con la cabeza en las nubes: perspectivas sobre cloud computing
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Con la cabeza en las nubes: Perspectivas sobre Cloud Computing. Ezequiel Glinsky Director de la Maestría en Tecnología de la Información Facultad de Ingeniería Universidad de Palermo. Ley de Nielsen sobre “Velocidad de Conexión”. Estandarización web services. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Ezequiel GlinskyDirector de la Maestría en Tecnología de la Información
Facultad de IngenieríaUniversidad de Palermo
Buenos Aires, Argentina5 de Marzo, 2009
Con la cabeza en las nubes: Perspectivas sobre Cloud
Computing
1980
Estandarización web servicesEstandarización web services
201019952002
20042007
1985 1990 2000
Cloud Platforms: Cloud Platforms: Amazon, Google, Amazon, Google,
Microsoft, …Microsoft, …
Cloud Computing y Data CentersAnálisis de costos y economías de escala(o… “¿Por qué tanto interés de tanta gente?”)
Costo en DC pequeño(1000 servers)
Costo en DC grande(50.000 servers)
Ratio
Red USD 95 per Mbit/sec/mes
USD 13 per Mbit/sec/mes
7.1
Almacenamiento
USD 2.20 GB/mes USD 0.40 GB/mes 5.7
Administración
140 servers / admin 1000 servers / admin
7.1
Precio por KW/H
Estado (EEUU)
USD 3.6c Idaho Hidroeléctrica local
USD 10.0c California Mayormente a distancia
USD 18.0c Hawaii Off shore, barco
Cloud Computing y Data CentersAnálisis de costos y economías de escala(o… “¿Por qué tanto interés de tanta gente?”)
Además…• Oportunidad de negocio• Aprovechamiento de inversiones
existentes• Defensa de marca• Anticipar mercado• Aprovechamiento de clientes
existentes• Convertirse en una Plataforma
(ejemplos?)
Windows Azure
Aplicaciones
.NET Services
Live Services
SQL Services
Aplicaciones
Otros…WindowsMobile
WindowsXP/
Vista/7
WindowsServer
AzurePlataforma de Servicios
Amazon Web ServicesAlternativas
Elastic Comput Cloud (EC2)- Virtual Servers, Databases, Memoria
& CPU (flexible), elasticidad en capacidades
Simple Storage Service (S3)- Objetos hasta 5GB, ilimitado (hasta
500 TB), acceso por HTTP via Web APIs, USA o Europa?
Además… Mechanical Turk, Queuing Service, Payment Engine
Cloud ComputingOportunidades & Ejemplos
1. Aplicaciones móviles interactivas2. Parallel Batch processing3. Aplicaciones de análisis intensivo4. Extensión de apps de escritorio
Datacenters: Problemáticas y Desafíos
• Reducción de costos• Compromiso con el medio ambiente• Alto crecimiento en servers (#)• Planes de recuperación ante catástrofes• Aplicaciones Legacy
− Arquitecturas imposibles de escalar
• Estrategias de alta disponibilidad
Optimización de Infraestructura & ServersAnálisis
Estudio de múltiples fases7% del total empresas con 1000+
PCs6 workloads50+ prácticas por workloadDetalle sobre implicancias de
prácticas
Basic
Cost Center
More Efficient
Cost Center
Business Enabler
Strategic Asset
StandardizedRationalized Dynamic
Optimización de Infraestructura & ServersResultados: Data Management
Optimización de Infraestructura & ServersResultados: E-mail
Optimización de Infraestructura & ServersResultados: adopción de prácticas en múltiples workloads
Práctica Adopción (promedio
)
Automatización de Backups 57%
Server Clustering 47%
Estandarización de Procesos de Seguridad
44%
Mantenimiento Aut. de Sistemas Operativos
43%
Virtualización 39%
Software Imaging/Cloning 30%
Optimización de Infraestructura & ServersResultados: por Nivel de Madurez (Core IO-Collaboration)
Costo administración IT Costo administración IT por usuario, por añopor usuario, por año
# Servers por cada# Servers por cadaempleado de IT empleado de IT
Costo administración IT Costo administración IT por servidor, por añopor servidor, por año
$ $ 89.6889.68
$ 1.24 $ 1.24
91.91.88
4.64.6
$ $ 23,80723,807
$ $ 1,201 1,201
Downtime por Servidorpor año (horas) 3.03.0
220.310.31
$ $ 6767.3.3
10.810.8
$ $ 10,163 10,163
0.80.811
Microsoft Datacenters Un adelanto sobre Datacenters Generation 4
• Cambio del modelo interno (antes vs hoy)• Construcción modular• Niveles de operación, localización• Prácticas de virtualización, automatización• Foco en Power Usage Effectiveness (PUE<=1.125 en
2012)
““Best Practices for Energy Best Practices for Energy Efficiency in Microsoft Data Efficiency in Microsoft Data
Center Operations”. Microsoft. Center Operations”. Microsoft. 2008.2008.
http://www.palermo.edu/ingenieria
Maestría en Tecnología de la Información
Facultad de IngenieríaUniversidad de Palermo
Ezequiel GlinskyDirector de la Maestría en Tecnología de la Información
Facultad de IngenieríaUniversidad de Palermo
Buenos Aires, Argentina5 de Marzo, 2009
Muchas gracias
Con la cabeza en las nubes: Perspectivas sobre Cloud
Computing