Cloud Computing e Agenti Software: Sfide e Opportunità - Domenico Talia ICAR-CNR & Università della Calabria
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Cloud Computing e Agenti Software:
Sfide e Opportunità
Domenico Talia
ICAR-CNR & Università della Calabria
talia@deis.unical.itObiettivi • Presentare dello stato dell’arte dei modelli e delle architetture di Cloud computing. • Discutere il loro uso per applicazioni distribuite e parallele di grandi dimensioni. • Analizzare analogie, differenze e possibili sinergie tra i sistemi di Cloud computing e i sistemi multi-agenti per • la simulazione di sistemi complessi e • l’implementazione di sistemi intelligenti ad alte prestazioni. • Discutere alcune sfide e opportunità di usi coordinati e integrati di sistemi di Cloud computing e di sistemi multi- agente.
Agenti e Cloud Computing • Le attività di ricerca nell’area dei sistemi di Cloud computing è focalizzata su: gestione della infrastruttura, service delivery, data storage, scalable virtualization techniques, e energy efficiency. • In sintesi, il Cloud computing ha come principale obiettivo l’uso efficiente della infrastruttura a costi ridotti. • Al contrario, nel settore degli agenti il focus è sugli aspetti di “intelligenza” e di proattività delle computazioni distribuite e sul loro uso in applicazioni complesse.
Agenti e Cloud Computing • Esistono elementi comuni e differenze tra i sistemi ad agenti e i sistemi di Cloud computing: occorre analizzarli e saperli sfruttare. • Una caratteristica dei sistemi ad agenti è “l’intelligenza” che possono esprimere: potrebbe/dovrebbe essere messa a disposizione dei sistemi Cloud. • Gli agenti possono essere eseguiti su sistemi Cloud per ottenere alte prestazioni e risolvere problemi complessi in tempi ridotti.
Cloud Computing
Il Cloud computing è un modello di elaborazione in cui
le risorse (hardware/software)
Sono scalabili dinamicamente e
Sono virtualizzate
Sono fornite con un’interfaccia a servizi (as a service) su
Internet.
Le risorse che un sistema Cloud mette a disposizione
degli utenti e delle applicazioni sono CPU, memorie,
reti, sistemi operativi, middleware, applicazioni.Cloud Computing: Definizione NIST Il NIST (National Institute of Standards and Technology ) da la seguente definizione di Cloud Computing: “Cloud computing is a model for enabling convenient, on- demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction.” Le caratteristiche principali di un sistema Cloud sono: On-demand self-service, Broad network access, Resource pooling, Rapid elasticity, Measured Service.
Cloud Computing Il termine Cloud Computing nasce dalla nuvoletta usata per rappresentare Internet e da “telecom cloud”. I sistemi Cloud estendono le funzionalità di Internet offrendo tutte le operazioni che si possono eseguire su un computer connesso in rete. Gli utenti di un sistema Cloud non hanno conoscenza o controllo sulla infrastruttura tecnologica (hardware/software) che supporta i loro usi.
Cloud Computing Negli anni ’90 le reti dati erano hard-wired tra due punti. Successivamente le compagnie hanno offerto le Virtual Private Network (VPN) per lo scambio di dati. Questo ha permesso di gestire in maniera più flessibile ed affidabile le reti. Come risultato è diventato impossibile determinare in anticipo il percorso dei dati. Il termine Telecom Cloud è stato usato per descrivere questo tipo di modello di comunicazione, e il Cloud computing è simile concettualmente ad esso.
Cloud Computing
I sistemi Cloud permettono di:
Affittare i servizi di elaborazione da un fornitore
Aumentare e diminuire dinamicamente le unità di
elaborazione
Pagare solamente per le risorse che sono effettivamente
utilizzate
Esempio: ore CPU, banda di rete, quantità di storage, software,
applicazioni, …Cloud Computing
Un utente usa la risorse delle macchine di un
sistema Cloud senza conoscerne le caratteristiche
di dettaglio e senza occuparsi della loro gestione.
