Apresentação IC - UNICAMP - Computação Distribuída - Cloud Computing

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Green Cloud Computing: Balancing Energy in Processing, Storage, and Transport
Apresentação IC- UNICAMP - Disciplina de Topicos em Computação Distribuída

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Apresentação IC - UNICAMP - Computação Distribuída - Cloud Computing

  1. 1. Aluno: Ricardo Dobelin Barros - RA: 160105 – 18/06/2015 Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP Instituto de Computação – IC Prof.: Dr. Luiz Fernando Bittencourt
  2. 2. Judite
  3. 3. Objetivo Este trabalho apresentará os resultados obtidos com analise de eficiência energética em ambientes de Cloud Computing Privado e Publico do artigo: Green Cloud Computing: Balancing Energy in Processing, Storage, and Transport. Alem de abordar assuntos como Data Center, Virtualização, Modelos e arquiteturas de nuvem.
  4. 4. Edificio - Infraestrutura Energia Refrigeração Conectividade Gestão / Acesso - Segurança Manutenção (Servidores/Storage/Network/ETC)
  5. 5. Pensar e agir verde é entender como se interligam as entidades envolvidas (stakeholders) e os conteúdos manipulados (naturais, sociais, econômicos), para que se possa ponderar as possíveis decisões a tomar, e as respectivas conseqüências.
  6. 6. 1. Lixo eletrônico como subproduto de TI  Processos industriais dos equipamentos de informática – Materiais menos tóxicos > ex: 1T sTI = 400Kg Fe+ 200Kg Cu + 200Kg ‘PPF’ + 30Kg Pb + 300g Au fonte: empresas de reciclagem TI – Materiais biodegradáveis, novos plásticos, pesquisas – Processo produtivo limpo > um monitor CRT 17” consome 1,8T de materiais para ser fabricado fonte: update.unu.edu  Processos de gestão e descarte de TI – Lixo eletrônico: PCs, impressoras, notebooks, baterias, celulares, telefones e aparelhos de escritório – Profissionalização dos processos de descarte por uso e obsolescência – Certificação e compra de equipamentos de baixo consumo energético e baixos poluentes – Processos de gestão de energia, reciclagem de papel e suprimentos
  7. 7. 2. Eficiência energética e o impacto de TI Conceito: CO2 equivalente = emissões = carbon footprint >> efeito estufa Datacenters EUA consumiram 45 B KWh em 2005 e podem dobrar em 5 anos Contas de eletricidade dos CPDs EUA a mais de US$ 2 B por ano, e crescendo… Lá isso equivale a 30 novas usinas termoelétricas... Em regiões como a Sudoeste, e na Califórnia, nem há mais como construir usinas...
  8. 8. 3. A cumplicidade de TI Data centers dobraram seu consumo energético nos últimos 5 anos (Koomey, Fev 2007) e consomem de 10 a 100 vezes mais energia por m2 do que um escritório típico Custos de eletricidade comercial subiram 10% de 2005 a 06, nos EUA (EPA Monthly Forecast, 2007) 86% dos CPDs foram construídos até 2001 (Nemertes Research, Architecting and Managing the 21st Century Data Center, Johna Till Johnson, 2006) Um servidor médio tem o consumo, equivalente em carbono, que um carro grande que faça 6 Km/l (Bob Hayward, Research VP, Springboard Research) Quais são os principais problemas de instalações no seu data center primário? Gartner 2006 Outros problemas Local inadequado Custo total excessivo Falta área piso elevado Elétrica Insuficiente Calor Excessivo 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Custos de energia e resfriamento X custos de processamento 2005 2006 2007 2008 2009 2010 $0 $20 $40 $60 $80 Gastos com servidores novos Gastos com energia e ar condicionado 71%48% 52% 57% 62% 67% $100 $70
  9. 9. Judite
  10. 10. Surge a computação em nuvem como resposta Resposta para quem ou para o que?
  11. 11. Cloud Computing - Computação em Nuvem Existe uma crescente adoçao da computação em nuvem. Com isso existe uma alteração drastica na percepção de todos (clientes, usuários e profissionais) sobre as arquiteturas de infraestrutura, o uso de softwares e nos modelos de desenvolvimento. Como um passo evolutivo, após a transição de computadores mainframe para modelos de cliente/servidor, chega a computação em nuvem que soma elementos de grid computing, utility computing e computação autônoma, em uma nova arquitetura.
