Cloud Computing and Virtualization, what you should know about that.

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elementi di cloud Computing, Motivazioni, Definizioni, La Virtualizzazione, Cloud Computing, High Availability, vSphere Infrastructure, Security on the Cloud, Conversions among VM and physical machines, vCenter, datacenters and cluster management, Comparison among virtual computing solutions, How to work with Virtual Machines, IaaS solutions,
SaaS Solutions, PaaS Solutions, Progetto ICARO. Why virtualizing, how to work with cloud infrastructure.

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Cloud Computing and Virtualization, what you should know about that.

  1. 1. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 1Sistemi DistribuitiCorso di Laurea in IngegneriaProf. Paolo Nesi2013 Parte 8: Cloud Computing & VirtualizationDepartment of Information EngineeringUniversity of FlorenceVia S. Marta 3, 50139, Firenze, Italytel: +39-055-4796523, fax: +39-055-4796363Lab: DISIT, Sistemi Distribuiti e Tecnologie Internetpaolo.nesi@unifi.it, http://www.disit.dinfo.unifi.ithttp://www.dsi.unifi.it/~nesi
  2. 2. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 2StructureG elementi di cloud Computing Motivazioni, DefinizioniG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutionsG SaaS SolutionsG PaaS SolutionsG Progetto ICARO
  3. 3. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 3Motivations forCloud computing and VirtualizationG Physical systems are not flexible:The HW/SW has to be dimensioned for the worst case and notfor the real/typical oneIt can be hardly reused for different purposes subjected to HW failure:Software has to be installed again when changing hardwareOS has to be reinstalled in most cases Subjected to high costs of setup and installation:Power, conditioning, network connection, etc. not scalable, to scale up frequently implies hardware restructuringData duplication, distribution of activities among HWBalancing or workload, sharing databases, etc.
  4. 4. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 4Final MotivationsG Reduction of costs for HW and operating system SWmaintenance. High costs to guarantee high availability High costs to guarantee high reliability High costs to follow the HW/SW trendsG Sharing resources Sharing resources for multiple applications and solutionsG Needs of High flexibility in terms of features Most of the sofware is becoming a services and notanymore a product. Many vendors provide complex software systems in termsof services, on the basis of their consumption via networkconnection
  5. 5. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 5Motivations forApplications on the CloudG Single tier applications such as small web portals do notdemand a cloudG Multitier application servers High performance web server, high number of users SN: Social networks CMS: content management systems CRM: customer relationship management CDN: Content delivering network P2P torrent tracker: see PiratebayG …G All typically parallel applications that may run on grid andfrind on cloud, etc.G ….
  6. 6. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 6Datacenter, definitionG Datacenter A computer factory/farm in which servers/computers are calledHOSTS and are hosted and organized:power, net maintenance, etc.As: industrial computers, blades They can be exploited for private purposes, grid, cloudcomputing, renting/hosting, etc.
  7. 7. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 7Infrastructure, definitionG A set of datacenter and clustersG A set ofNAS: Network Area StorageSAN: Storage Area NetworkG Etc..
  8. 8. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 8Infrastructure as a Service, IaaSG l’erogazione di servizi infrastrutturali relativi a capacitàelaborativa, storage, rete e altri elementi di baseassolutamente indipendenti da servizi applicativi diqualunque tipo. Esempio: un server in affitto, una VM in affittoG Si utilizza quindi l’infrastruttura messa a disposizione dalprovider per eseguire la propria applicazione, a fronte di unpagamento in base al consumo dell’infrastruttura stessa,lasciando sotto la responsabilità dell’utente la gestione delsistema operativo, dell’eventuale middleware e della partedi runtime, oltre che dell’applicazione stessa.G Amazon EC2 è un esempio di servizio IaaS.
  9. 9. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 9Clusters, definitionG Cluster is typically intended: Several kinds of computers and/or VMs may be used to composea cluster, sharing the same domain or not. a set of computers/VMs into a datacenter which are dedicated to aunique problem, for example:A microgrid……………A social network……….A web portal with its multi-tier servers: front-end portals,balancer, database computers, backofficer microgrid nodes,etc.
  10. 10. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 10Typical Features for renting a Computeror a Virtual Machine into a DatacenterG Requesting to have one or more Computers/Hosts and/or VMsG Hardware: CPU: 32/64 bit, number of cores/CPU, frequency of work, intel/amd, etc. RAM memory: size and frequency of work Power supply: fault-tolerant or not; with UPS or not, etc.. HD: space, speed (7.2, 15Kgiri), security level/RAID, type SAS/SATA, SCSI Network features:Number of connections/cards, number of IP addresses, static/DHCPTransfer rate: minimum guaranteed, maximum possible, down/uploadMaximum transferred bytes: per day, per month, etc. NAS/SAN, Network area storage/SAN, fiber/internet: size, RAID, etc.G Software: Operating systems Software preinstalled into the Computer/VM, see in the followingG Services: Periodic back up: details on HD space Access to VM/Computer: remote desktop or KVM tool Reboot or not of the Server, for example via Plesk.
  11. 11. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 11Hosting, definitionG HPC: high performance computing Solution based on cloud/grid for parallel execution of algorithmsand tools.G Hosting web portal into a datacenter/cluster Renting a web space via some SLA (service level agreement),contract, monthly rate to publishing web pages: service httpd Additional services: mysql, php, asp, ftp, ssh, https, etc.. Features:Space on disk, networkingDomain space, etc.G Hosting a machine (computer/VM) into a datacenter According to some SLA, contract… Renting a Computer/VM/Cluster into a data center
  12. 12. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 12StructureG elementi di cloud ComputingG La Virtualizzazione emulation, para-virtualization virtual resources snapshotsG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, SaaS Solutions, PaaS SolutionsG Progetto ICARO
  13. 13. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 13Virtual Machine, VirtualizationG Virtual Machine: An image of an operating system that can be put in execution into a realhost/computer creating a virtual computer that exploits a part of all of thehost resourcesG E.g.: Host may be Linux-like while the VM may be Window, Mac, Linux, …G Virtualization Transforming a physical computer into a VM, virtual machine, hosted onsome Host computerG Hypervisor (VM Monitor) to manage the several VMs on thehostHypervisorVirtualMachineComputer 1VirtualMachine
  14. 14. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 14From Clustering VM to CloudG The first step has been the exploitation of unused resourcesto provide them as a service to third party.
  15. 15. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 15Motivations forCloud computing and VirtualizationG Most of the datacenters capabilities are not exploited at 100%in every time instant They are typically present in large industries/institutions or in largeservices: google, amazon, tiscali, dada, ibm, cnr, etc Their size is typically defined on the basis of the worst caseG If they are big: the exploitation of the remaining resources forcloud/hosting is a solution to recover money, since a nonworking machine (like a caw) is a costs without any return.G If they are small: it could be a solution to host machines on aprofessional infrastructure to reduce annual costs for HW/SW Delegating to cluster owners the costs for maintenance, renovatinghardware, renovating software, network costs, back up costs,power supply, etc.
  16. 16. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 16Benefits of Virtual MachineG Main benefits: Separation of OS/SW with respect to the needed HW Exploiting legacy solutions which can be wrapped into a VM andprotected with a physical firewall without reinstalling and recompilingold applications.G For example: An old Linux Server hosting several web portals with a old versionsof: MySQL, PHP, etc.. and many configuration aspects: users,mailing lists, etc. very time consuming to port on a new server An old Cobol application running only on an old Windows 2000Server, which cannot be recompiled into a new Windows Server2008 at 64 bits without spending months of work. A Cobol application running on machine based on an IBM system36…. Etc.