10Cloud Computing
http://my.com
0.1 0.1 0.1
$/h $/h $/h
0.2
$/h
0.1 0.1 0.1
$/h $/h $/h
Load Balancer
Esempio: 0.8$ per 1 ora + Traffico di rete
Esempio: 0.4$ per 1 ora + Traffico di rete
11Caratteristiche dei Sistemi Cloud
Interfaccia a servizi
On-demand
Accesso Ubiquo tramite Internet
Aggregazione di risorse location independent
Elasticità
Pay per use
12Classi di Sistemi Cloud
• Public cloud
• In vendita al pubblico, infrastruttura di grande dimensione
• Private cloud
• Di proprietà (o in affitto) di un’azienda/ente
• Community cloud
• Infrastruttura condivisa da una comunità di utenti
• Hybrid cloud
• Composizione di due o più cloud
13Classi di Sistemi Cloud
Public Cloud
Esterno
Interno
Private Cloud Private Cloud
Azienda
14Modelli a Servizi
• Software as a Service (SaaS)
• Software fornito agli utenti “On-demand”
• Non serve acquistare le licenze
• “Utility-based” computing
• Platform as a Service (PaaS)
• L’ambiente per lo sviluppo di Cloud applications è fornito secondo
il modello “Software as a Service”
• Infrastructure as a Service (IaaS)
• Una infrastruttura di elaborazione (hardware) viene fornita come
un servizio
15Una visione di insieme
Un Esempio di Cloud SaaS
Cloud Platform
(Apps Engine)
Cloud Services
Cloud hardware (Word Processing) Cloud Client
(Apps Server) (Chrome or other)
Cloud storage
(BigTable DB)
BigTable
Cloud Application
(Google Docs)
17Sistemi Cloud Commerciali e OS
• Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
• Amazon Simple Storage Service (S3)
• Google App Engine
• Microsoft Windows Azure
• Eucalyptus
18Sistemi Cloud Commerciali e OS
19Cloud computing vs Grid computing
• Anche se i sistemi Grid e Cloud condividono gli stessi
obiettivi, offrono una vista differente dell‘infrastruttura
di elaborazione su cui sono realizzati.
• Il Cloud computing fornisce una infrastruttura che
virtualizza risorse hardware e risorse software
• Il Grid computing è basato su una infrastruttura dinamica
e eterogenea di risorse distribuite di uno o più
proprietari.
20Cloud computing vs Grid computing
• Grid e Cloud hanno in comune diverse
caratteristiche:
obiettivi, architetture e tecnologie
• Ma anche tante differenze:
modello di programmazione, business model,
classi di applicazioni, Virtualizzazione.
21Cloud computing vs Grid computing
Molti problemi sono simili:
Gestione di grandi infrastrutture di calcolo;
Definire metodi per scoprire, comporre ed usare
risorse distribuite;
Metodi efficienti per la gestione di grandi quantità
di dati
Implementare le applicazioni parallele e
distribuite che vengono eseguite su quelle risorse.
22Cloud computing vs Grid computing
Virtualizzazione:
Grids
Non usano virtualizzazione, ogni organizzazione
mantiene il pieno controllo delle proprie risorse
Clouds
Insieme all’interfaccia a servizi, la virtualizzazione è una
caratteristica fondamentale per i sistemi Cloud
23Cloud vs Grid: Un Esempio
Simpler than EGEE
24Cloud Computing come Evoluzione di
altri Modelli
25Elementi Critici: Renting is not Owning • Poiché i sistemi Cloud non permettono agli utenti di possedere i dispositivi di storage dei propri dati, lasciano la responsabilità e il controllo dei dati nella mani dei provider. • Gli utenti dipendono dai provider dei sistemi di Cloud computing per l’uso che ne possono fare loro e terzi. • Gli utenti non hanno la libertà di installare su un sistema Cloud nuove applicazioni senza l’approvazione degli amministratori del sistema.
