Sistemi Web distribuiti

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1 Università degli Studi di Roma Tor Vergata Dipartimento di Ingegneria Civile e Ingegneria Informatica Sistemi Web distribuiti Corso di Sistemi Distribuiti e Cloud Computing A.A. 2015/16 Valeria Cardellini Perché sistemi Web distribuiti? Successo del Web Alcuni siti soggetti a centinaia di milioni di richieste ogni giorno Classifica dei top site: Evoluzione dei servizi basati sul Web Servizi sempre più complessi con crescente carico computazionale Aspettative degli utenti Regola degli X secondi X=8, definita nel 2001 X=4, analisi del 2006 sponsorizzata da Akamai Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 2

2 Components of the Web delay Web client DNS server Web server Address resolution delay DNS query DNS reply Client delay SYN j Connection delay Client delay Network delay Server delay SYN k, ACK j+1 ACK k+1 HTTP request Network delay HTTP response Dov è il collo di bottiglia? Where is the bottleneck? DNS? Client? Network? Server? t Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 3 Strengthening Web performance Actions on the client side Improve Web site design, use HTML5, use HTTP/2 Actions on the network side Partially done, but the grand challenge is the Internet at the speed of light Actions on the application provider side Replicate the application and distribute the requests Focus Where to replicate? In-house data centers, private Clouds, public Clouds, Content Delivery Networks (CNDs) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 4

3 Ottimizzazioni lato server Scale-up (scalabilità verticale) Miglioramenti hw/sw LAN Scale-out (scalabilità orizzontale) Sistemi con server multipli (Web/cache) WAN Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 5 Scale-up e scale-out: costo Scale-up: Costo esponenziale LAN Scale-out: Costo lineare WAN Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 6

4 Scale-up e scale-out: soluzioni Scale-up software Interventi a livello del SO Esempi: evitare copie multiple della stessa risorsa, politiche di scheduling diverse da round-robin (ad es. SRTF) Interventi a livello del server Web Ad es: Apache HTTP server 2.4, lighttpd (architettura eventdriven), nginx (I/O non bloccante) Scale-out A livello di application provider Distribuzione locale dei server Focus Distribuzione globale dei server Integrazione con meccanismi di caching Soluzioni in-house, outsourced oppure Cloud-based A livello di intermediari Content Delivery Network Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 7 Sistemi Web distribuiti Distribuzione locale Distribuzione globale Web cluster Web geo-cluster Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 8

5 Cluster (in generale) Definizione: A cluster is a type of parallel or distributed processing system, which consists of a collection of interconnected stand-alone computers cooperatively working together as a single, integrated computing resource. [Rajkumar Buyya] Un insieme di elementi di elaborazione che: cooperano in modo asincrono comunicano mediante una rete di interconnessione per risolvere velocemente problemi (di grandi dimensioni) E l unità di calcolo fondamentale e più diffusa per i servizi applicativi moderni Se occorre maggiore potenza computazionale: multi-cluster ovvero molteplici cluster distribuiti geograficamente Focus sull uso dei cluster in ambito Web Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 9 Elementi per distribuire le richieste Cosa occorre per distribuire le richieste all interno di un cluster? Meccanismo di instradamento (routing) per indirizzare le richieste client al nodo migliore Algoritmo di distribuzione (dispatching) per individuare il nodo migliore e bilanciare (o condividere) il carico di lavoro Un componente esecutore per eseguire l algoritmo di distribuzione utilizzando il relativo meccanismo di routing Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 10

6 Traditional Web application Web switch (VIP) Horizontal replication at multiple tiers The most common architecture for Web applications, widely deployed Best practice: 3-tier shared nothing architecture Save state out of server/component Outage of a single server/component should not compromise the whole system Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 11 Cloud-native application Web switch (VIP) What do the two architectures have in common? The load balancer tier! Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 12

7 Web cluster Architettura distribuita localmente che fornisce applicazioni Web Caratteristiche di trasparenza e scalabilità Indirizzi del cluster (per una singola applicazione) Un solo nome logico (es., ) Un solo indirizzo IP (virtual IP address o VIP) Web switch: nodo (tier) di front end del cluster Indirizzo IP dello switch = indirizzo IP del Web cluster Nodi interni del cluster Indirizzi IP dei nodi non visibili all esterno Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 13 Richiesta a Web cluster Risposta (5) (4) Richiesta (1) (3) Cluster (2) DNS server root DNS server locale Fattori da considerare: Caratteristiche del cluster switch DNS server autoritativo per Flusso dei pacchetti di risposta Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 14