  17. 17. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 17VM on PC workstationsG On a single Computer it is possible to put in execution a VM byusing a standalone HypervisorG VMware Workstation can play on Windows: VMware Virtual Machines with: MS Win, Linux, Mac, ChromeOS,etc.G VMware Player can play on Windows or Linux Free of charge VMware Virtual Machines with: MS Win, Linux, Mac, ChromeOS,etcG VMware Fusion can play on MAC: VMware Virtual Machines with: MS Win, Win 7, ChromeOS, etc.G Microsoft Virtual PC on Windows 7: Free of charge Create VM with Win XP, Linux Ubuntu,
  18. 18. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 18Virtual cluster managerHypervisor HypervisorCloud Computing with VMsSeveral Hypervisors on a ClustersVirtualized Infrastructure --- control serversVirtualMachineVirtualMachineVirtualMachineVirtualMachineComputer 1 Computer 2……………internet
  19. 19. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 19Software/Components preinstalledinto rented Computers/VMsG Several kinds of software components/tools that can beaccessible on rented VM and/or Computers.G Availability of HW/SW: for example at 98% or 99.999%G Typical components that could be requested: DB: MySQL FTP: server and client Web Server: Apache, IISAdd-on: PHP, Perl, Python, cache tools on several levels SMTP address, antispam Antivirus Web Application Server: TomCat, ….G A full server can be customized, so that any other toolcan be installed as well from the user
  20. 20. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 20Approaches for VirtualizationG Hardware Emulation Fully emulation of Hardware devices and features It is possible to use an original Operating system without changes, may bewith some drivers installed, but not kernel changes Higher isolation among VMs, strong robustness, limited efficiency. Used by VMware Typically 10% of overheadG Paravirtualization (total or only on some devices) The execution is performed via specific API and the hosted Operating systemhas to be modified to use them instead of the original HW Lower isolation, higher efficiency, Lower robustness: VM crashes may crash the whole system Used by: HP-VM, Xen (both of them which can also go in emulation mode) Used by VMware: VMXNET (100 Gbps net), PVSCSI in vSphere4 Typically 2% of overhead
  21. 21. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 21Para-virtualizationG It is intended as a solution to cut out a part of the I/O stack,for example for the HD access or network.G The following example is related to HP VM v. 3.5
  22. 22. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 22Implementing Host ProfilesG Host Profile Memory Reservation Storage Networking Date and Time Firewall Security Services Users and UserGroups SecurityI ClusterI Reference HostD1
  23. 23. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 23OSAPPOSAPPStorageNetworkingVirtual MachinesCPUMemory64 cores and 512GB ofphysical RAMHardware Scale UpLowest CPU overheadHardware AssistPurpose Built SchedulerMaximum memory efficiencyHardware AssistPage SharingBallooningWirespeed network accessVMXNET3VMDirectPath I/OGreater than 360k iops per secondLower than 20 microsecond latencyStorage stack optimizationVMDirectPath I/OVirtual hardware scale out8-way vSMP and 255 GB ofRAM per VMVM Scale UpCurrent NEWESXOSAPPOSAPPOSAPP“Speeds and Feeds”Optimization for the Highest Consolidation Ratios
  24. 24. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 24Relative Scaling Ratio51.081 vCPU 2 vCPU 4 vCPU45.2294.0479.88147.24133.12VMNativeESX 4.0 Performance withSQL Server 2008G ESX achieves 90%of native performance on4.0 vCPU VMG Workload transactionlatency unchangedbetween ESX 4.0and Native
  25. 25. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 25Virtual Resources, 1/2G The idea of Virtual Resources (CPU, Mem, HD, net.) consists inproviding a number of resources larger than those that physicallyavailable and manage them virtually and/or dynamicallyG For example, one Host may have 2 VM and HW resources: 2 cores at 1300 Mhz 1.8 Gbyte RAM 2 network cards Best case:CPU=400+800 MhzRAM=400+400 Mbyte2 Network cards shared Worst case  no resources enough:CPU=3 cores at 1300 MhzRAM=2 Gbyte2 Network cards sharedVM1:I 1 CPU 1300 Mhz, 400 Mhz reservedI 1 Gbyte RAM max, 400 MbytereservedI 2 network cards, 2 IPsVM2:I 2 CPU 1300 Mhz, 800 Mhz reservedI 1 Gbyte RAM max, 400 MbytereservedI 2 network cards, 2 IPs
  26. 26. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 26Virtual Resources, 2/2G The server hosting the VMs Min Mhz:400Mhz + 800Mhz Max Mhz:1300Mhz + 2*1300Mhz Min RAM:400Mbyte + 400Mbye Max RAM:1000Mbyte + 1000Mbye Network:No limits on the number ofvirtual IP addresses/cardsVM1:I 1 CPU 1300 Mhz, 400 Mhz reservedI 1 Gbyte RAM max, 400 MbytereservedI 2 network cards, 2 IPsVM2:I 2 CPU 1300 Mhz, 800 Mhz reservedI 1 Gbyte RAM max, 400 MbytereservedI 2 network cards, 2 IPs
  27. 27. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 27Limiting VM ResourcesG VM Resources (CPU, Mem, HD, net.) consists also in providingsupport for: Dinamically providing resources over the reserved values that canbe negotiation into the SLA/ contract.G Controlling and limiting access and the exploitation of HWresources: A limit on the number of CPUsA limit on the number of Clocks, over of a reserved number ofclocks A limit on the maximum size of the RAM, over of the reservednumber of Mbytes A limit on the size of the HD, SAN/NAS access A limit on the number of network cards, number of Mbps, etc.
  28. 28. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 28Virtual Machine: SnapshotsG Working on VM Snapshots Creating a Snapshot:A point from which it is possible to reboot, restartConsuming HD spaceMaking back up since the core image of the VM is notchanged, changes are confined in the files representing thelast status “you are here” and not the previous conditions Restarting from a past snapshotLosing current point: “you are here”, to avoid this doanother snapshot!! Deleting a past snapshotRecovering HD space, removing a past restarting point Removing all snapshotsG Defragmenting images of the HDs into the VM
  29. 29. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 29VM SnapshotsG VM Snapshots can be at VM Off or ON Snapshots of running VM have implications…G Removing Snapshots Defragmenting images of the HDs into the VM Consolidating the changes in the previous versionG VMware WS has an automated Snapshot model to plan theperiodic snapshotting of the VM, for example: every hour, day, week, …G A way to make back up A different way can be to clone the VM on different host orNAS. In most cases, the cloning implies the lost of performedsnapshots
  30. 30. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 30Virtual Machine: Snapshots, 1/3STARTYOU arehere
  31. 31. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 31Virtual Machine: Snapshots, 2/3STARTYOU arehere
  32. 32. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 32Virtual Machine: Snapshots, 3/3STARTYOU arehere
  33. 33. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 33StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud Computing cloud vs grid goals of cloud computing soluzioni as a ServiceG High AvailabilityG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, SaaS Solutions, PaaS SolutionsG Progetto ICARO
  34. 34. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 34Cloud ComputingG A Cloud: a type of parallel and distributed system consistingof a collection of interconnected and virtualized computers,VMs They are dynamically provisioned and presented as one or more unifiedcomputing resources based on service-level agreements, SLA, established throughnegotiation between the service provider and consumersG Subset of grid computing where the allocated process arevirtual computersG Implies An alternative way to have local servers or GRIDs Outsourcing: HW and SW tools, they may be grid elements Outsourcing: network, CPU, memory, HD, etc. Definition of some service agreement, monthly rate, minimum networkcapability, kind of HW, mem space, minimum level of CPU/mem, etc.