Elementi Critici: Privacy & Security • Privacy e sicurezza dei dati e delle applicazioni degli utenti possono essere a rischio. • Un guasto di un sistema Cloud di grandi dimensioni può coinvolgere migliaia di utenti, molte applicazioni ed enormi quantità di dati. • Un intervento di una autorità su una piattaforma Cloud può impedire a tanti o tutti gli utenti di accedere i propri dati e le proprie applicazioni.
Uso delle risorse Cloud
Modello di account “Pay per use” invece di “provisioning for
peak”. Si paga per i servizi richiesti e utilizzati.
Capacità
Risorse
Risorse
Capacità
Richiesta Richiesta
Tempo Tempo
Static data center Data center in the cloud
Risorse inutilizzate
28Modelli di Cloud Services
Software è fornito agli
SaaS utenti “On-demand” ”.
Software as a Service Non serve acquistare
le licenze
’ambiente per lo
L’
PaaS sviluppo di Cloud
Platform as a Service applications è fornito
“as a Service”
”
Un sistema di
IaaS elaborazione
completo (hardware)
Infrastructure as a Service viene fornito come un
servizioEcosistemi Cloud
End-user applications, Software-as-a-Service (SaaS)
Platform-as-a-Service (PaaS)
Infrastructure-as-a-Service (IaaS)
AppExchange Apps NASDAQ Market Replay
End-User Applications End-User Applications
Facebook Apps OpenSocial Apps Jungle Disk Powerset MLB
enomaly RightScale zimory
Platform as a Service (PaaS) Brokers, Tools and Frameworks
cohesiveFT Aptana cloud Mosso
Salesforce AppExchange
Live Mesh
Amazon Web Services Joyent
Google App Engine
Infrastructure as a Service (IaaS)
Facebook Platform Rackspace flexiscale 3teraSoftware delivery model
• Nessun hardware o software da gestire
SaaS
• Servizi erogati attraverso un browser
• Uso del servizio “on demand” da parte
dei clienti
• Scalabilità instantanea
31Esempi
• Il Customer Relationship Management (CRM)
SaaS è sottodimensionato o non lo si vuole gentire
in proprio. Si puo’ usare un provider come
Salesforce.com
• Il server di posta è lento. Si puo’ usare un
mail server su Cloud che non ha problemi di
dimensionamento (Gmail).
• Voglio avere un disco dove condividere con I
colleghi i file di un progetto. Uso Dropbox.
32Platform delivery model
• Le piattaforme di sviluppo sono costruite su
PaaS
infrastrutture che possono essere costose.
• E’ difficile stimare la domanda di uso.
• La gestione delle piattaforme proprietarie è
costosa.
33Esempi
PaaS Bisogna utilizzare un file grande (10Mb) e
renderlo disponibile a 20.000 utenti per 2
mesi. Usa Cloud Front di Amazon.
Vuoi fornire storage services per grandi file
a molti clienti. Usa Amazon S3 o Microsoft
Azure.
Vuoi usare un ambiente Linux per
sviluppare in C++ applicazioni parallele.
Usa il cloud di IBM.
34Infrastructure delivery model
Un ambiente di vistualizzazione di
IaaS infrastrutture di elaborazione
scalabili.
Integrazione di risorse di calcolo,
memorizzazione e comunicazione.
Macchine virtuali diverse e flessibili.
35Esempi
Vuoi eseguire un numero elevato di job e
IaaS non hai una macchina parallela?
Usa Amazon EC2, Azure, Telecom Cloud o Flexiscale.
Vuoi ospitare un portale web per un
periodo di tempo limitato?
Usa Flexiscale.