8 Web switch Componente di rete con ruolo di dispatcher Anche noto come: load balancer (1999) traffic manager (2003) application delivery controller (dal 2009) Mapping da VIP ad indirizzo IP di un server interno al cluster Implementazioni alternative più comune Dispositivo hardware special-purpose Modulo software eseguito a livello kernel (SO specialpurpose) Modulo software eseguito a livello applicativo (SO generalpurpose) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 15 Web switch (2) Distribuzione delle richieste a granularità fine A livello di pacchetto TCP o richiesta HTTP Due architetture alternative in base al livello dello stack ISO/OSI in cui lo switch opera Switch di livello 4: content information blind Informazioni disponibili: sorgente e destinazione indirizzo IP, numeri di porta TCP, SYN/FIN bit nell header TCP Switch di livello 7: content information aware Informazioni disponibili: URL, cookie, altri header HTTP, identificativo SSL, Uno switch consente di gestire non solo traffico Web Nel corso focus su traffico Web Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 16

9 Architetture per Web cluster One-level routing (centralizzato) Fase di richiesta Web switch Web switch (Livello 4) Web switch (Livello 7) Two-way One-way Two-way One-way Packet rewriting Packet forwarding Packet tunneling TCP gateway TCP splicing TCP handoff TCP conn. hop Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 17 Architetture per Web cluster (2) Classificazione delle architetture basata su: Livello dello stack OSI a cui opera il meccanismo di routing Percorso seguito dai pacchetti I pacchetti in ingresso (inbound) passano sempre dallo switch I pacchetti in uscita (outbound) Passano anche dallo switch: architetture two-way Transitano attraverso un altra connessione: architetture oneway Meccanismo di routing utilizzato dal Web switch per reindirizzare i pacchetti inbound verso i server Ad esempio: packet rewriting, TCP handoff Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 18

10 Web switch di livello 4 Opera a livello TCP/IP Gestione della connessione TCP Pacchetti appartenenti alla stessa connessione TCP devono essere assegnati allo stesso server Il Web switch utilizza una binding table per la gestione delle connessioni TCP attive Il Web switch esamina l header di ogni pacchetto: nuova connessione (SYN) assegnamento del server connessione esistente ricerca nella binding table Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 19 Architetture di livello 4 two-way Packet double-rewriting Cluster node 1 Cluster node 2 Cluster node 3 Richiesta Risposta (VI P) Web switch LAN DNS server locale DNS server autoritativo per Cluster node n Cluster node 4 Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 20

11 Architetture di livello 4 two-way (2) Packet double-rewriting (ovvero NAT) Ogni nodo del cluster ha il suo indirizzo IP privato I pacchetti in uscita devono riattraversare lo switch Web switch modifica dinamicamente sia i pacchetti entranti sia quelli uscenti Indirizzo IP destinazione dei pacchetti entranti (VIP IP nodo scelto) Indirizzo IP sorgente dei pacchetti uscenti (IP nodo scelto VIP) Ricalcolo dei checksum IP e TCP Tecnica basata sul meccanismo di Network Address Translation (NAT) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 21 Architetture di livello 4 one-way Packet single-rewriting Packet forwarding Packet tunneling Cluster node 1 Cluster node 2 Cluster node 3 Risposta (VI P) LAN Richiesta Web switch Cluster node n Cluster node 4 DNS server locale DNS server autoritativo per Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 22

12 Architetture di livello 4 one-way (2) Packet single-rewriting Lo switch modifica solo i pacchetti entranti Il nodo scelto modifica i pacchetti in uscita (IP nodo VIP) Packet forwarding Non c è modifica dei pacchetti TCP/IP entranti ed uscenti: l inoltro avviene a livello MAC (ri-indirizzamento del frame MAC) Indirizzo VIP condiviso da Web switch e nodi (disabilitare ARP per VIP sui nodi) PRO: minor overhead sullo switch per pacchetto CONTRO: Web switch e nodi sulla stessa sottorete fisica Packet tunneling Lo switch incapsula il pacchetto IP del client in un altro pacchetto IP, il cui header contiene: VIP come indirizzo IP sorgente e indirizzo nodo come indirizzo IP destinatario Indirizzo VIP condiviso (come packet forwarding) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 23 Web switch di livello 7 Opera a livello applicativo Deve stabilire la connessione TCP con il client ed attendere la richiesta HTTP Ispeziona il contenuto della richiesta HTTP per decidere a quale nodo inoltrarla Parsing della linea di richiesta e degli header HTTP Principali caratteristiche del content-based routing Consente il partizionamento dei servizi tra server diversi, eventualmente specializzati Favorisce l utilizzo di meccanismi di caching Supporta il dispatching a granularità fine delle richieste HTTP effettuate tramite connessioni persistenti Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 24