  35. 35. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 35Abstraction of Cloud Computing, (Buyya & Yeo)
  36. 36. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 36Cloud vs GRID computingG Cloud computing is an evolution of GRID computingG Renting a GRID service means: Parallelize the algorithm, demand the execution, wait for the results, etc. To do no know where the processes are executed. In most cases batchprocessing such as on GlobusG Renting a VM/Computer into a Cloud means: Simple contracts, remote access to serversGet access to virtual or physical resources at 100% Privacy of the allocated processes in your VM/Host Processes running on your preferred OS and do not have to be recompiledas in most Grid solutions. Scalability in terms of number of CPU, Mem, network performance,computers, etc. OR you have to change your OWN architectureSimple creation and reconfiguration of multitier solutions• Creating fault tolerant solutions• Balancing load of CPU, Memory, network, etc.
  37. 37. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 37Cloud vs SuperComputersG Cloud Computing is based on a set of Hosts for hosting VM orproviding access to single/multiple Servers fully at disposal ofthe customers accessing to the cloud via remote access (seelater). They are MIMD computers Hosts may contains hypervisors to host VM of diff. OSs. Hosts may be single computers with Linux, Windows,…G Super Computers, such as Blue Gene/P: Processor PowerPC 450 with 4 cores, 850 Mhz Each board: 32 CPU processors Each Rack: 32 boards Jülich Research Centre in Germania has a BlueGene with 65536 processors  167 teraFlops,the strongest computer in the world!
  38. 38. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 38Comparing Computing Services
  39. 39. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 39Comparing Computing ServicesG In the previous table, different solution for computingservices in the network are compared.G They are mainly: cloud computing, grid services,application services,G The solutions taken have been selected asrepresentative of their category Please see the slides on GRID for more details and a widercomparison on the grid solutions Please see the slides regarding the general distributedsystems for multitier applications
  40. 40. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 40Advantages of Cloud CoumputingG Grids are difficult to use and to maintain: GRID customers have too many different needs that make thecreation of fully open grid very difficult.G Cloud computing HW/SW is hosting virtual computers that can be moved to othersolutions with low costs Lower costs since the HW/SW is seen as a serviceNo maintenance, centralized services such as back up,scaling, etc. Lower costs for Small Business:Reduction of costs since the admortment can be performed bywho is exploiting the computer Scalability similar to grid:Horizontal scalingParallelization as MIMD
  41. 41. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 41Goals of Cloud ComputingG Scalability. scaling with workload demands so that performance and compliancewith service levels remain on targetG Availability. users of Internet applications expect them to be up and running everyminute of every day, i.e.: h24, 24/7G Reliability physical system components rarely fail, but it happen. So that, theycan be replaced without disruption. Today, reliability means that applications do not fail and mostimportantly they do not lose data, and the service is not stopped.G Security. Applications need to provide access only to authorized, authenticatedusers, that need to be able to trust that their data is secure.
  42. 42. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 42Goals of Cloud ComputingG Flexibility and agility: Adapt rapidly to changes of business conditions by increasingthe velocity at which applications are delivered into customerhands. E.g.: more CPU, more clock, more memory, morenetwork cards, etc.G Serviceability: In the past this meant using servers that could be repairedwithout, or with minimal, downtime. Today it means that an application’s underlying infrastructurecomponents can be updated or even replaced withoutdisrupting its characteristics including availability and security.G Efficiency: differentiates the cloud computing. The process allocation andcosts have to be very effective with respect to the investment.
  43. 43. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 43DefinizioniG Classificazione NIST Software as a Service (SaaS) Platform as a Service (PaaS) Infrastructure as a Service(IaaS)G Business Process as a Service(BPaaS) Aggiunto in seguitoG Everything as a Service (XaaS) Middleware as a Service !!!!
  44. 44. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 44Infrastructure as a Service (IaaS)G erogazione di servizi infrastrutturali relativi a capacitàelaborativa, storage, rete e altri elementi di baseassolutamente indipendenti da servizi applicativi diqualunque tipo.G Si utilizza quindi l’infrastruttura messa a disposizione dalprovider per eseguire la propria applicazione, pagamento in base al consumo dell’infrastruttura lasciando sotto la responsabilità dell’utente la gestione delsistema operativo, dell’eventuale middleware e della partedi runtime, oltre che dell’applicazione stessa.G Amazon EC2 è un esempio di servizio IaaS.
  45. 45. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 45Platform as a Service (PaaS)G erogazione di servizi applicativi di base come sistemioperativi, middleware, linguaggi, tecnologie di base dati el’ambiente runtime necessari per eseguire l’applicazione,G L’applicazione rimane l’unica cosa sotto la responsabilitàdell’utente, oltre alla definizione del modello (e.g.,numero e dimensione dei server, datacenter,caratteristiche del networking) da utilizzare perl’esecuzione dell’applicazione.G Google AppEngine è un esempio di Platform as aService.G A livello PaaS viene anche collocato l’insieme dei serviziMaaS, Middleware as a Service.
  46. 46. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 46Software as a Service (SaaS)G erogazione di servizi applicativi di qualunque tipo, accessibiliindipendentemente dalla collocazione e dal tipo di deviceutilizzato.G Non è eseguita un’applicazione proprietaria del cliente, ma ilcliente stesso paga il diritto (mediante licenza o canone di affitto)di utilizzo di un’applicazione messa a disposizione dal provider,senza preoccuparsi di come essa venga realizzata e gestita nelcloud.G L’unica preoccupazione del cliente in questo caso, oltreovviamente alla scelta della corretta applicazione che soddisfi lesue necessità, è gestire il numero di licenze richieste in funzionedel numero di utenti.G SalesForce.com Customer Relationship Management (CRM) èun esempio di soluzione in cui il software è venduto in modalitàas a service.
  47. 47. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 47Business Process as a Service (BPaaS):G erogazione di servizi non esclusivamente riferiti ad ambitiapplicativi ma direttamente alle funzionalità di business odi processo, potenzialmente trasversali rispetto allepiattaforme applicative.G un processo di business mappato interamente nel cloud(composto da servizi, applicazioni web, applicazionilegacy, servizi di integrazione, etc.).G Il processo di business è un pattern di servizi ed includeproblemi di sicurezza, costi, scalabilità connessione fralocal e cloud bidirezionale, il cloud può essere un burstper l’azienda, e può sgravare i costi nel momento delbisogno.
  48. 48. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 48Modello Generale
  49. 49. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 49DefinizioniG Private Cloud. abilitata per operare soltanto per un’organizzazione.può essere gestita dalla stessa organizzazione o da parte di terzi.G Community Cloud. condivisa da più organizzazioni a supporto di unasingola community che ha interessi e obbiettivi comuni. Questa puòessere gestita dalle stesse organizzazioni o da terzi in modalità on-premise e off-premise.G Public Cloud. resa disponibile in maniera pubblica ed è di proprietà diun organizzazione che vi gestisce la vendita di servizi cloud.G Hybrid Cloud. Infrastruttura composizione di due o più cloud (sianoessi private, community o pubblici), rimangono entità separate, macomunque accomunate da standard o tecnologie proprietarie cheabilitano un certo livello di portabilità di dati e/o applicazioni dimigrazione e/o bursting.
