autonóm számítástechnika ( autonomic computing )

Post on 23-Feb-2016

30 Views

Category:

Documents

0 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

Autonóm számítástechnika ( Autonomic computing ). Fogalmak és esettanulmányok. Bevezetés. Az AC egy rendszerszintű megközelítés Automatizálás és felügyelhetőség a rendszer minden rétegében Federált , heterogén komponenensek kohezívan együttműködnek - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemMéréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Autonóm és hibatűrő informatikai rendszerek

Autonóm számítástechnika(Autonomic computing)

Fogalmak és esettanulmányok

Bevezetés

Az AC egy rendszerszintű megközelítéso Automatizálás és felügyelhetőség a rendszer minden rétegébeno Federált, heterogén komponenensek kohezívan együttműködnek

Három alapvető elv szerint fejlődnek AC rendszereko szabályozástechnikao dinamikus tervkésztéso reflektív, self-aware rendszerek

Az autonomic computing (AC, autonóm informatika) az autonóm idegrendszert modellező rendszertervezési paradigma. A rendszer alapvető állapotváltozóiban bekövetkező változás a teljes rendszert viselkedését megváltoztató beavatkozást vált ki, amely biztosítja, hogy a rendszer egyensúlyi állapotba kerül a környezetével.

Motivation for Autonomic Computing

• System Uncertainty– Very large scales– Ad hoc structures/behaviours

• p2p, hierarchical, …– Dynamic

• entities join, leave, change behaviour

– Heterogeneous• capability, connectivity,

reliability,– Lack of guarantees

• components, communication– Lack of common/complete

knowledge• number, type, location,

availability, connectivity, protocols, semantics

• Information Uncertainty– Availability, resolution, quality of

information– Devices capability, operation,

calibration– Trust in data, data models – Semantics

• Application Uncertainty– Dynamic behaviours

• space-time adaptivity– Dynamic and complex couplings

• multi-physics, multi-model, multi-resolution, ….

– Dynamic and complex (ad hoc, opportunistic) interactions

– Software/systems engineering issues

• Emergent rather than by design

Research directions

Self-* tulajdonságok• A self-* (ön*) tulajdonságok AC rendszerek

makroszkopikus tulajdonságai

Önkonfiguráció - Self-configuration• Automatikus adaptáció a dinamikusan változó

környezethez• Belső adaptáció

o Komponensek hozzáadása vagy elvétele (software)

o Futás közbeni újrakonfiguráció• Külső adaptáció

o A globális infrastruktúra szerintsaját magát állítja be a rendszer

Belső állapot

Környezet

Öngyógyítás - Self-healing• Külső zavarás felismerése, diagnosztizálása és

szolgáltásmegszakítás nélküli kezelése• Autonóm problémafelismerés és

megoldás• A hibás komponenseket

o detektálni,o izolálni,o javítani,o újraintegrálni. Hibás komponens

Önoptimalizáció - Self-optimization• Erőforrások automatikus monitorozása, hangolása,

felügyeleteoMűködés nem előre jelezhető körülmények közötto Erőforrás kihasználás maximalizálása

emberi beavatkozás nélkül• Dinamikus erőforrás allokáció és

terhelés menedzsmento Erőforrás: tárhely, adatbázis,

hálózato Példa: dinamikus szerver fürtök

Resourcemanagement

• Támadásokra való felkészülés, detektálás, azonosítás és védelemo Felhasználói hozzáférés

definiálása és felügyeleteminden erőforrásra

o Jogosulatlan hozzáférés ellenivédelem

Önvédelem - Self-protection

Belső erőforrás

Külső erőforrás

Általánosított „ágens”

Autonomic Element - AE•Az architektúra alapeleme a

•Felügyelt egységből• Adatbázis, alkalmazásszerver , stb

•És autonóm menedzserből álló Autonóm egység

• Feladatai:• A funkcionalitás nyújtása• Saját viselkedésének felügyelete a self-

* tulajdonságok alapján• Együttműködés más autonóm

egységekkelAz autonóm egység

Managed ElementES

Monitor

Analyze

Execute

Plan

Knowledge

Autonomic Manager

AE: Kölcsönhatások

•Kapcsolatok AE-k között:– Dinamikus, ideiglenes,

célorientált– Szabályok és kényszerek

definiálják– Egyezség által jön létre

• Ez lehet tárgyalás eredménye– Teljes spektrum

• Peer-to-peer• Hierarchikus

– Házirendek (policy) szabályozhatják

Önszervezés Az önszervezés

o alacsony szintű egységekben végrehajtott o dinamikus folyamatok összessége, amely soráno struktúra vagy rend jelenik meg o globális szinten.

Az önszervező viselkedést eredményező szabályokat (amelyek a kölcsönhatásokat meghatározzák) az AE-k csupán lokális információ alapján alkalmazzák

AC referencia architektúraRészben vagy teljesen automatizált folyamatok(pl. ITIL folyamatok)

Az AC rendszer által felügyelt erőforrások

IT építőelemek, és összekapcsolásukleírása

Építőelemek kombinálása tipikusforgatókönyvekké

Autonóm Kölcsönhatás

Hogyan lesz a nyers adatból metrika?