13 Decisione sull assegnamento a livello 4 e 7 Livello 4: alla ricezione del segmento TCP con flag SYN Livello 7: alla ricezione della richiesta HTTP Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 25 Architetture di livello 7 two-way TCP gateway (livello applicativo) Il Web switch è realizzato mediante un proxy Forwarding dei dati a livello applicativo Overhead elevato Ogni richiesta/risposta attraversa sullo switch tutto lo stack di protocolli (data link application data link) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 26

14 Architetture di livello 7 two-way TCP splicing (livello di SO) Ottimizzazione del TCP gateway Forwarding dei dati a livello TCP Splicing: giunzione a livello kernel di 2 connessioni TCP separate Si evitano così gli overhead di context switching e memory copying tra user space e kernel space Il primo pacchetto determina la scelta del nodo e l instaurazione della connessione persistente fra il Web switch ed il nodo scelto I pacchetti successivi sono trasmessi dal Web switch a livello TCP (quasi alla velocità di un router) Richiede modifiche del kernel del SO del Web switch Supporto per TCP splicing nel kernel di Linux a partire da Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 27 Architetture di livello 7 one-way TCP handoff (livello di SO) Il Web switch passa (handoff) la connessione TCP al nodo scelto, che gestisce il servizio ed invia direttamente la risposta al client Richiede modifiche del kernel dei SO del Web switch e dei nodi Client Server User level (1) Dispatcher (4) (5) Kernel (2) Handoff (3) Handoff TCP/IP TCP/IP TCP/IP conn req ack response conn req Forward handoff req ack Client Web switch Target server Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 28

15 Algoritmi di distribuzione nei sistemi Web Due classi di algoritmi di distribuzione Statici (stateless) Dinamici (state aware) Informazioni sui client (client info aware) Informazioni sullo stato dei server (server state aware) Informazioni sui client e sullo stato dei server (client info & server state aware) Nullo Livello di informazioni di stato Elevato Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 29 Algoritmi statici vs. dinamici Statici Facile implementazione Overhead trascurabile (sullo switch) Possibili situazioni di sbilanciamento del carico Dinamici Implementazione più complessa Overhead di comunicazione (tra switch e nodi) e di computazione (sullo switch) Miglior bilanciamento del carico a parità di politica adottata Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 30

16 Confronto meccanismi di distribuzione Livello 4 Livello connessione TCP Algoritmi di distribuzione application blind Algoritmi statici e dinamici Livello 7 Livello connessione applicativa (HTTP) Algoritmi di distribuzione application aware Algoritmi dinamici Almeno client info aware (occorre usare l informazione contenuta nella richiesta del client!) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 31 Distribuzione a livello 4 Esempi di algoritmi statici: Random Round Robin: assegnamento circolare Static Server Weight: peso statico assegnato ai nodi in base alle caratteristiche hw e poi random oppure round robin in modo proporzionale ai pesi assegnati Gli algoritmi statici possono essere integrati con un meccanismo di health monitoring per escludere server malfunzionanti Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 32