  50. 50. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 50StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High Availability Workload Balancing RAID on HD SAN/NASG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, SaaS Solutions, PaaS SolutionsG Progetto ICARO
  51. 51. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 51High AvailabilityG The high availability has to be guaranteed onlyby the integration of features of: High Reliability High Serviceability Fault tolerance Migration of VM to different HW Disaster recovering
  52. 52. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 52High AvailabilityG High Availability,available 99.999 %(called “Five Nines”)percent of the time.G Five Nines is the termfor saying a service orsystem will be up almost100 percent of the time.G In case of failure: the path changes toguarantee the service
  53. 53. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 53High AvailabilityG May be achieved by redundancy of :Servers and Services in hot spare or balancing• VM based architecturesHW/SW: power supply, network connections, etc. Load Balancing/Balancer according to server traffic/requestsServer Clustering, multitier solution Hot Spare:Server: cloned server to be used when the main is notfunctioning: heartbeat to detect the server availability and thusfailover. (heartbeat signal to communicate the correct runningof a process/CPU)HD: Raid based on SAN/NAS, LUN, in host Mixed: balancing and hot spare
  54. 54. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 54High Availability: Load BalancingG Service distributed/cloned on more servers According to different policiesRound robinNetwork trafficG Single transfer rate capability on the front-end of the load balancerG Sensing the availability of the serveron balancer + heartbeat solutions tounderstand if the servers arealive or notG Common NAS/SANG That is a Cluster of servers on the cloud !
  55. 55. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 55Balancing multi-tier, 3-tier
  56. 56. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 56High Availability: Hot spareG Fully cloned servers to bealternatively used when therunning one failsG Internal Network Heartbeat to detect the serveravailability and thus failover. [To keep servers aligned oncontext and data]G Shared data storage is asimplification and optional. A different solution may be tohave a cloned storage to keepaligned among the two servers
  57. 57. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 57High Availability: Hot spare, hwG Three separate networks cards Front end Heartbeat Database NAS/SANG UPS/APC solutions with 2 UPS, each of which withnetwork cardG NAS/SAN Raid 5 or 6, 60 Fiber connection
  58. 58. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 58Network and Virtual NetworksG The same VM with accessto 2 different network viareal network adaptersG A virtual network
  59. 59. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 59Partitioning the databaseG The database may be stored in a single NAS stored into a distributed solution bypartitioning the tables horizontallyor verticallyG Horizontal partitioning of a table: According to a certain primary key Distributing the table on differentservers
  60. 60. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 60HD RAIDI RAID 0: HD0+HD1I RAID 1: HD0 cloned on HD1I RAID 5: gestione del guastodi un discoI valido fino a 14I per la doppia parità RAID 6
  61. 61. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 61An Example of RAID 50G RAID 50: A1,A2,A3,A4,A5,A6 and three Parities Min 9HD, can support failures of three HDs improves upon the performance of RAID 5G In this case: Size: 6 over 9 HD, you lose a HD per R5 Read/Write speed up: n(m − 1)XHD n=3, m=3  6x in this case
  62. 62. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 62SAN vs NASG In most cases they are wrongly considered the same staff It is true that: NAS/SAN typically are HD in Raid connected/sharedto/by ServersG NAS: Network Area Storage Network HD sharing content at level of File via HTTP, NFS, CIFS,etc., protocols Multiple servers may access to them Reduced performancesG SAN: Storage Area Network HD system segmented in LUN, mounted by the Server/VMoperating system at level of disk block The Operating System has to format with it own file system Possible protocols: low level IP, iSCSI, Fiber, etc.
  63. 63. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 63StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere Infrastructure Vmotion Power Management Resource Scheduling Fault ToleranceG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, SaaS Solutions, PaaS Solutions
  64. 64. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 64vSphere 4 infrastructure of VMwareG High level features: HA: high availability DRS: Distributed Resource Scheduling Creating Fault Tolerance architectures DPM: datacenter power management, based on VMotion Converting VM into VM for infrastructure, from physical to VM vApp: are Virtual Application Services Cloning and Moving VM Making Templates for VM Backup VM and thus virtual serversG Low level features: VMotion: VM moving among Hosts Dynamic increment of: CPU ck, MEM, net…
  65. 65. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 65Summary ofVMwarevSphere 4.0
  66. 66. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 66VMotion ofVMware vSphereG you need: VM without snapshots VM must be powered off tosimultaneously migrate bothhost and datastore Compatibility among host CPUand VMs Dedicated virtual network The VMs can be ONG Steps:1. moving HD images2. aligning OS and CPU status3. off-the old and then on-new
  67. 67. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 67VMware DPM, Power ManagementG DPM consolidates workloads to reduce power consumption Cuts power and cooling costs Automates management of energy efficiency optimizing host resourcesG Based on VMotion
  68. 68. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 68VMware DRS, Distrib. Res. SchedulingG DRS is used to balance the workload among HostsG Moving VMs is a tools for balancing the workloadon HostsG ..
  69. 69. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 69VMware Fault Tolerance, FTSingle identical VMs running in lockstep on separate hostsZero downtime, zero data loss failover for all virtual machines in caseof hardware failuresSingle common mechanism for all applications and OperatingsystemsNeed to have a storage sharedby the same VMThe VM itself can bestored in the SANVMware vSphere™OSAPPOSAPPOSAPPSAN/NAS
  70. 70. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 70How VMware FT WorksVMkernelLog BufferVMkernelVMM VMMPrimaryVirtual MachineSecondaryVirtual MachineLog BufferHeartbeat?Record LogsRead/Write ReadSingle Copy of Disks on Shared Storage (SAN)Log Update? Log Read?
  71. 71. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 71HA: High Avalability of vSphereG When a host fails, therunning VM on the hostmay be turned ON onanother hosts Just the time to turn onagain the hostG HOT Spare solution: It is also possible tokeep aligned 2 distincthosts to make a fasterswitch OFFON of theVM on the faulty host implies to haveduplicated resources:Host, CPU etc.
  72. 72. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 72StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, SaaS Solutions, PaaS SolutionsG Progetto ICARO
  73. 73. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 73Security on the cloudG Protecting VMs from external accessG Protecting VMs each other in the cloudG Technologies: Accessing to other VM via dedicated virtualnetworks, using Virtual Networking, Virtual Switch Avoiding shared disk, at least using authenticatedconnections Using Firewall Communicating with other VMs via protectedconnections: protected WS, HTTPs, SSL, SFTP,etc.
  74. 74. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 74Virtual NetworkingG Per isolare meglio dei guestOS da altri che non sononello stesso trust domainG isolare i virtual switch deisingoli trust domain.G Solo i guest che condividonolo stesso domain hannoschede di rete virtuali sullostesso virtual switch.G virtual switch su porte logichedel sistema host che nonhanno indirizzo ipconfigurato.
  75. 75. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 75Vmware Vsphere VMsafe Creates a new, stronger layer of defense – fundamentally changesprotection profile for VMs running on VMware Infrastructure Protect the VM by inspection of virtual components (CPU, Memory,Network and Storage) Complete integration and awareness of VMotion, Storage VMotion, HA,etc. Provides an unprecedented level of security for the application and thedata inside the VMSecurity VMSecurity APIESX Server• HIPS• Firewall• IPS/IDS• Anti-Virus
  76. 76. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 76VMware vSphereData RecoveryBackup Only
  77. 77. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 77StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, SaaS Solutions, PaaS Solutions
  78. 78. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 78VM Converter, the migrationG Conversion possibilities, migration possibilitiesG P2V, from Physical  Virtual machine Reusing legacy servers into stronger and new HW machines From ISO CD of an OS  VMG V2V, from Virtual  to Virtual Import/export a VM from/to different standards From VM Workstation  Infrastructure VM From Infrastructure VM  template for VM with some parameters From Infrastructure VM VM Workstation From Infrastructure VM  Infrastructure VM changing parameters …..
