На чем бы сэкономить в облаках?

Сергей Кузнецов

Обзор апрельского, 2010 г. номера журнала Computer (IEEE Computer Society, V. 43, No 4, April 2010)

Авторская редакция.
Также обзор опубликован в журнале "Открытые системы"

Объявленной темой апрельского номера в этом году является «Экономика и облачная инфраструктура». Однако, на мой взгляд, тематическую подборку нельзя назвать полноценной: отсутствует приглашенный редактор, да и в подборке всего три статьи. Тем не менее, начну со статей, имеющих отношение к теме номера.

Первая статья – «Open Cirrus: Всемирный испытательный стенд облачного компьютинга» («Open Cirrus: A Global Cloud Computing Testbed») – прежде всего, замечательна тем, что исключительно длинный список ее авторов (всего в нем 18 человек) возглавляет Арутюн Аветисян (Arutyun I. Avetisyan, Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences), ученый секретарь Института системного программирования РАН, мой коллега и товарищ. Но статья это вовсе не российская, а вполне интернациональная: среди авторов люди из компаний Hewlett-Packard, Intel, университетов США и Германии, организаций Сингапура, Малайзии и Кореи.

В сообществах систем и приложений растет интерес к облачному компьютингу (cloud computing). Однако исследователям в области систем часто оказывается трудно достигать надежных результатов без доступа к крупномасштабным распределенным центрам данных. Исследователям в области приложений тоже было бы полезно иметь возможность контролировать размещение и использование услуг на основе применения распределенного испытательного стенда облачного компьютинга.

Коммунальные компьютерные службы с оплатой услуг по мере их потребления, поддерживаемые, например, компанией Amazon, и новые инициативы компаний Google, IBM, Microsoft и Национального научного фонда США (National Science Foundation, NSF) начали предоставлять доступ к крупномасштабным кластерным ресурсам исследователям приложений в областях машинного обучения и научных вычислений. Однако у исследователей систем, разрабатывающих методы и программную инфраструктуру облачного компьютинга по-прежнему имеются проблемы при получении низкоуровневого доступа к таким ресурсам.

Open Cirrus позволяет решить эту проблему, предоставляя единый испытательный стенд, состоящий из неоднородных распределенных центров данных, исследователям и разработчикам коммерческих и свободно доступных системы, приложений и служб. Проект спонсируется Hewlett-Packard (HP), Intel, Yahoo! iи NSF, и в нем принимают участие американские университеты Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) и Carnegie Mellon (CMU), немецкий Karlsruhe Institute of Technology (KIT), сингапурская организация Infocomm Development Authority (IDA), южнокорейский Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), малайзийский Institute of Microelectronic Systems (MIMOS), а также Российская академия наук, представленная Институтом системного программирования. В 2010 г. ожидается присоединение к Open Cirrus новых членов.

Как показывает рисунок, в настоящее время испытательный стенд состоит из 10 центров данных Северной Америки, Европы и Азии. В каждом центре имеется кластер, содержащий не менее 1000 процессорных ядер. Зарегистрированные пользователи могут обращаться к любому узлу Open Cirrus.

Следующая статья называется «Стоит ли арендовать услуги в облаках хранения данных? » («To Lease or Not to Lease from Storage Clouds») и написана Эдвардом Уокером, Уолтером Брисконом и Джонотаном Ромни (Edward Walker, University of Texas at Austin, Walter Brisken, Jonathan Romney, National Radio Astronomy Observatory).

Жесткие диски используются для хранения данных в самых разнообразных устройствах, начиная с мобильных телефонов и заканчивая крупными пулами серверов. В 2008 г. во всем мире было продано около 590 миллионов устройств хранения данных на жестких дисках, что обуславливается потребностями хранения огромных объемов информации, производимой в электронном обществе. Например, по оценкам исследователей из университета Беркли 92% из пяти экзабайт (1018) новой информации, произведенной в 2002 г., хранилось на магнитных носителях, в основном, на жестких магнитных дисках.

В то же время, расширяется бизнес по продаже инфраструктурных услуг в Internet. Это технологическое направление, называемое также «облачным компьютингом», позволяет организациям и отдельным людям удовлетворять свои IT-потребности в удаленных центрах данных, платя только за предоставляемые услуги. В 2008 г. общий объем индустрии облачного компьютинга оценивался в 16 миллиардов долларов, а к 2012 г. ожидается ее рост до 42 миллиардов долларов.