17 Distribuzione a livello 4 (2) Esempi di algoritmi dinamici server state-aware: Distribuzione delle richieste in base allo stato di carico dei nodi del cluster Vari indice di carico: utilizzazione CPU, throughput I/O, RAM disponibile, numero di connessioni aperte, tempo di risposta, Stato di carico acquisito in modo diretto (comunicazione tra nodi e Web switch) oppure in modo indiretto sul Web switch, a seconda dell indice di carico usato Least Loaded: si sceglie il server con carico minimo: attenzione all herd effect! Meglio randomizzare su un sottoinsieme di nodi Weighted Round Robin: peso dinamico assegnato ai nodi in base allo stato di carico e round robin basato sui pesi Energy-aware: algoritmi che ottimizzano il consumo di potenza Algoritmi statici o dinamici? Prestazioni confrontabili finché il tempo di servizio delle richieste varia in 2 ordini di grandezza; oltre i 2 ordini di grandezza, meglio algoritmi dinamici Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 33 Distribuzione a livello 7 Esempi di algoritmi dinamici client info aware Identificatori di sessione (sticky session o session persistence): richieste HTTP con stesso SSL id o stesso cookie assegnate allo stesso server Partizionamento del contenuto tra i server: ad es. in base al tipo di risorsa (per utilizzare server specializzati) oppure applicando una funzione hash sul path della risorsa (per aumentare il cache hit rate nei server) Esempi di algoritmi dinamici client info & server state aware Locality Aware Request Distribution (LARD): considera sia il tipo di richiesta/servizio sia lo stato di carico dei server Web Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 34

18 Prodotti commerciali per Web cluster Principali prodotti commerciali Barracuda Load Balancer Brocade Series ADX, Virtual Traffic Manager Cisco Application Control Engine (ACE) e Content Service Switch (CSS) Citrix NetScaler Fortinet FortiADC F5 Networks BIG-IP Local Traffic Manager (LTM) loadbalancer.org Microsoft Network Load Balancing (NLB) Radware AppDirector Resonate Central Dispatch Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 35 Prodotti commerciali per Web cluster (2) Tranne Microsoft NLB e Brocare Virtual Traffic Manager, i prodotti commerciali sono dispositivi hardware special-purpose Oltre alla distribuzione delle richieste, svolgono anche: Task CPU-intensive: crittografia e decrittografia SSL (SSL offloading), gestione di sessioni TCP Compressione e caching dei contenuti Protezione da attacchi di tipo DDoS Obiettivi: ridurre il carico sui server, consolidare il cluster, ridurre il consumo di banda di rete, migliorare la percezione del servizio da parte degli utenti Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 36

19 Prodotti open source per Web cluster Principali prodotti open source HAProxy usato ad es. da Airbnb, DISQUS, Fedora, GitHub, Instagram, Reddit, Tumblr, w3.org Performance: barrier of 100k HTTP req/s crossed in 2009! Linux Virtual Server (LVS) nginx Server HTTP, in grado di servire un numero maggiore di richieste concorrenti rispetto ad Apache (vedi Apache vs nginx) Usato dal 17,4% dei siti, ad es. Netflix (vedi Netcraft December 2015 Web Server Survey) Può anche essere usato come load balancer Perlbal Pound Operano tutti a livello software Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 37 Cloud-based load balancers Amazon Elastic Load Balancing (ELB) Distributes incoming application traffic across multiple Amazon EC2 instances Detects unhealthy instances within a pool and automatically reroutes traffic to healthy instances (failover) Supports sticky sessions to specific EC instances Can also be used in an Amazon Virtual Private Cloud (VPC) to distribute traffic between application tiers Rackspace Cloud Load Balancer User can choice the server to be balanced (not only Cloud instances) Some features: SSL termination at the load balancer, session persistence across all protocols, node health monitoring and failover protection, DDoS protection Open source code Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 38

20 Cloud-based load balancers (2) Google s Network Load Balancing Distributes incoming TCP/UDP traffic across multiple Compute Engine instances Layer 4 load balancing Dispatching algorithm: client-info aware Choose server based on hash of the source IP and port, destination IP and port, and protocol Instance health monitoring (based on HTTP) and failover protection Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 39 Oltre il front-end tier Fino ad ora abbiamo analizzato la replicazione orizzontale nel front-end tier (Web server) La replicazione orizzontale può essere attuata anche nei livelli più interni: middle tier, composto da application server back-end tier, composto da database/storage server Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 40

21 Replicazione del middle tier Obiettivo del dispatching per il middle tier: scegliere un server del middle tier Granularità del dispatching: intera richiesta Dispatching attuato da un entità centralizzata interposta tra front-end e middle tier oppure in modo distribuito da ciascun server Web Dispatching implementato in diversi prodotti usando semplici politiche di distribuzione (varianti di roundrobin, weighted round-robin, least loaded) Esempi: Per Apache HTTP server e Tomcat: connettore JK e dispatching tramite mod_proxy di Apache Eureka: servizio REST usato da Netflix per load balancing e failover dei server nel middle tier Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 41 Replicazione del back-end tier Il DB (o più in generale il tier di storage) può essere eseguito su più nodi Replicazione del DB (completa o parziale) su più repliche identiche Distribuzione generalmente trasparente al middle tier (non vi è dispatching esplicito) Problema (e relativi overhead): Mantenere la consistenza dei dati e la tolleranza ai guasti Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 42