  79. 79. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 79P2V, vConverter vSphereConverter onvSphere ClientPhysical To be virtualizedwith VMware workstationConverterStand Alone, ClientPhysical to be virtualizedHosting the: ConvertServerVirtual to beconvertedHelper….is becomesthe new VMData, disks, …
  80. 80. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 80P2V, OpenCD vConverter vSphereConverter onvSphere ClientBoot from CD withOpenCD Convertercontaining the: ConvertStand Alone Clientand Converter ServerPhysicalTo be virtualizedHelper….is becomesthe new VMData, disks, …Cloning HD physically:-No resize (+-)-No partitions-RAID drivers needed
  81. 81. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 81P2V conversionG How to convert, typically: From VM Converter Stand Alone on Windows or Linuxit includes a Server side and a client consol,• server side has to be installed on the P machine to beconverted.• Client side is a consolFrom Linux to VM on ESX HostFrom Windows to CM on ESX Host From VM converter as plugin of vCenter, via vCenter ClientFrom Windows to VM on ESX Host From OpenCD, with included VM Converter and aloneFrom Windows to CM on ESX Host From VMware WorkstationFrom Windows to CM on ESX Host
  82. 82. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 82P2V conversionG Hypothesis: Converter server installed on Physical machine Converter in third machine or on the physical (windows) All snapshots are removed and the disks re-compacted.G First step: The Converter Client is launched The Converter Client creates an Helper VM on the vCenter HostG Second step: The Helper VM works independently to transfer the data from VMConverter Server to the new VM via the Helper VM, under thecontrol of Client. The Converter Client provides commands to close and destroy theHelper VM and put in execution the new VM with the final shape
  83. 83. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 83P2V conversionG Third step: Reboot the new machine as Virtual machineThen install the VMware tools on the VM from the vCenter orfrom the VMware Workstation hypervisor.Revise the general config, network, etc.See if it possible to use paravirtualized drivers instead ofphysical drivers. If the converted VM is not bootingVerify the VM setting: disk, operating system, disk drivers, etc.Regenerate the VM tools on the VM and try again
  84. 84. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 84StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, SaaS Solutions, PaaS SolutionsG Progetto ICARO
  85. 85. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 85vCenter vSphereG The so called InventoryG Datacenter Cluster00Host….Host….Application:• VM1• VM2VM3VM4 Cluster01H2..…
  86. 86. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 86Some Snapshots ofvSphere
  87. 87. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 87Storage View
  88. 88. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 88A Larger Datacenter
  89. 89. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 89Partially Collapsed with Separate PhysicalTrust Zones
  90. 90. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 90Monitoring the SolutionG Monitoring and assessing performance at level of: Datacenter, Cluster, Host Virtual Machine from outside Virtual Machine inside:this has to be performed by using tools inside the VMoperating systemWindows:• System monitoring hosts, detailed performancesLinux:• Top or other tools
  91. 91. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 91Main Monitoring methodsG Agent and Agentless Problems to maintain the ceritication and assistance levelG Protocols: SSH API of hosts hypervisors Storage protocols Network monitoring protocolsG Call from applications and services to the Collector: Call REST Call to WebService Write on database
  92. 92. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 92Performance Analysis, Cluster/DC
  93. 93. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 93Datacenter space consumed again time
  94. 94. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 94Performance Analysis, Single VM
  95. 95. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 95Performance Analysis, Single VM
  96. 96. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 96Performance Analysis, Single VM
  97. 97. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 97Performances Analysis of VM on the Host
  98. 98. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 98Problematiche del MonitoraggioG Parametri da monitorare: Condizioni e parametri di stato degli HOST Parametri di consumo degli HOSTSpazio storage, snapshots, etc. Condizioni e parametri di stato delle VM Parametri di consumo delle VMSpazio disco, memoria, connessione Condizioni e parametri di stato delle applicazioni e dei servizidentro le VM Parametri di consumo delle applicazioni e dei servizi dentro leVM:E.g.: Numero di fatture, numero di utenti
  99. 99. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 99Monitorare perche’G Actions: Allarmi gialli/rossi se si superano soglie definite Invio di email, sms, etc. Attivazione di riconfigurazioni Attivazione di moving Showdown Network off/on Cambio di billing in base alla SLA Etc. etc.
  100. 100. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 100Confronto fra sistemi di monitoringRequisiti Nagios(core)Ganglia(core)Zenoss(core)Zabbix 2.2.0 Hyperic HQ 4.6.6PaaS/SaaSMonitoraggio Virtual Machine(Low level Metrics)X X X X XMonitoraggio Applicazioni/ServiziAgent-BasedX X X(^^) X XMonitoraggio Applicazioni/ServiziAgent-LessX - X X XAgent WIN OS X X X(^^) X XAgent/daemon Linux OS X X X(^^) X XIaaSMonitoraggio Host (Low level Metrics) X X X X XMonitoraggio Hypervisor(Low level Metrics)X X (+) X(^) X(§?) X(°°)Agent per Hypervisor X X (+) X(^^) X(§§) X(°)NotificheEventi e notifica allarmi X X X X XHigh Level MetricsDefinizione HLM X (**) X (+++) X(^^) X(§) X(°)Calcolo HLM X (**) X (+++) X(^^) X(§) X(°)Storage HLM X (**) X (+++) X(^^) X X(°)InteroperabilitàSDK /API accesso dati X X X X XPlugin X X X X(§) XIntegrazioneLinguaggio C/CGI C, Perl, PHP, Python Python underZopePHP, Java/CDB Data Storage MySQL(via event broker conNDOutils o Merlin )MySQL (++) MySQL MySQL, Oracle,PostgreSQL,SQLite, IBM DB2MySQL,Oracle,PostgreSQLFS Data Storage RRD tool RRD tool - - -Linux OS X X X X XWin OS X (***) X - X XLicenza GPL BSD GPL GPL GPLWeb GUI Nagios XI (*) Ganglia Web 2.2.0+ X X X
  101. 101. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 101StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, PaaS Solutions, SaaS SolutionsG Progetto ICARO
  102. 102. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 102Virtualization SolutionsG VMware vSphere Datacenter and VM management, a large range of OSG Microsoft Hyper-V Based on Microsoft Windows Server 2008G HP IntegrityG Datacenter and VM management, x86, linux, etc.G No GUI for monitoringG XEN Virtual machine monitor, hypervisor: Suse, RedHat, Sun Solaris, Debian X86, 64, PowerPC 970 GPL licensingG others SWsoft with its Virtuozzo IBM Power VM VirtualBox of Sun, open source
  103. 103. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 103Comparison (www.ctistrategy.com)
  104. 104. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 104Comparison, 2
  105. 105. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 105
  106. 106. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 106Standards in Virtual Machine formatsG Virtual Machine formats on the HDG OVF: Open Virtualization Format, on the push of VMware Format for VMG VM disk format of VMware is a standard which issupported by: VMware workstation vSphere VMware VirtualBox of SUN
  107. 107. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 107StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere InfrastructureG Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutions, PaaS Solutions, SaaS SolutionsProgetto ICARO
  108. 108. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 108How to WORK with VMs in the CloudG KVM solutions Local access via local KVM Local server access via HTTPG Windowing Terminal MS Windows Remote Desktop X Terminal to linuxG Remote Solutions: VNC, Radmin, etc. VNC: Also possible via HTTP portG Telnet, char based consol, SSH VT100 terminal for example
  109. 109. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 109Windows Remote DesktopI Local machineI Windows VistaI Remote machineI Windows 2003
  110. 110. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 110VNC remote connectionI Local machineI Windows VistaI Remote machineI Windows XP
  111. 111. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 111StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere Infrastructure, Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutionsG PaaS SolutionsG SaaS SolutionsG Progetto ICARO
  112. 112. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 112Modello Generale
  113. 113. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 113Infrastructure as a Service (IaaS)G erogazione di servizi infrastrutturali relativi a: CPU come clock, storage as HD, rete, mem altri elementi di base assolutamente indipendenti da serviziapplicativi di qualunque tipo.G infrastruttura messa a disposizione dal provider pereseguire la propria applicazione: Affitto di Server e/o macchine virtuali pagamento in base al consumo dell’infrastruttura lascia sotto la responsabilità dell’utente la gestione delsistema operativo, dell’eventuale middleware e della parte diruntime, oltre che dell’applicazione stessa.G Amazon EC2 è un esempio di servizio IaaS.
