives
Voir The Future of Cloud Computing,
http://cordis.europa.eu/fp7/ict/ssai/docs/cloud-report-final.pdf
Conclusion
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Merci pour votre attention
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Taxonomie du Cloud
ICAR
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Différents aspects du cloud
ICAR
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Comparaison des solutions
Aspects non-fonctionnels
ICAR
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Comparaison des solutions
Aspects économiques
ICAR
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Comparaison des solutions
Aspects technologiques