Negli ultimi anni l'utilizzo di piattaforme Cloud per la fornitura di servizi web sta diventando una soluzione sempre più diffusa ed economicamente vantaggiosa, ma che a volte non sembra essere stata ancora ben assimilata da parte di chi si occupa della progettazione e sviluppo dei servizi.
In questa tesi si è dunque voluto dare una descrizione di come vada progettata l'architettura di un'applicazione che possa essere efficientemente utilizzata in piattaforme cloud, così da poter sfruttarne al meglio le caratteristiche e gli strumenti li' messi a disposizione. Per far ciò sono state dapprima studiate le principali differenze che sussistono tra una piattaforma non cloud ed una cloud.
Per dare maggior validità al lavoro svolto è stato preso in esame GeoServer, uno dei server geospaziali open source maggiormente utilizzati progettato ancora secondo un'architettura client/server classica, ma che dati i servizi offerti trarrebbe molti vantaggi da un suo utilizzo in ambienti Cloud.
Sono stati quindi individuati i limiti architetturali di GeoServer che non ne consentono un buon utilizzo su piattaforme cloud, proponendo poi delle modifiche che consentono il superamento di tali limiti mantenendone comunque inalterate le funzionalità.
Infine sono stati condotti dei test, usando come piattaforma Cloud Amazon AWS, per dimostrare i vantaggi della nuova architettura e confrontare alcune possibili alternative d'implementazione.
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Presentazione tesi magistrale
1. GeoServer nel Cloud
Un caso di studio sulle modifiche architetturali
nel passaggio a piattaforme Cloud
Federico Cacco
Laurea Magistrale in Informatica
Universit` degli Studi di Padova
a
Dipartimento di Matematica
11 Ottobre 2013
2. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Sommario
1
Scopo del progetto
2
Approccio architetturale per la risoluzione delle problematiche affrontate
3
Caso d’uso reale per verificare le soluzioni proposte
4
Ambiente Cloud utilizzato per implementare l’architettura proposta
5
Test effettuati
6
Conclusioni
7
Sviluppi futuri
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
2/ 22
3. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Scopo del progetto
Le architetture delle piattaforme Cloud sono del tutto diverse da quelle convenzionali
Applicazioni ⇒ Fornite come servizi web
Istanza ⇒ Entit` operativa che fruisce i servizi
a
Elasticit` ⇒ Capacit` di adattarsi (scaling) all’esigenza corrente
a
a
Ottenuta mediante la replicazione delle istanze
Applicazioni progettate per piattaforme convenzionali sono inadeguate
agli ambienti Cloud
Quali considerazioni architetturali sono necessarie?
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
3/ 22
4. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Scomposizione dei servizi
Necessario replicare solamente i componenti che ne hanno reale necessit`
a
Tutti i servizi in una unica istanza
Per scalare un servizio devo
replicare l’istanza che fornisce
tutti i servizi
Una servizio per istanza
Per scalare un servizio posso
replicare solamente l’istanza
che lo fornisce
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
4/ 22
5. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Rete di Dispatcher
La replicazione delle istanze che compongono il web server deve essere trasparente
L’utente non deve preoccuparsi di inviare la
richiesta all’istanza in quel momento libera
Deve essere presente un unico punto d’accesso al
web server
Indipendentemente dal numero di replicazioni e
dal numero di servizi forniti
Soluzione: Rete di dispatcher
Secondo livello:
Gestisce replicazioni di istanze che
forniscono lo stesso servizio
Bilancia il carico di lavoro
Primo livello
Instrada le chiamate al corretto
dispatcher di secondo livello
Espone un unico punto d’accesso al
web server
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
5/ 22
6. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Configurazione comune delle istanze
Tutte le istanze devono avere la medesima configurazione
Modifiche alla configurazione di una istanza devono ripercuotersi su tutte le altre
Soluzione 1: Configurazione in uno
spazio condiviso
Soluzione 2: Configurazione locale
sincronizzata
La scelta dipende dall’architettura dei servizi e dalla piattaforma Cloud utilizzata
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
6/ 22
7. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Memorizzazione dei dati
Database soggetto a numerosi accessi simultanei
Necessit` di una sua distribuzione
a
Partizionamento
Replicazione
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
7/ 22
8. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Visione d’insieme
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
8/ 22
9. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
GeoServer
Caso di studio concreto: GeoServer
Server web geospaziale che fornisce i servizi
Web Coverage Service
Web Feature Service
Web Map Service
Servizi con differenti carichi computazionali
Scomposizione per poter avviare
istanze contenenti i singoli servizi
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
9/ 22
10. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Strumenti AWS utilizzati
Ambiente Cloud utilizzato: Amazon Web Services
Metrica per lo scaling ⇒ Latenza
Rilevata nei Load Balancer di secondo livello
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
10/ 22
11. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Strumenti esterni ad AWS utilizzati
Dispatcher di primo livello
S3FS (Middleware supporto S3)
Pgpool-II (Middleware di distribuzione)
PostgreSQL (Data Base Management System)
PostGIS (Estensione per dati geospaziali)
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
11/ 22
12. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Regioni e Availability Zone
Regione: Sedi su cui ` collocato AWS nel mondo
e
Availability Zone: Sotto suddivisione delle Regioni
Le Availability Zone consentono di implementare architetture affidabili
impedendo la diffusione dei guasti
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
12/ 22
13. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Visione d’insieme
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
13/ 22
14. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Configurazione dei test
Simulati utenti contemporanei che invocano i servizi
2 serie di dati geospaziali suddivisi in 2 workspace
sf (citt` di Spearfish, South Dakota)
a
tiger (citt` di New York)
a
2 configurazioni di
distribuzione della base di dati
Partizionamento
Replicazione
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
14/ 22
15. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Availability Zone
La distribuzione nelle Availability Zone per aumentare l’affidabilit` introduce latenze?