  12. 12. Evolução para Computação em Nuvem CLOUD Automação Compartilhamento de Recursos TI Tradicional Os clientes estão aceitando a comercialização entre uma solução personalizada X alternativas de baixo custo em um padrão flexível. Consolidação Virtualização Padronização
  13. 13. Modelos de Computação em Nuvem Development & DevOps Big Data & Analytics SecurityMobile Integration Traditional Workloads Integration/ API Mgmt Compute Storage Networking Commerce Supply Chain Analytics Talent Management Collaboration IT Management MarketingSoftware as a Service Platform as a Service Infrastructure as a Service Public. Private. Hybrid.
  14. 14. Arquiteturas de Nuvem: Private Cloud Benefícios: • Totalmente personalizável • Gestão robusta • Seguro por projeto Maximizar o retorno sobre os investimentos em TI. Cargas de trabalho melhor ajustados a infra-estrutura. (Fit) O equilíbrio certo entre risco x velocidade Capacidade de atender a demandas sazonal sem Investimento Adicional. Adicionar novos recursos rapidamente Benefícios: • Baixo custo de entrada • Pagamento por uso • Altamente Elástico Hybrid Cloud Public Cloud Hybrid Cloud+
  15. 15. Resposta para quem ou para o que?
  16. 16. Cloud computing é um modelo para permitir o acesso conveniente, on- demand a rede e um pool compartilhado de recursos computacionais configuráveis que podem ser rapidamente provisionados e liberados com um esforço mínimo de gerenciamento ou interação do provedor de serviços. Artigo
  17. 17. Modelos Abordados: Software as a Service Storage as a Service Processing as Service Através de armazenamento como um serviço, os usuários podem terceirizar seus requisitos de armazenamento de dados para a nuvem. Todo o processamento é realizado no PC do usuário, que pode ter apenas uma unidade de estado sólido (por exemplo, armazenamento de estado sólido baseados em flash), e o armazenamento de dados principal do usuário está na nuvem. Os arquivos de dados podem incluir documentos, fotografias ou vídeos. Os arquivos armazenados na nuvem pode ser acessados de qualquer computador com conexão à Internet a qualquer momento. Oferece aos usuários os recursos de um servidor potente para grandes tarefas computacionais. A maioria das tarefas, que não são computacionalmente exigente, são realizadas no PC do utilizador. Tarefas de computação mais exigentes são carregados para a nuvem, processados na nuvem, e os resultados são retornados para o usuário. Similar ao serviço de armazenamento, os serviços de processamento podem ser acessados a partir de qualquer computador conectado à Internet. Um exemplo de processamento como um serviço é o serviço Amazon Elastic Compute Cloud. Tradicionalmente um software é comprado através de um pagamento inicial da licença de uso. Esta licença de software permite o usuário realizar uma instalação em um determinado equipamento. Com a disponibili-dade da Internet de banda larga, os desenvolvedores de software estão fornecendo software como um serviço. Neste serviço, os clientes pagam uma taxa mensal ou anual para o acesso ao software. Além disso, o software está alojado na nuvem e todos os cálculos é realizado na nuvem. O PC do cliente é usado apenas para transmitir comandos e receber resultados. Normalmente, os usuários são livres para usar qualquer computador conectado à Internet. Office 365 / Google Docs.
  18. 18. Sumário do Modelos Software as a Service Storage as a Service Processing as a Service Location of Processing Cloud Client Short tasks at client, large tasks in cloud Locations of Storage Cloud Cloud Client Function of Transport Transmit commands and receive results All Files/documents Files for large tasks
  19. 19. Arquitetura: Infra e conectividade para clouds publicas e privadas. Public Cloud Private Cloud
  20. 20. Arquitetura: Infra e conectividade para clouds publicas e privadas. Public Cloud Private Cloud
  21. 21. Modelos de Consumo de Energia e Analise dos serviços de Cloud • Equipamento de Usuário • Data Centers • Network • Premissas (assumptions) • Analise de Storage as a Service • Analise de Software as a Service • Analise de Processing as a Service • Formulas e • Gráficos comparativos
  22. 22. Sumário dos Resultados
  23. 23. Sumário dos Resultados
  24. 24. O Futuro da Computação em Nuvem As análise anteriores foram baseadas em tecnologia estado-da-arte em 2010. Nos últimos anos, tem havido melhorias contínuas na eficiência energética dos equipamentos como em novas gerações de tecnologia que entram em operação. Isto levou a uma melhora exponencial ao longo do tempo na eficiência energética de servidores, de equipamento de armazenamento, bem como routers e switches.