В настоящее время несколько онлайновых служб позволяет арендовать инфраструктуру хранения данных. Эти облака хранения данных позволяет любому человеку, обладающему кредитной картой, арендовать в режиме онлайн средства хранения данных требуемого объема с помесячной оплатой аренды. Например, служба S3 (Simple Storage Service) компании Amazon обеспечивает пользователям возможность хранения в своих онлайновых репозиториях произвольных объектов объемом до 5 гигабайт. В конце 2008 г. Amazon сообщила, что в службе S3 хранится более 40 миллиардов объектов.

Существенный рост требований к хранению данных и возможность аренды услуг хранения ставят перед организациями дилемму: когда выгоднее покупать устройства хранения данных, а когда лучше арендовать соответствующие инфраструктурные сервисы? Имеются многочисленные модели, призванные помогать компаниям при принятии решения о покупке или аренде долгосрочных активов. Однако явно недостаточное число исследований посвящалось применению этих моделей для сравнения стоимости приобретения устройств хранения данных и расходов на аренду облачных услуг хранения. Серьезные исследования посвящались анализу стоимости выполнения научных экспериментов с использованием облачных служб Amazon (например, http://www.cse.usf.edu/~anda/papers/AmazonS3_TR.pdf и http://montage.ipac.caltech.edu/publications/deelman_sc08_corrected.pdf), но результаты этих работ трудно обобщить вне их контекста.

Предлагаемая авторами статьи модель позволяет произвести необходимые оценки и сравнение расходов. Кроме того, эта модель, основанная на данных о стоимости дисковых устройств (эти данные собирались авторами в течение многих лет из публикаций сайта Pricewatch.com (www.pricewatch.com)), нейтральна по отношению к приложениям, использующим облачные службы хранения данных. В собранных данных отслеживаются самые низкие цены на дисковые устройства SATA со времени появления этой технологии в 2003 г. Важность этих данных определяется тем, что именно технология SATA чаще всего используется в десктопах и системах среднего класса.

Последнюю статью тематической подборки представили Картик Кумар и Юнг-Хсианг Лю (Karthik Kumar, Yung-Hsiang Lu, Purdue University). Статья называется «Облачный компьютинг для мобильных пользователей: может ли разгрузка вычислений сократить энергопотребление?» («Cloud Computing for Mobile Users: Can Offloading Computation Save Energy?»).

В облачном компьютинге ресурсами владеет и управляет некоторый поставщик услуг, и пользователям обеспечивает доступ к ресурсами через Internet. Эта разновидность компьютинга обеспечивает много преимуществ для компаний, включая более низкие капиталовложения, сокращенное время появления новых служб, меньшие эксплуатационные затраты, более высокий коэффициент использования за счет применения виртуализации, более простое восстановление после аварийных ситуаций и т.д. Во многих публикациях (например, в http://queue.acm.org/detail.cfm?id=1551646 и http://video.google.com/videoplay?docid=-6856727143023456694#) говорится о выгоде, получаемой при переносе вычислений в облачную среду из среды десктопов. А что можно сказать о пользе облачного компьютинга для мобильных пользователей? Основными ограничениями мобильного компьютинга являются ограниченная возможность энергопитания и пропускная способность беспроводных сетей. В качестве услуги мобильным пользователям облачный компьютинг может обеспечить сокращение энергопотребления, хотя при этом возникает несколько особых проблем.

Мобильные системы, например, смартфоны, для многих пользователей являются основной компьютерной платформой. Во многих исследованиях отмечается, что основным пожеланием пользователей к таким системам является возможность более долгой работы с питанием от батарей. Например, в исследовании компании ChangeWave отмечается, что короткое время службы батарей является наиболее нежелательной характеристикой iPhone 3GS, а опрос пользователей компании Nokia в 2009 г. показал, что время жизни батарей является основной проблемой пользователей музыкальных телефонов.

Для многих приложений требуется слишком большая процессорная мощность, чтобы было можно выполнять их в мобильной системе. Если мобильному пользователю желательно использовать такие приложения, вычисления должны производиться «в облаках». Другие же приложения, такие как распознавание голоса, навигация и т.д., вполне можно поддерживать в мобильной системе. Однако они потребляют достаточно много энергии. Можно ли сократить энергопотребление за счет выгрузки этих приложений в облачную инфраструктуру?