  114. 114. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 114IaaSG Una serie di Host, VM e NAS/SANG Un gestore di macchine virtualiG Un sistema per il deploy basato su templatesG Un sistema di monitoring and alarm su risorse fisiche eparametri di hostsG Un sistema per l’accounting e il deploy automaticoG Alcuni servizi per l’accesso diretto a Host e VM
  115. 115. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 115IaaS SolutionsG Based on VirtualizationG A set of Datacenters, Hosts, NAS/SAN, networks, etc.G IaaS commerciali come Amazon’s Elastic Compute Cloud (EC2) and Simple Storage Service(S3). Amazon EC2 è il leader del mercato dei provider IasS.G Come Technology provider di soluzioni IaaS si hanno: Oracle, VMware: Vcenter, Vsphere, etc.; Nimbus; OpenNebula; HP; Eucalyptus; Ubuntu Enterprise Cloud (basato su Eucalyptus); GoGrid; Flexiscale; UNISYS, Enterprise Cloud Manager, ECM, on Hybrid.
  116. 116. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 116Service Model IaaSInfrastructureFeatureAmazonEC2BitRefineryGoDaddyGoGridHosting.comNephoScaleOpSourceRackspaceReliaCloudSoftlayerTerremarkEucalyptusOpenNebulaNimbusPay As You Go x x x x x x x xDynamic Service LevelAgreementCertificazioni (e.g., PCIo SAS 70)x x x x x x x xScale Up x x x x x x x xScale Out x x x x x x x x x x x x x xLive Support x x x x x x x xMonitoring Tools x x x x x x xAPIs x x x x x x x x x x xFree Tier x x x xHighly customizableistancesx x x xCloud Burst x
  117. 117. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 117IaaS confronto (legenda)G Pay per use – se si paga a consumo, in realtà molti provider hanno una filigrana di offertepiù ampia, includendo anche piani mensili, sconti e promozioni ecc.G Dynamic SLA – se viene offerta la possibilità di ridefinire gli SLA.G Certifications – se il provider offer certificazioni sulla compliance/sicurezza come PCI oSAS 70.G Scale Up – se è possibile lo scale up di single istanze di server, tramite l’aggiunta dimemoria, extra CPU o storage.G Scale Out – se è possibile fare il deploy veloce di nuove istanze dei server.G Live Support – può essere diviso in: Poor (n) – solo forum di supporto for free; in alternativa a pagamento. Average (y) – supporto 24×7 gratis (telefono, chat, forum). Extensive (y) – offerte di supporto multiplo per ogni soluzione proposta.G Monitoring – può essere diviso in: Poor (n) – nessuna soluzione di monitoring/alert integrata, sono necessari strumenti di terze partida acquistare separatamente. Average (y) – strumenti di monitoring minimali e senza servizi di alert. Extensive (y) – soluzioni complete e integrate di strumenti di monitoring compresi nel prezzo.G APIs – se vi sono API per interagire con i server.G Free Tier – se vengono offerte soluzioni di prova per il test dei servizi
  118. 118. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 118StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere Infrastructure, Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutionsG PaaS SolutionsG SaaS SolutionsG Progetto ICARO
  119. 119. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 119Platform as a Service (PaaS)G erogazione di servizi applicativi di base come: sistemi operativi, middleware, linguaggi, tecnologie di base dati ambiente runtime necessari per eseguire l’applicazione,G rimane sotto la responsabilità dell’utente, applicazione la definizione del modello (e.g., numero e dimensione deiserver, datacenter, caratteristiche del networking) da utilizzareper l’esecuzione dell’applicazione.G Google AppEngine è un esempio di Platform as a Service.G A livello PaaS viene anche collocato l’insieme dei serviziMaaS, Middleware as a Service.
  120. 120. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 120
  121. 121. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 121PaaSG Middleware per accesso ai servizi di base Middleware as a Service, MaaS API per accesso a questi serviziG Sistema di sviluppo per applicazioni che possono usare leAPIG Servizi e risorse baseG Business Process Modeling: permette definire come allocare e configurare le macchinevirtuali ed i servizi sul cloud. A livello SaaS: Crea procedure, script, etc. per il deploy e laconfigurazione di VM, Applicazioni, servizi, etc. anchericonfigurazioni e trasformazioniG Processo di lavoro
  122. 122. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 122Appliant Process Modeler
  123. 123. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 124Alcuni esempi di PaaSG Google App Engine (https://appengine.google.com/) dettoanche GAEG Windows Azure Platform(http://www.microsoft.com/windowsazure/)G Force (http://www.salesforce.com/platform/ )G Oracle Fusion Middleware(http://www.oracle.com/it/products/middleware/index.html)G Eccentex AppBase(http://www.eccentex.com/platform/features.html)G 3Tera AppLogic (http://www.ca.com/us/cloud-platform.aspx)
  124. 124. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 125Service Model SaaSSoftwareFeatureAplicorNetSuiteMicrosoftDynamicsRightNowSalesforce.comCampaign Managementx x x x xLead management x x x x xEvent Management x xPay Per Click (PPC) integrationx x xE-mail con trackable link e click-throughx x x x xAccount Management x x x x xContact Management x x x x xOpportunity Management x x x x xCompetitive Intelligence xSales Analytics x x x x xData Deduplication xTicket/case/incident management x x x x xEmail to case creation x x xRouting x x x x xEscalation x x x x xCustomer Surveys x x x xKnowledge base x x xSelf Service Portal x x x x xDashboard x x x x xAd Hoc Report Writer x x x x xData Warehouses x xOLAP x x xGroupware Integration x x x x xPartner relationship managementx x xE-commerce Suite xSales Order Processing x xWorkflow Designer x xOffline Edition x x xEnterprise Resource Planning x x xCertifications ISO, NIST SAS70 SAS70SLA with Guarantee x
  125. 125. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 126StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere Infrastructure, Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutionsG SaaS SolutionsG PaaS SolutionsG Progetto ICARO
  126. 126. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 127Software as a Service (SaaS)G erogazione di servizi applicativi accessibili indipendentementedalla collocazione e dal tipo di device utilizzato.G Non sono eseguite applicazioni del cliente il cliente paga il diritto (mediante licenza o canone di affitto) diutilizzo di un’applicazione messa a disposizione dal provider, senzapreoccuparsi di come essa venga realizzata e gestita nel cloud.G Il cliente deve scegliere la corretta applicazione che soddisfi lesue necessitàG SalesForce.com Customer Relationship Management (CRM) èun esempio di soluzione in cui il software è venduto in modalitàas a service.