36Elementi comuni
• Pay per use
SaaS
• Scalabilità istantanea
• Adattabilità
• Affidabilità
PaaS
• API
Attenzione a:
IaaS
• Sicurezza e Privacy
37Vantaggi
SaaS • Politiche di aggiornamento
automatico
PaaS • Virtualizzazione per abbassare i costi
di uso
IaaS • Economia di scala
38Vantaggi
SaaS • Costi ridotti di ownership
• Responsabilità di gestione
dell’infrastruttura molto ridotta o nulla
PaaS
• Gestione di sovraccarichi improvvisi di
CPU e/o storage
• Configurazione/istallazione di applicazioni
IaaS più veloce.
39Agenti: Caratteristiche • Autonomia • Proattività • Reattività • Comunicazione e Cooperazione • Negoziazione • Learning
Multi-Agenti: Caratteristiche
• Un agente può operare “in solitudine”, ma diventa
più interessante (è più potente) se opera in un
sistema multi agente secondo un modello di calcolo
distribuito.
• In un sistema multi-agente
• un singolo agente ha informazioni incomplete e un “punto
di vista” parziale dello stato del sistema di cui fa parte;
• non esiste un controllo globale;
• i dati sono distribuiti,
• la computazioen è asincrona.Parenti degli Agenti
• Actors,
• Concurrent objects,
• Peer-to-peer networks, Sono state realizzate
molte applicazioni che integrano
• Grid computing, gli agenti e alcuni modelli citati
qui.
• Sensor networks,
• Autonomic computing,
• Cloud computing.Agenti e Cloud • Nonostante le potenzialità, finora non vi sono molte attività di ricerca sull’uso combinato di Agenti e sistemi Cloud. 1. Pochi lavori in letteratura 2. Pochissimi progetti di sviluppo 3. Le due comunità non si parlano 4. Non vi sono approcci sistemici 5. Alcuni temi non sono presenti.
Cloud e Agenti: Matrimonio di
interesse?
DUE POSSIBILI APPROCCI
1. Clouds Using Agents. Uso degli agenti e delle loro
caratteristiche (flexibility, intelligence, pro-activity,
e autonomy) per realizzare nuove soluzioni e
servizi Cloud avanzati che ancora non sono
disponibili.
2. Agents Using Clouds. Uso dei sistemi Cloud come
piattaforme hardware-software per eseguire
sistemi, simulazioni e applicazioni multi-agenti su
larga scala e a costi limitati.Clouds Using Agents • Molte attenzioni sono state dedicate alla produzione e il deployment di infrastrutture Cloud per supportare la virtualizzazione e i data centres. • Poca attenzione per introdurre metodi innovativi per utenti e sviluppatori per scoprire, richiedere, comporre e usare risorse e servizi Cloud. • Agenti e MAS autonomi e flessibili sono strumenti utili per negoziare lo user access, automatizzare resource e service discovery, e comporre, acquistare e usare Cloud machines.
Clouds Using Agents • Una nuova disciplina, agent-based Cloud computing potrebbe fornire soluzioni software agent-based per sistemi Cloud per: • resources and service management and discovery, • SLA negotiation, and • service composition. • Gli agenti possono rendere i sistemi Clouds smarter nell’interazione con gli utenti e più efficienti nell’allocazione del processing e dello storage per le applicazioni Cloud.
Clouds Using Agents • Nei grandi data centers, gli agenti possono cercare, filtrare, interrogare e aggiornare i massicci volumi di data memorizzati. • Si può immaginare uno scenario dove i Cloud agents “lavorano” per gli utenti e i sistemi operativi, per fornire • intelligent data access services, • monitoring services, • processor-to-application assignment strategies, e • uso energy-efficient dell’infrastruttura Cloud.
Clouds Using Agents • Nei Cloud IaaS, gli agenti possono essere usati per l’intelligent provisioning di risorse di base utili alle applicazioni degli utenti. • Nei Cloud PaaS gli agenti possono giocare un ruolo nel deployment efficiente e l’esecuzione scalabile di ambienti di programmazione che gli sviluppatori usano per l’implementazione delle applicazioni. • Nei Cloud SaaS, gli agenti possono essere programmati per l’ottimizzazione dell’uso delle applicazioni fornite come servizi e per la gestione delle risorse sottostanti mantenendo il livello di QoS.