Перемещение вычислений на другую машину не является новой идеей. Популярная в настоящее время вычислительная модель «клиент-сервер» позволяет мобильным пользователям использовать Web-браузеры, производить поиск в Internet и производить онлайновые покупки. Отличие облачного компьютинга от существующей модели состоит в применении виртуализации. Виртуализация позволяет поставщикам облачных услуг выполнять любые приложения различных пользователей в виртуальных машинах.

Выгрузка приложений выгодна в тех случаях, когда для большого количества вычислений C требуется относительно немного коммуникаций D

Таким образом, поставщики облачных услуг обеспечивают пользователям процессорную мощность, а пользователи могут применять эту мощность для сокращения объема вычислений, выполняемых в мобильных системах, сокращая, тем самым, энергопотребление. Таким образом, облачный компьютинг может сокращать энергопотребление мобильных устройств за счет выгрузки из них вычислений. Виртуализация позволяет приложениям разных пользователей выполняться в разных виртуальных машинах, обеспечивая требуемую защиту.

Вне тематической подборки опубликованы три больших статьи. Авторами статьи «Обучение техническим и компьютерным наукам на основе решения головоломных задач» («Puzzle-Based Learning for Engineering and Computer Science») являются Николас Фолкнер, Збигнев Михалевич и Раджа Сооримарту (Nickolas Falkner, Zbigniew Michalewicz, University of Adelaide, Raja Sooriamurthi, Carnegie Mellon University).

В недавней статье «Головоломные проблемы вычислительной техники» описывался основанный на обсуждении головоломных проблем семинар, появившийся в Калифорнийском университете в г. Санта-Барбара и служащий привлечению студентов-первокурсников к компьютерным специальностям. Автор этой статьи утверждает, что привлечение студентов к компьютерным наукам и техническим программам представляет только один аспект более широкой проблемы – проблемы сокращения числа подготовленных специалистов в области IT. Он говорит, что требуются дополнительные стратегии мотивации студентов, стратегии, отсутствующие в рекомендациях по составу учебных программ от IEEE Computer Society и ACM.

На самом деле, проблема еще шире. Сегодняшний рынок нуждается в большем числе подготовленных выпускников университетов, способных решать реальные проблемы инноваций в изменяющейся среде. В существующих программах обучения техническим и компьютерным дисциплинам отсутствует направленность на развитие навыков решения проблем. Кроме того, многие курсы, содержащие элементы такой подготовки, преподаются на третьем или четвертом курсах, когда студенты уже столкнулись с большинством академических интеллектуальных проблем.

Хотя некоторые курсы отвечают этим требованиям, большинство студентов так и не узнает о том, как подходить к решению проблем в общем случае. Во время всего обучения они ограничиваются ответами на вопросы из учебников, для чего достаточно воспользоваться материалом соответствующей главы. Эта ограниченная форма «решения проблем» не дает достаточной подготовки для решения проблем реального мира. В реальном мире студенты сталкиваются с проблемами, для решения которых нет готовых указаний. Одним из любимых примеров авторов данной статьи является задача о плитке шоколада:

Прямоугольная плитка шоколада состоит из m × n маленьких прямоугольников. Требуется разломать ее на составные части. На каждом шаге можно отломить только один кусок по любой вертикали или горизонтали. При каком способе потребуется минимальное число шагов?

Если ответ не известен, то в каком учебнике можно было бы найти решение? То же самое можно сказать про многие проблемы реального мира: в каком учебнике следует искать решение, если вы не обучены стратегии решения проблем? Студентам часто трудно применять навыки решения проблем независимо от их природы. В то же время, преподавателям интереснее учить думать, чем заставлять студентов зубрить содержимое учебников. В прошлые годы доминировал именно второй подход. Как писал Алекс Фишер, «хотя многие преподаватели утверждали бы, что учат студентов думать, большинство из них сказало бы, что они делают это косвенным или неявным образом в ходе обучения тому, что является содержанием их специального предмета. Все чаще преподаватели сомневаются в эффективности обучения размышлениям в такой манере, поскольку большая часть студентов просто не воспринимает эти навыки мышления».

Кроме того, многие аналитики сетуют на снижение уровня математической подготовки студентов. В выпущенном в 2008 г. внутреннем отчете университета Аделаиды говорится, что «Имеется срочная надобность в поднятии авторитета математики среди молодежи» и «Упадок интереса к математике и родственным наукам свойственен не только Австралии».