  127. 127. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 128Architetture SaaSG Interfacce esterneG L’insieme di API, rappresentano i metodi con cui leapplicazioni possono venir relazionate con altri servizi osoftware, Cloud support for mobile, come Apple Push service come AppleG Middleware è lo strumento che permette all’applicazionedi sfruttare tutti i servizi e le risorse di livello più bassoG Ci puo’ essere un Business Producer per effettuare ildeploy automatizzato di Software a servizio. Tali soluzioni devono tenere conto dello sviluppo deiprogrammatori e delle SLA (con i corrispondenti parametridi consumo da monitorare).
  128. 128. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 129Soluzioni SaaSG Google Apps (Google) - Google offre gratuitamente ai privati ipropri servizi applicativi come: Google Documents, GMail, Calendars, Sites.G Oracle CRM On Demand in grado di supportare tipologie diofferta sia in multi tenancy sia in single tenancyG SalesForce.com (Salesforce) - Customer Relationship Manager.G Zoho Office (Zoho) - Propone un insieme di applicazioni miratealle aziende. Il portfolio di servizi prevede più di 20 applicazionitra cui ad esempio posta elettronica, office app CRMG IBM LotusLive (IBM) - Consiste di una raccolta di soluzioni dicollaborazione aziendale online e servizi di social networking.
  129. 129. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 130GAP: Google App Engine
  130. 130. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 131GAP: Google App EngineG Datastore: un database non relazionale distribuito e scalabile,accessibile attraverso un set di API e gestibile attraverso il pannello dicontrollo dell’applicazione. Il servizio di basa su BigTable, un sistemaproprietario per l’archiviazione di dati strutturati.G Google accounts: un set di API che permette l’autenticazione di utentiattraverso account Google.G URL Fetch: API che permette di ricavare risorse sul web.G Mail: API che permette l’invio di e-mail.G Memcache: sistema di caching di tipo chiave-valore. I contenuti di talecache sono condivisi tra le varie istanze in esecuzione dell’applicazione.G Image manipulation: API utilizzabile per la manipolazione di immagini.G Tasks: Lo sviluppatore ha inoltre la possibilità di schedulare tasksecondo determinati orari o utilizzare una coda di task per permetterealla propria applicazione di eseguire delle operazioni di backgroundmentre delle richieste web vengono servite.
  131. 131. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 132ServiceModelPaaSPlatformFeatureAWSElasticBeanstalkCloudBeesCloudFoundryCloudifyCumuLogicGoogleAppEngineHerokuJelasticMicrosoftWindowsAzureRackspaceCloudSitesRedHatOpenShiftSalesForceForce.comTecnologieJavaJavaJavaSpring,GroovyGrails,RubyRailsSinatra,Node.jsJava,.NET,Groovy,Ruby,C++,Node.JS,Spring(moresoon)Java,SpringJava,PythonRubyJavaC#,Java,PHP,RubyPHP,ASP,.NETJava,JavaEE,Python,Perl,PHP,RubyJava,.NET,Ruby,PHP,Python,Perl,AdobeFlexeAIRCloudhostingAWSClouddeploysuqualsiasiIaaSeBYON(bring-your-own-nodes)AmazonEC2,OpenStack,CloudStack,Eucalyptus,VMwarevSphereMulti-tenantPaaSMultiIaaSProvider(AWS,etc.)ContentDeliveryNetwork(CDN)RackspaceCloudFiles/AkamaiRepositoriesMaven,Git,SVNGitGitGit,SVNMaven,Git,SVNFTP/SFTPGit,SSH,rsyncDatabasesMySQLMongoDB,MySQL,RedisCassandra,MongoDB,MySQL,HSQLMySQL,MySQLcluster,MongoDBGoogleCloudSQLAmazonRDS(MySQL),MongoDB,Redis,CouchDBMariaDB,MySQL,PostgreSQL,MongoDB,CouchDBMySQL5&MSSQLServer2008MySQL,MongoDB,MemBase,MemcacheSOQL,SOSLAPIsREST,CLICLICLI,REST,WebRESTJDBC,DB-APIRESTobjectstorage/CDNRESTRESTDashboard/Consolecentralizzataxxxxxx
  132. 132. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 133StructureG elementi di cloud ComputingG La VirtualizzazioneG Cloud ComputingG High AvailabilityG vSphere Infrastructure, Security on the CloudG Conversions among VM and physical machinesG vCenter, datacenters and cluster managementG Comparison among virtual computing solutionsG How to work with Virtual MachinesG IaaS solutionsG SaaS SolutionsG PaaS SolutionsG Progetto ICARO
  133. 133. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 134Progetto ICARO
  134. 134. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 135Progetto ICAROG soluzioni e strumenti smart per avere maggiore flessibilità sul Cloud adattare soluzioni software alle nuove esigenze cloud-based produrre e gestire servizi a consumo: Business Process asa ServiceG Tramite modelli, strumenti e algoritmi per la gestione della configurazione e del deploy dei servizi eprocessi cloud Il middleware e l’astrazione dei servizi sul cloud l’ottimizzazione dei costi per le PMI e per la gestione delcloud
  135. 135. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 136Idea: MotivazioniG PMI hanno necessità di ridurre i costi di gestione delle soluzioni ICT:G Le soluzioni Cloud attuali sono spesso: rigide, provocano inerzie notevoli all’adattamento rispetto a nuoveesigenze, ad incrementi di carico/mercato, etc.G ICARO intende sviluppare soluzioni per avere: maggiore flessibilità sul Cloud adattare il loro parco software alle nuove esigenze servizi a consumo: Business Process as a Service, BPaaS, oltre imodelli IaaS, PaaS, SaaS
  136. 136. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 137AziendeAccesso alBPaaSUtenza FinaleAccesso alPaaSSviluppatoriGestioneCloudInteroperability
  137. 137. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 138Progetto ICARO
  138. 138. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 139Obiettivi Tecnici, overviewG modello descrittivo per servizi e applicazioniG sistema automatico di configurazioneG reasoner che prendere decisioni su configurazioni:consistenza e completezzaG soluzione di produzione del business, config automaticaG motore di intelligence per il cloudG algoritmi per il monitoraggio del comportamento di servizi eapplicazioni: IaaS, PaaS, SaaS,…G soluzione PaaS di tipo evolutoG algoritmi per la valutazione di modelli di costo e di businessG adeguamento dell’architettura su alcune applicazioniG algoritmi di ottimizzazione della gestione del cloud
  139. 139. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 140Architettura di ICAROG Business Process as a Service (BPaaS) : definisce l’erogazione di servizi non esclusivamente riferitiad ambiti applicativi ma direttamente alle funzionalità dibusiness o di processo, potenzialmente trasversali rispettoalle piattaforme applicative.G processo di business mappato interamente nel cloud(composto da servizi, applicazioni web, applicazionilegacy, servizi di integrazione, etc.). servizi integrati. pattern di servizi ed gestisce: sicurezza, costi, scalabilitàconnessione fra local e cloud bidirezionale, burst …
  140. 140. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 141Altri Aspetti di baseG IaaS: Infrastructure as a Service: CPU, rete, storage, etc.G PaaS: Platform as a Service OS, VM, SDK, etc.G SaaS: Software as a Service SW a consumo: CRM, ERP, etc..G MaaS: Middleware as a Service Autentication, computing, database, mailing, etc. etc.