a
Simulati 5 utenti contemporanei
Richiesta
WMS getMap
WMS getMap
WMS getMap
(sf)
WMS getMap
(tiger)
Lat. media
(ms)
(sf)
(tiger)
multilayer 3 svg
multilayer 3 svg
Totale
Diversa AZ
Throughput
(rich/sec)
Stessa AZ
Lat. media
(ms)
Throughput
(rich/sec)
606
580
1,6180
1,7667
625
586
1,6662
1,6785
943
1,7620
1001
1,6722
2412
1,7518
2610
1,6360
1134
6,9874
1205
6,5174
Distribuire l’applicazione tra pi` Availability Zone non introduce latenze
u
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
15/ 22
16. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Partizionato VS Replicato - 2 workspace
La distribuzione mediante partizionamento ` pi` efficiente nel caso di richieste riferite a
e u
workspace diverse?
Simulati 16 utenti contemporanei
DB partizionato
Lat. media
Throughput
(ms)
(rich/sec)
Richiesta
WMS getMap
WMS getMap
WMS getMap
(sf)
WMS getMap
(tiger)
(sf)
(tiger)
multilayer 3 svg
multilayer 3 svg
Totale
DB replicato
Lat. media
Throughput
(ms)
(rich/sec)
524
577
3,4943
3,4895
818
807
2,7626
2,7604
975
3,4847
1322
2,7477
2516
3,4379
2870
2,7571
1146
13,7263
1452
10,8429
Con chiamate relative a dati in differenti workspace la distribuzione mediante
partizionamento risulta pi` efficiente
u
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
16/ 22
17. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Partizionato VS Replicato - 1 workspace
La distribuzione mediante replicazione ` pi` efficiente nel caso di richieste riferite sempre
e u
alla stessa workspace?
Simulati 16 utenti contemporanei
DB partizionato
Lat. media
Throughput
(ms)
(rich/sec)
Richiesta
WMS getMap
WMS getMap
(tiger)
WMS getMap
(tiger)
WMS getMap
(tiger)
(tiger)
multilayer 3 svg
multilayer cql
multilayer filter
Totale
DB replicato
Lat. media
Throughput
(ms)
(rich/sec)
634
3,2172
1021
2,6029
2972
3,1615
3227
2,5524
684
3,2058
925
2,5952
693
3,1974
989
2,5944
1248
12,5958
1542
10,1734
Distribuzione mediante partizionamento nuovamente pi` efficiente
u
Per piccole distribuzioni il middleware non introduce benefici
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
17/ 22
18. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Test sullo scaling up
Lo scaling up riduce la latenza quando essa diventa eccessiva?
Soglie scaling:
Scaling up: lat. > 15 s (MAX)
Latenza ridotta dallo scaling up
Ritardo tra allarme ed effettiva diminuzione della latenza
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
18/ 22
19. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Test sullo scaling down
Vengono liberate le risorse quando non sono pi` necessarie?
u
Soglie scaling:
Scaling up: lat. > 15 s (MAX)
Scaling down: lat. < 1 s (MED)
Tempo attivazione istanza > Tempo disattivazione istanza
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
19/ 22
20. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Test sullo scaling down - oscillazione
Importante utilizzare soglie di scaling corrette!
Soglie scaling:
Scaling up: lat. > 10 s (MAX)
Scaling down 1: lat. < 1 s (MED)
Scaling down 2: lat. < 0.6 s (MED)
Oscillazione dovuta ad una soglia di scaling down troppo alta
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
20/ 22
21. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Conclusioni
La latenza si rivela una buona metrica per determinare se il dimensionamento `
e
coerente con il carico di lavoro
Rendere l’architettura pi` affidabile mediante una sua distribuzione su pi`
u
u
Availability Zone non ne pregiudica le prestazioni
Nel caso di richieste fatte a pi` workspace, la distribuzione mediante
u
partizionamento si rileva pi` efficiente di quella realizzata mediante replicazione
u
Lo scaling up ` una operazione molto pi` onerosa, in termini di tempo e risorse,
e
u
dello scaling down
Difficile determinare soglie di scaling corrette
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
21/ 22
22. Scopo del progetto
Approccio architetturale
Caso d’uso
Implementazione
Test
Conclusioni
Sviluppi futuri
Scomposizione servizi
Predire i picchi di carico in modo da anticipare lo scaling dei servizi
⇒
Testare la distribuzione mediante replicazione con scaling up di dimensioni maggiori
Federico Cacco – GeoServer nel Cloud
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