В университетах Карнеги-Меллон и Аделаиды введен новый курс, основанный на решении проблем. Цель состоит в повышении математического уровня студентов и привития им навыков решения проблем на основе обсуждения разнообразных головоломных задач и стратегий их решения. Курс основан на лучших традициях, основанных Дьёрдем Пойа (Gyorgy Polya) и Мартином Гарднером (Martin Gardner) более шестидесяти лет тому назад.

Статью «Использование кодексов поведения для разрешения правовых споров» («Using Codes of Conduct to Resolve Legal Disputes») представили Питер Эйкен, Роберт Стенли, Жуанита Биллингс и Люк Андерсон (Peter Aiken, Virginia Commonwealth University, Robert M. Stanley, Juanita Billings, Data Blueprint, Luke Anderson, Duane Morris LLC).

При возникновении правовых споров основное внимание судей, присяжных заседателей и арбитражных комиссий привлекает интерпретация фактов. В случаях невыполнения условий контракта им требуется сопоставить имеющиеся факты с текстом контракта, в котором обычно говорится, что услуги должны предоставляться в соответствии с промышленными стандартами. Судьи руководствуются отчетливо сформулированными стандартами, применимыми к данному случаю, и используют их для оценки поведения сторон, участвовавших в контракте. В случае же отсутствия пригодных опубликованных стандартов они все более полагаются на использование кодексов поведения (code of conduct, CoC) для установления объективного контекста. На самом деле, они успешно применяют CoC (включая кодекс ACM/IEEE-CS) даже в тех случаях, когда стороны не имеют отношения к организациям, поддерживающим данный CoC.

В статье иллюстрируется применение кодексов поведения в искусственно воссозданном случае неудачной реализации системы ERP (на основе реальных подобных случаев). Истец и ответчик представили арбитражной комиссии противоречивые интерпретации одних и тех же фактов. С точки зрения истца, ответчик не смог осуществить обещанную миграцию системы ERP, ответчик же возражает на это, что миграцию задержало наличие дефектных и некачественных данных. Используя кодекс поведения ACM/IEEE-CS, эксперты уверили арбитражную комиссию в том, что позиция ответчика несостоятельна, и арбитражная комиссия присудила истцу многомиллионное возмещение убытков.

Список больших статей апрельского номера журнала завершает статья «Связывание разработки программного обеспечения с бизнес-стратегией на основе измерений» («Linking Software Development and Business Strategy Through Measurement»), написанная группой авторов из Фраунгоферовского института экспериментальной программной инженерии (Fraunhofer Institute for Experimental Software Engineering), первым в списке которых числится (Victor R. Basili).

Большинство организаций, разрабатывающих программное обеспечение, старается сохранять свои конкурентные преимущества за счет уменьшения рисков, связанных с программным обеспечением. Для эффективного управления рисками требуется согласование бизнес-целей со стратегиями разработки и преобразование полученных результатов в количественный план управления проектом. Кроме того, организации должны обосновывать расходы и ресурсы, требуемые для разработки программного обеспечения и систем, а также использование других IT-служб. Часто для такого обоснования требуется конкретная демонстрация того, каким образом данная разработка будет способствовать достижению общих бизнес-целей организации.

Такому согласованию и обоснованию мешает отсутствие методов связывания бизнес-целей и усилий, относящихся к разработке программного обеспечения. Без глубокого понимания соответствия разработки программного обеспечения бизнес-целям организации лица, принимающие решения, не могут ни планировать развитие, ни оценивать успех стратегии разработки в масштабе всей организации.

Для удовлетворения этой потребности авторы разработали подход GQM+Strategies, основывающийся на логическом обосновании принятия решений относительно того, когда и как следует преобразовывать цели в операции, и как следует оценивать успех стратегий в соответствии с этими целями. Как показывает название подхода, GQM+Strategies базируется на парадигме цель/вопрос/показатель (goal/question/metric, GQM), расширенной возможностью создания измерительных программ, обеспечивающих согласование целей и стратегий от наивысших уровней бизнес-стратегии до отдельных проектов по разработке программного обеспечения. Хотя этот подход происходит из опыта разработки программного обеспечения, его можно применять и в других областях.

Как обычно, сейчас можно оформить подписку на второе полугодие 2009 г. на членство и периодические издания IEEE Computer Society. Рекомендую обратить на это внимание, Сергей Кузнецов.