  141. 141. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 142SubscriptionPortalConfigurationManagerSupervisor&MonitorAccesso alBPaaSreasonerSubscription Portal, SPG Portale dei servizi di iCaro sottoscrizione e monitoraggio del servizio, cambio della configurazione del servizio, definizione della SLA (service level agreement), simulazionedi acquisto, firma del contratto, monitoraggio del servizio,etc.G SP permette all’utente di accedere al catalogo dei servizi comporre la propria configurazione e scelta in modo guidatoed intelligente. accedere alla tariffazione e la personalizzazione dei servizia corredo alla soluzione desiderata.G SP utilizza i servizi del Configuration Manager.G Sulla base della configurazione richiesta vengono calcolati imodelli di costo e le possibili SLA, tenendo conto dellevariabili di costo, configurazione, stato del cloud, etc. utilizzo di soluzioni di ricerca operativa e di intelligenzaartificiale;
  142. 142. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 143Supervisor & Monitor, SMG Sottosistema di supervisione e monitoraggio dei servizisul cloud, per amministratori e i singoli clienti. colleziona dati di stato dalle applicazioni controlla il loro stato da remoto Presenta dei dati e produce degli allarmiG Connessione con il sistema di controllo standard alivello IaaS tramite strumenti di mercato: Per esempio la suite di soluzioni VMware che permettonodi monitorare le risorse del cloud a livello host e VM: rete,cpu, memoria, storage, configurazione, etc.;SubscriptionPortalConfigurationManagerSupervisor&MonitorAccesso alBPaaSreasoner
  143. 143. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 144Configuration Manager, CMG valutazione delle possibili configurazioni del sistema,effettua verifica la consistenza e la completezza tramite modelli formali genera della logica/flusso di produzione / deploy dellaconfigurazione scelta (questa a sua volta viene eseguita dalBusiness Producer).G Il CM include: la creazione in modalità self-service di una infrastrutturacloud (topologia di connessione dei servizi/applicazioni) inmaniera grafica drag-n-drop. una console di monitoraggio del servizio edell’infrastruttura cloud, che permetta, a seguito di situazionidi innesco, agli amministratori del sistema di compiere azionicorrettive e ottimizzazioni a beneficio degli utenti;G Il CM sfrutta un Reasoner che utilizza soluzioni di intelligenzaartificiale e semantic computing: Per effettuare verifiche e validazioni (V&V). quando vengono fatte delle nuove configurazioni/pattern daparte del Business Producer e/o da parte del ConfigurationManager.SubscriptionPortalConfigurationManagerSupervisor&MonitorAccesso alBPaaSreasoner
  144. 144. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 145Business Producer, BPG configurazione automatica dei pattern/ configurazionicomplesse composte da: VM, applicazioni, servizi sulla base di best practice,profiling, etc.G BP è evoluzione dei tradizionali BPM per cloud, chetramite descrizioni di flusso permetto di formalizzare laprocedura di deploy delle applicazioni sul Cloud.G BP lavora con sistemi complessi composti da: servizi di base, applicazioni WEB, applicazioni legacy eservizi per applicazioni on site remote per cloud bursting ebridging;Interfacce digestioneSmartCloudEngineBusinessProducerWrappers &templatesAccessoaiServizi digestione
  145. 145. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 146Smart Cloud Engine, SCEG motore per la supervisione, l’automazione e l’ottimizzazione dei servizi edello sfruttamento del cloud: centro dell’intelligenza consente di: Slegare l’infrastruttura fisica sottostante dalle soluzioni on-top, in modo da permettereuna distribuzione dinamica delle risorseG SCE: conosce la configurazione generale del sistema, e lo stato del cloud; conosce le regole di produzione e di scaling generali e specifiche; rileva i dati di monitoraggio provenienti dai livelli IaaS, PaaS, SaaS, e dal CMW, tramitei dati gestiti dal Supervisor & Monitor; Prende delle decisioni sulla base di condizioni di firingG SCE si basa su una logica ad eventi per arrivare a prendere delle decisioni sullabase di regole che realizzano politiche ed automatismi per la gestione di emergenze e/oinneschi, che permettono di usufruire di risorse di altri datacenter cloud privati opubblici, per esempio: per effettuare una migrazione dei dati in maniera trasparente all’utente finale,oppure per usufruire di ulteriori capacità di calcolo da altri cloud provider, conintegrazioni di cloud pubblici quali Amazon, Azure, ma anche privati aziendaliG Si prevede l’utilizzo di soluzioni di semantic computing, modelli formali. L’insieme delle condizioni deve essere dimostrato consistente.Interfacce digestioneSmartCloudEngineBusinessProducerWrappers &templatesAccessoaiServizi digestione
  146. 146. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 147Knowledge Base, KBG contiene e gestisce in un database semantico: catalogo dei servizi e applicazioni di iCaro come i servizi di base, applicazioniWEB, applicazioni legacy on cloud, servizi di cloud bursting per applicazioni onsite legacy, servizi di interoperabilità.I servizi devono essere descritti e formalizzati tramite descrittori formalizzaticon una ontologia in modo da poter usare queste informazioni per fare dellededuzioni tramite il Reasoner; descrittori delle applicazioni come configurazioni, template, scalability,pattern, etc. modelli di business, SLA/Dynamic SLA. stato del cloud in termini di business allocati, cluster da controllare, regole discaling, etc. dati di consumo e monitoraggio (database relazionale classico tracciamentodelle misure, dello stato, delle variazioni, etc.);• KB: si fonda sull’ontologia descrittiva del cloud iCaro. Usata da Subscription Portal e dal Configuration Manager, etc. etc.I Knowledge Base
  147. 147. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 148Cloud Middleware, CMWG CMW implementa una soluzione PaaS non solo per applicazioniweb based.G CMW dovrebbe arrivare a permette di astrarre i servizi cloudper: servizi di base specifici come mailing, certificazione, e-commerce,backup, storage, computing on demand; applicazioni on the cloud; applicazioni legacy on site; poter controllare e monitorare accesso e consumo dei servizi; accedere a soluzioni di cloud bursting e bridging.G Applicazioni possono dover venire adattate per usare questiservizi, per questa ragione si deve avere un tool di sviluppospecifico, CMW-SDK. adattamento anche tramite l’uso di template VM, di wrapper diservizi, di servizi SOA (WS, rest, etc.), di proxy, etc. Anche queste soluzioni possono essere studiate e predisposteper essere disponibili all’uso nel sistema di configurazioneautomatizzata del sistema cloud di iCaro.18 Feb 2013 148Cloud Middleware, CMWMiddleware ServicesKnowledge BaseCMW-SDKCMW Base ServicesPaasAccessoalPaaSWrappers &templates
  148. 148. Sistemi Distribuiti, Univ. Firenze, Paolo Nesi 2012-2013 149ReferencesG VMware: http://www.vmware.comG HP: www.hp.com/go/integrityvmG Microsoft Hyper-V: http://www.microsoft.com/hyper-v-server/en/us/default.aspxG “Windows Server 2008 Hyper-V Technical Overview”-http://download.microsoft.com/download/4/2/b/42bea8d6-9c77-4db8-b405-6bffce59b157/Hyper-V%20Technical%20Overview.docxG Comparison of Hypervisors by VMware -http://www.vmware.com/technology/whyvmware/architectures.html#c132894G “VMware vSphere 4” Datasheet - http://www.vmware.com/products/vsphere/G All the pictures representing VMware staff have been taken from Vmware library andare under rights of VMware. These slides represents only the view of the author and notthat of VMware or of other companies mentioned in the slides such as HP, microsoft orothers. The slides are only provided for didactical purpose and no for profit.

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