22 Caching e clustering del back-end tier Per incrementare le prestazioni, si può integrare la replicazione del back-end tier con meccanismi di caching dei risultati delle query Utile soprattutto se DB read-intensive (o mostly read) Esempi: Memcached e redis Per migliorare disponibilità e continuità di servizio, si può usare un middleware per gestire cluster di DB, eventualmente distribuiti geograficamente Esempio: VMware Continuent (ha un motore di replicazione open source) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 43 Memcached Free and open source, used e.g., by Flickr, Twitter, Wikipedia, Youtube High-performance, distributed memory object caching system Generic in nature, but intended for use in speeding up dynamic web applications by alleviating database load Provides in-memory key-value store for small chunks of arbitrary data (strings, objects) from results of database calls, API calls, or page rendering API available for most languages Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 44

23 Example of Web cluster architecture: DISQUS DISQUS (October 2010) The largest Django app Traffic: req/sec Hw & sw architecture 100 server 30% web servers (Apache + mod_wsgi) 10% databases (PostgreSQL) 25% cache servers (memcached) 20% load balancing/high availability (HAProxy + heartbeat) 15% utility servers (Python scripts) See Scaling DISQUS article Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 45 Example of Web cluster architecture: Facebook High-level architecture of a Facebook cluster sw in the Web tier: HipHop, Tornado, node.js HipHop: trasforms PHP code in highly optimized C++ code Tornado: non blocking server written in Python Node.js: server-side JavaScript and event-driven I/O Static content delivered by Akamai Varnish as HTTP accelerator Varnish is designed for content-heavy dynamic web sites as well as heavily consumed APIs Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 46

24 Example of Web cluster architecture: Facebook (2) Persistence is done using MySQL, Memcached, Hadoop s HBase - Memcached is used as a cache for MySQL as well as a general purpose cache - See Scaling Memcache at Facebook paper) Offline processing is done using Hadoop and Hive The description of hw architecture of Facebook data center is publicly available at opencompute.org The result is a data center full of vanity free servers which is 38% more efficient and 24% less expensive to build and run than other state-of-the-art data centers. Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 47 Sommario caratteristiche Web cluster Architetture alternative (front-end tier) Web switch livello 4 vs. Web switch livello 7 One-way vs. two-way Principali vantaggi Controllo a granularità fine sull assegnamento delle richieste Elevata affidabilità (disponibilità, sicurezza) Principali svantaggi Presenza di single point of failure (il Web switch) e scalabilità limitata dal Web switch Soluzione parziale: replicazione orizzontale+verticale del Web switch è load balancer tier Scalabilità limitata dalla banda di accesso ad Internet Incapacità di evitare i link di rete congestionati Soluzione Replicare i cluster su scala geografica (global scale-out) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 48

25 Delivery su scala geografica Alternative disponibili ad un content/service provider per distribuire i propri contenuti/servizi su scala geografica in modo efficiente e scalabile: Il provider possiede e gestisce l intera piattaforma (soluzione on-premise) Oppure delega la gestione della piattaforma ad uno o più data center Oppure ad un IaaS o PaaS provider In tutti questi casi: sistemi Web distribuiti geograficamente Oppure il provider gestisce solo i contenuti/servizi ma delega ad una terza parte il servizio di delivery dei contenuti/servizi agli utenti (Content Delivery Network o equivalente servizio Cloud a livello SaaS, ad es. Amazon CloudFront) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 49 Mechanisms for geo-distributed Web systems Global scale-out increases the complexity of the overall architecture Which request routing mechanisms? We ll mainly consider: DNS redirection Anycast HTTP redirection Which dispatching algorithms? Where to locate the clusters? Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 50