Kitekintés: AC vs AI Policy (~szabály, házirend, eljárásrend) alapú tervezés

o Állapot alapú Action

o Explicit ha-akkor (~üzleti szabály) Goal

o Mi a „megcélzott” állapot?o A rendszer dönti el a konkrét akciót (pl. heurisztika)

Utility function (hasznosság)o Minden állapotnak „értéke” vano Nem bináris a hasznosság (nem egyértelmű a célállapot)o Rugalmasabb működés, nehezebb specifikáció

Példa: Action policy „Gold” és „Silver” tranzakciók egy adatközpontban Policy ütközés, „vergődés”

Mi lesz az osztott erőforrásokkal?

Megoldás: a priori tudás bevitele(pl. Gold fontosabb, mint Silver,

bizonyos szint fölött nem kérünk plusz CPU-t, másik szerverre allokáljuk a terhelést, … )

Példa: Goal policy Ugyanaz az adatközpont, cél: „Vágyott/célzott tartományok”

Adott terhelés és erőforráskészlet mellett

T: adott tranzakcióosztály válaszidejeC: erőforrás

α: kapcsolat a CPU és a válaszidő közt λ: terhelés

(egyszerű sorbanállási modell alapján)

Példa: hasznosság alapú policy

Pl. SLA alapján Vezérelhet cél alapú policyt, pl. erőforrás

menedzser szintjéno Egyszerű specifikáció, komplex döntési logika

Kihívások, feltételezések A hasznosság előre ismert

o Rossz specifikáció: Silver osztály „éhezik”o Nincsenek kiugróan fontos/hosszú tranzakciók

Taszkváltás hatása elhanyagolható Válaszidő egyértelműen mérhető

o Átlag? Max? Az erőforrásmenedzsment hatékony

o Nem ront a helyzeten az átkonfigurálás

Autonóm rendszerek összehasonlítása QoS Költség Rugalmasság/Granularitás Autonómia foka Adaptivitás Reakcióidő Érzékenység Stabilitás

Esettanulmány: CoMiFin

Szolgáltatásalapú rendszerek, modellvezérelt fejlesztés, komplex eseményfeldolgozás,…

Esettanulmány: CoMiFin „Communication Middleware for Financial Infrastructures” Motiváció

o Banki rendszerek egyre erősebben függenek külső szolgáltatóktólo Támadások egyre kifinomultabbako Kritikus infrastruktúrák (pl. mobilhálózat, áramellátás, Internet)

elleni komplex támadások kivédéseo Hagyományos kommunikáció lassú (példa: 8 nap egy eset lezárása)

Célo Scheme to set up and manage a secure environment (software,

hardware, monitoring tools, etc.) for information exchange and analysis

Tanszéki spin-off (OptXware) vezette a demonstrátor fejlesztését

Példa: magyar infrastruktúra

Logikai architektúra

AT&T

AIG

ENEL TELECOM

UNICREDIT

SWIFT

CoMiFin

Control Centre

Control Service Centre

Intra-communicationsInter-communications

AIG

AT&T

LLYODS TSB

Online adatfeldolgozás (CEP)

Architektúra

27

CoMiFin management components(OptXware testbed, Budapest)

IBM Event Processing (AGILIS)(IBM Testbed, Haifa)

ED Event Processing (DHT)(ED Testbed, Rome)

Financial Institutions (FI)emulated by Gateways

Logical management (SR creation, …)

Monitoring and evaluationSLA management, visualization Reliable communication

(currently: Java Message Service)

„Szabályozási kör” (részben készült el)

Példa monitorozás megvalósítására

Eredmények megjelenítése

Források Kephart, J. O., & Chess, D. M. (2003). The vision of autonomic computing.

Computer, 36(1), 41-50. IEEE Computer Society. doi:10.1109/MC.2003.1160055 McCann, J., & Huebscher, M. C. (2004). Evaluation issues in autonomic

computing. Grid and Cooperative Computing – GCC 2004 Workshops (pp. 597–608). Springer. doi:10.1007/978-3-540-30207-0_74

Kephart, J. O., & Walsh, W. E. (2004). An artificial intelligence perspective on autonomic computing policies. Proceedings. Fifth IEEE International Workshop on Policies for Distributed Systems and Networks, 2004. POLICY 2004. (pp. 3-12). IEEE. doi:10.1109/POLICY.2004.1309145

László Gönczy, György Csertán, Gábor Urbanics, Hamza Ghani, Abdelmajid Khelil and Neeraj Suri. Monitoring and Evaluation of Semantic Rooms. In Collaborative Financial Infrastructure Protection, Springer, 2012. http://www.springerlink.com/content/l0v4n4185617uq35/

http://comifin.eu/

top related