Clouds Using Agents • Il comportamento dinamico dei sistemi Cloud può essere “guidato” da sistemi ad agenti. Gli approcci autonomici possono servire a providers e utenti per questo obiettivo. • I Multi-agent systems capaci di gestire le configurazioni che si modificano, l’eterogeneità e la volatilità, rappresentano un approccio metodologico e realizzativo promettente. • Last but not least, security e trust sono due very critical issues nei sistemi Cloud, poichè i dati e I programmi non sono gestiti direttamente dai proprietari. • Modelli e algoritmi agent-based per trust and security potrebbero essere molto importanti ed efficaci.
Clouds Using Agents • Se verranno realizzate soluzioni agent-based nei sistemi software di gestione delle infrastrutture Cloud avremo: • Cloud services intelligenti e flessibili, • Servizi dinamici e pro-attivi, • Autonomic Clouds.
Agents Using Clouds
• Applicazioni complesse basate sul paradigma ad
agenti o simulazioni MAS-based spesso richiedono
ambienti Hw/Sw di elaborazione ad alte prestazioni
e grandi sistemi di data storage.
• Quindi, i sistemi Cloud possono offrire una
piattaforma ideale dove eseguire sistemi,
simulazioni e applicazioni MAS-based scalabili.
• grandi quantità di risorse di elaborazione e di storage che
essi offrono e
• che possono essere configurati dinamicamente per eseguire
software agent-based di dimensioni senza precedenti.Agents Using Clouds
• Questo approccio permette di “scaricare” agenti
compute-intensive su un appropriata
configurazione di processi e momorie su Cloud.
• Diverse alternative possibili:
• Una intera applicazione MAS può essere eseguita su
una infrastruttura Cloud
• Solo la parte più compute-intensive può essere
“portata” su Cloud, mentre la parte “più leggera” verrà
eseguita su un server locale o su un semplice PC.Agents Using Clouds • Cloud-enabled agents possono diventare più efficienti e allo stesso tempo più “leggeri” e più smart. • Tutto ciò può essere ottenuto poichè tramite i sistemi Cloud gli agenti possono migliorare la loro intelligenza e accuratezza eseguendo algoritmi più sofisticati. • La scalabilità dei sistemi Cloud può far diventare gli agenti più complessi e veloci allo stesso tempo.
Agents Using Clouds • I meccanismi di virtualizzazione offerti dai sistemi Cloud possono essere usati per la composizione efficiente di macchine parallele dove eseguire agenti concorrenti con vincoli real-time o con requisiti di high performance. • Gli agenti implementati nei sistemi Cloud possono adattarsi alle macchine virtuali disponibili sfruttando le loro proprietà di autonomia, pro-attività, negoziazione e learning.
Agents Using Clouds • Poichè i Cloud sono “elastici” loro possono estendersi e contrarsi in base alle richieste degli utenti e delle applicazioni. • Questa proprietà è molto utile per l’esecuzione scalabile delle applicazioni e le simulazioni MAS- based che sono capaci di adattarsi alle risorse disponibili.
Agents Using Clouds In sintesi: • Gli agenti possono trovare nelle infrastrutture Cloud le piattaforme di elaborazione adatte alla loro esecuzione e all’accesso di grandi quantità di dati. • Questa opportunità dovrebbe essere sfruttata per implementare MAS efficienti e per definire un nuovo modo di progettare e realizzare una nuova generazione di agenti software su larga scala.
Conclusioni
La convergenza di interessi tra i multi-agent systems che hanno
bisogno di infrastrutture di elaborazione distribuite affidabili
e
sistemi Cloud che hanno bisogno di software con
comportamento intelligente, dinamico, flessibile ed autonomo
produrrano nuovi sistemi e nuove applicazioni
Le due comunità di ricerca devono saper cogliere queste
opportunità e saper mettere in campo attività di ricerca
congiunte per raggiungere questo obiettivo.Domande? THANKS
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