26 Cluster vs multi-cluster Distribuzione locale Distribuzione geografica Web cluster Web multi-cluster Dispatching a livello 4 (OSI) Dispatching a livello 7 (OSI) Dispatching in 2 fasi (inter-cluster+ intra-cluster) Dispatching in 3 fasi (inter-cluster+ intra-cluster+ inter-cluster) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 51 Redirezione DNS Multi-cluster: l applicazione Web è fornita da un architettura di Web cluster distribuiti geograficamente in diverse regioni Internet Meccanismo di routing delle richieste verso il cluster migliore basato sul DNS Indirizzi dell applicazione Web Unico hostname al quale corrispondono molteplici indirizzi IP, tanti quanti sono i Web cluster Indirizzo IP fornito dal server DNS autoritativo corrisponde al VIP dello switch del cluster selezionato Il routing avviene nella fase di address lookup -> è application-blind Soluzione anche nota come redirezione DNS Il server DNS autoritativo seleziona un cluster applicando un algoritmo di dispatching (o distribuzione) delle richieste di risoluzione di indirizzo Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 52

27 Web multi-cluster (2 livelli) Un unico hostname Un indirizzo IP per cluster Web switch Richiesta HTTP Web switch Web switch Risposta DNS locale < ,TTL> DNS autoritativo per Web switch Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 53 Dispatching di primo livello (mediante DNS) Il primo livello di distribuzione inter-cluster avviene nella fase di risoluzione dell indirizzo (address lookup): il client richiede l indirizzo IP del cluster corrispondente all hostname indicato nell URL se l hostname è valido, il client riceve la coppia da: < Indirizzo IP, Time-To-Live> cache di qualche DNS server locale o intermedio oppure DNS autoritativo per l applicazione, opportunamente modificato per selezionare il cluster migliore applicando un algoritmo di dispatching (o distribuzione) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 54

28 Algoritmi di dispatching per DNS DNS-based dispatching Static Client info aware Cluster state aware Client info & cluster state aware Internet proximity Cluster load Internet proximity Cluster load Alcuni esempi di algoritmi di dispatching attuati dal DNS server autoritativo - Round-robin - Prossimità di rete tra client e cluster - Carico dei cluster - Combinazione di prossimità di rete e carico dei cluster Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 55 Prossimità in Internet La prossimità geografica tra client e server non implica la prossimità Internet Valutazione statica della prossimità indirizzo IP del client per determinare la zona Internet (simile a distanza geografica) numero di hop (informazione stabile più che statica ) network hop (ad es. traceroute) Autonomous System hop (query delle tabelle di routing BGP) Non garantisce la selezione del cluster migliore: links are not created equal Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 56

29 Prossimità in Internet (2) Valutazione dinamica della prossimità round trip time (ad es. ping, tcping) bandwidth disponibile (ad es. pathchirp, models/tools.html per una lista più completa) latenza delle richieste HTTP (es., request emulation) Tempo aggiuntivo e costi di traffico per la valutazione Un problema ancora aperto: correlazione tra numero di hop e round trip time? Misure vecchie (1995): prossima a zero Misure recenti (dal 2000): mediamente elevata Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 57 Problemi del dispatching geografico (di cui le politiche di dispatching devono tener conto) Problemi tipici del dispatching Web Picchi di carico in alcune ore/giorni Problemi aggiuntivi Traffico dipendente dai fusi orari Distribuzione non uniforme dei client tra le regioni Internet Prossimità Internet tra client e Web cluster Connessioni da una Regione Ora del giorno Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 58

30 Problemi del dispatching tramite DNS Oltre ai problemi del dispatching geografico Meccanismo di distribuzione application-blind e a granularità grossa Server DNS autoritativo con controllo limitato sulla risoluzione delle richieste di indirizzo: Nel caso di siti molto popolari (e TTL standard di 1 giorno): controlla solo il 5% del traffico in arrivo al sito Perché? A causa del caching hostname-indirizzo IP nei name server locali e intermedi per la durata del TTL Come risolvere il problema? TTL prossimo a zero per aumentare il controllo, ma causa overhead sul DNS! Algoritmi di DNS dispatching sofisticati (ad es. TTL-adattativi) DNS anycast Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 59 An old problem for DNS redirection The traditional DNS mapping system identifies a client using the IP address of its local name server (LDNS) The LDNS makes the recursive query for name resolution on behalf of the client But clients can be far from their LDNSes (even 8 hops!) Problem: inaccuracy for the authoritative name server in identifying the proximal replica that can be reached by the client with low latency New EDNS-client-subnet extension proposed by Google and Akamai to overcome this difficulty The DNS query contains information about the client that originated it tools.ietf.org/html/draft-ietf-dnsop-edns-client-subnet-00 Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 60