  25. 25. O Futuro da Computação em Nuvem As previsões do artigo se concentram no consumo de energia da rede, servidores e armazenamento e não consideram as futuras gerações de equipamento de usuário. energy consumption Tempo em anos is the power consumption in t years power consumption is the capacity in t years equipment has capacity is the annual rate of improvement of state-of-the-art technology
  26. 26. Taxa Annual de Melhorias da Tecnologia. • 1) Network:  Router: Melhoria de 20% ao ano na tramissão de bit em relação ao consumo de energia. (rate is α = 0.2)  Componentes opticos: Consumo de energia por bit de SDH (Synchronous Digital Hierarchy) sistemas de transporte reduzem em 14% por ano. (rate is α = 0.14) • 2) Data Centers  Servidores dobram sua eficiencia por watt a cada 3 anos. (rate is α =0.21)  Storage (HDDs) um decresimo no consumo de energia por byte (watts por bit) de 30% por ano. (rate is α = 0.3)
  27. 27. Arquitetura: Infra e conectividade para clouds publicas e privadas. Public Cloud Private Cloud Vale a pena ver de novo!
  28. 28. Storage as a Service Grafico exibe: Por usuário o consumo de energia de serviços de armazenamento em nuvem públicas e privadas para os anos de 2009-2020. A nuvem S3 com em média 20 arquivos ativos por usuário com um tamanho médio de arquivo de 1.25MB. A taxa de download do usuário per-per-file é um download por hora. Também está incluído o consumo de energia de um HDD portátil moderno.
  29. 29. Software as a Service Por usuário o consumo de energia de serviços de software em nuvem públicas e privadas, onde temos 20 e 200 usuários por servidor para os anos 2009-2020. Também está incluído o consumo de energia de um terminal de usuário a partir de 2009.
  30. 30. Processing as a Service Por usuário e por semana: o consumo de energia dos serviços de processamento de nuvem públicos e privados para os anos de 2009-2020. O serviço de processamento em nuvem é usado para executar uma média de 0,5 codificações por semana. O consumo total de energia inclui a energia consumida no laptop do usuário. Também está incluído o consumo de energia de um laptop em 2009.
  31. 31. Neste artigo, foi realizada uma análise do consumo de energia muito abrangente da computação em nuvem. A análise considerou as nuvens públicas e privadas e incluiu o consumo de energia em troca e transmissão de dados, bem como processamento de dados e armazenamento de dados. Foi avaliado o consumo de energia associado com três serviços de computação em nuvem: armazenamento como serviço, software como um serviço, e processamento como um serviço. Sendo assim…
  32. 32. Conclusão 1/2: O consumo de energia no transporte dos dados representa uma parte significativa do consumo total de energia para serviços de armazenamento em nuvem, quando considernado taxas de utilizações médias e altas. Para redes típicas usadas para entregar os serviços em nuvem, armazenamento em nuvem pública pode consumir da ordem de três a quatro vezes mais energia do que o armazenamento em nuvem privada, devido ao aumento do consumo de energia na transmissão. No entanto, os serviços de armazenamento em nuvem públicas e privadas são mais eficientes do que o armazenamento em unidades locais de disco rígido quando os arquivos são acessados apenas ocasionalmente.
  33. 33. Conclusão 2/2: A conclusão final é que o consumo de energia de computação em nuvem deve ser considerada como uma analise integrada, em que processamento, armazenamento, e os transportes (rede) são todos considerados em conjunto. Usando essa abordagem, o artigo mostrou que a computação em nuvem pode permitir o uso mais eficiente de energia de poder de computação, especialmente quando tarefas de computação predominantes em usuários são de baixa intensidade ou pouco frequentes. No entanto, em algumas circunstâncias, a computação em nuvem pode consumir mais energia do que a computação convencional, onde cada usuário executa toda a computação em seu próprio PC.
  34. 34. Judite
  35. 35. Mesmo com técnicas de economia de energia, como a virtualização de servidores e sistemas de refrigeração avançados, a computação em nuvem não é sempre a tecnologia de computação mais verde.
  36. 36. ?
  37. 37. Obrigado!
  38. 38. Referencias: • By Jayant Baliga, Robert W. A. Ayre, Kerry Hinton, and Rodney S. Tucker “Green Cloud Computing: Balancing Energy in Processing, Storage, and Transport • E. Naone, Technology overview, conjuring clouds, MIT Technology Review, July–August, 2009. • Michael Armbrust et al. Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing. Technical report EECS- 2009-28,BC Berkeley, http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2009/EECS-2009-28.html, Feb 2009. Acessado Junho/2014 • Amazon web services economics center. http://aws.amazon.com/economics/. Acessado Junho/2014 • S. Shankland. HP’s Hurd dings cloud computing, IBM. CNET News. October 20, 2009. • P. Mell and T. Grance. Effectively and securely using the cloud computing paradigm. National Institute of Standards and Technology. October 7, 2009. • Softlayer . http://www.softlayer.com/ssl-certificates

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