31 Come risolvere i problemi del dispatching DNS Alcune soluzioni (non alternative tra loro) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 Fase di richiesta di risoluzione dell indirizzo: realizzare un infrastruttura scalabile di DNS autoritativo (anycast o tipo infrastruttura DNS di Akamai) per poter usare un TTL basso Fase di richiesta dell applicazione: aggiungere un altro livello di dispatching integrando quello centralizzato attuato dal DNS autoritativo con dispatching distribuito da parte dei cluster Occorre usare un meccanismo di re-routing delle richieste: Redirezione HTTP IP tunneling URL rewriting Redirezione RTSP (Real Time Streaming Protocol) Redirezione SIP (Session Initiation Protocol) 61 Dispatching per Web multi-cluster Indirizzi visibili dell applicazione Web Un unico hostname (ad es., ) Un indirizzo IP per ogni Web cluster Livelli multipli di routing e dispatching: DNS autoritativo: seleziona il Web cluster migliore (dispatching inter-cluster) Web switch del cluster: seleziona il nodo migliore (dispatching intra-cluster) Ciascun nodo (o Web switch di livello 7): può ridirigere le richieste verso un altro cluster, ad es. per risolvere situazioni temporanee di sovraccarico (dispatching inter-cluster o crosscluster) Non consideriamo gli ulteriori livelli di dispatching interni al cluster Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 62

32 Web multi-cluster (3 livelli) Web switch 3 Web switch 2 Web switch Prima richiesta HTTP Go To Seconda richiesta HTTP Risposta DNS locale < ,TTL> DNS autoritativo per Web switch Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 63 Motivazioni per terzo livello di dispatching Web multi-cluster con due livelli di dispatching Controllo elevato sul carico che raggiunge il Web cluster (buon bilanciamento intra-cluster) Ma reazione lenta ad un cluster sovraccarico (cattivo bilanciamento inter-cluster) Web multi-cluster con tre livelli di dispatching: Reazione immediata per spostare il carico da un cluster sovraccarico Quale meccanismo di redirezione? DNS e Web switch: usano politiche di dispatching centralizzate Redirezione: usa politiche di dispatching distribuite, in cui i nodi del cluster possono partecipare al riassegnamento delle richieste Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 64

33 Supporto nativo nel protocollo HTTP New location : come indicarla? Indirizzo IP (prestazioni migliori ma no trasparenza) Hostname Vantaggi Compatibilità Redirezione HTTP HTTP message header HTTP status code Moved temporarily to a new location Affidabilità (meccanismo distribuito, no single point of failure ) Distribuzione delle richieste application-aware Svantaggi Limitata alle richieste HTTP (altri meccanismi di redirezione più generali, ad es. IP tunneling) Maggior traffico di rete: ogni richiesta rediretta richiede una nuova connessione TCP Redirezione riduce tempo di risposta se impatto del server > impatto della rete Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 65 Anycast Anycast: point-to-point flow of packets between a client and (at least) one replica, typically the nearest, of a group of servers identified by the same anycast address One-to-one of many association Idea: a client sends packets to any one of several possible servers offering a particular service or application but does not really care which one How? A single anycast address is assigned to many servers belonging to an anycast group Client sends packets to an anycast address A and the network attempts to deliver the packet to the closest server with the matching anycast address A Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 66

34 Anycast in Internet IP anycast: anycast service at network layer Enables to assign the same IP address to multiple endpoints From a network perspective, nothing special! Same as having multiple paths to the same endpoint: routers select the shortest path from their perspective Implemented by using BGP (or OSPF within the same AS) Nearest depends on the routing s system measure of distance Pros: Backward compatibility: transparent to existing routing protocols With respect to DNS redirection, server selection decision based on the proximity to the client itself, not to its local DNS Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 67 Anycast in Internet (2) Cons: Difficulty of deployment, but manageable by skilled network engineers Lack of load balancing: routers do not consider server load when routing a request Connection disruption in connection-oriented downloads: possibility of a route change in the middle of a transfer Not good for stateful long-lived connections But stateless protocols (or protocols that recover well) can still work: luckily for the Web, DNS is stateless and HTTP is reasonably stateless Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 68

35 IP anycast for DNS service By far, the most common use for IP anycast is for DNS Multiple DNS name servers deployed using the same anycast IP address Why to use? To provide: faster DNS response times increased reliability resilience against DDoS attacks Some examples of DNS anycast: Some Internet root nameservers are implemented as clusters of hosts using anycast addressing Google Public DNS Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 69 IP anycast for HTTP traffic Anycast is becoming an alternative to DNS redirection for geographically distributed Web systems Web clusters can be deployed globally with the same anycast address When anycast works well (not easy to achieve!), it can address most issues of DNS redirection: Authoritative DNS server can reply with the same IP address for all users and the address can have a longer TTL and be cached by intermediate and local DNS name servers No need to know where the user is: routing will take care of bringing the client to the closest server regardless of where it or its DNS server is But load balancing among clusters is still an issue! Now used by some big providers, sometimes in conjunction with DNS redirection (e.g., Amazon, Google, LinkedIn, YouTube) Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 70

36 Distribute requests to LinkedIn First level of request distribution: regional anycast See CNAME resource record which maps to different continents (Europe and USA) TCP over IP Anycast - Pipe dream or Reality? DNS resolution from Rome dig ANSWER SECTION:! glb-any-eu IN!CNAME!any-eu. any-eu !IN!A! !! DNS resolution from EC2 instance in Frankfurt dig ANSWER SECTION:! glb-any-eu IN!CNAME!any-eu. any-eu !IN!A! ! Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 71 Distribute requests to LinkedIn (2) DNS resolution from EC2 instance in US-east dig ;; ANSWER SECTION: 45 IN CNAME any-na. any-na IN A ! 1. Client located in continent A -> assigned by authoritative DNS name server to IP anycast address ( ) of continent A 2. Anycast to route the client towards the closest replica of Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 72

37 Prodotti commerciali per Web multi-cluster Alcuni prodotti commerciali basati su redirezione DNS Cisco ACE Global Site Selector F5 Networks BIG-IP Global Traffic Manager Radware AppDirector Resonate Global Dispatch Supportano il dispatching di primo livello basato su DNS, usando algoritmi basati su prossimità, carico e disponibilità dei cluster Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 73 Cloud-based global load balancers Amazon Route 53 Provides DNS redirection to EC2 instances or clusters of EC2 instances Authoritative DNS server that answers DNS queries with low latency by using a global network of DNS servers Google s HTTP(S) load balancing service Appears to use anycast (a single global IP address) Provides also cross-region load balancing to Compute Engine instances in different regions Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 74

38 Infrastruttura di Google Comprende centinaia di migliaia di macchine organizzate in almeno 13 mega data center distribuiti geograficamente Passeggiata in un data center di Google Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 75 Infrastruttura di Google (2) Alcuni dati sui server Nel 2002 Google usava 6000 processori e dischi, con 2 cluster nella Silicon valley e 2 in Virginia Ciascun cluster connesso ad Internet tramite una connessione OC-48 (2488 Mbit/sec) e OC-12 (622 Mbit/ sec) con gli altri cluster Nel 2006: server (stima) Nel 2011: server (stima) Commodity server con una versione customized di Linux Alcuni dati sui servizi L indice di Google comprende circa 45 miliardi di URL Più di 3 miliardi di query al giorno, con l obiettivo di servire una query in meno di 0,2 secondi (ritardi di rete compresi!) 425 milioni di utenti Gmail Milioni di video su Youtube ogni giorno Research@Google: research.google.com/pubs/papers.html Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 76

39 Google platform: key design principles Have reliability reside in software, not hardware Use low-cost (unreliable) commodity PCs to build a high-end cluster Replicate services across machines and detect failures Design for best total throughput, not peak server response time Response time can be controlled by parallelizing requests Rely on replication: this helps with availability too Price/performance ratio more important than peak performance Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 77 Inside Google data center: hardware Source: J. Dean, Design, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems, LADIS Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 78

40 Inside Google data center: some pictures Pictures courtesy of Jeff Dean In 1997 In 2000: note the fan! In 2007 Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 In Source: L.A. Barroso, U. Hölzle, The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of WarehouseScale Machines, Handling hw failures in Google Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 80

41 SD ideati da Google Google File System (GFS)/Colossus Chubby Servizio di lock per SD lascamente accoppiati sviluppato per gestire la sincronizzazione a granularità grossa BigTable Sistema di storage distribuito column-oriented ad alte prestazioni Spanner Database di tipo NewSQL globalmente distribuito MapReduce Modello di processamento di dati distribuiti su larga scala Kubernetes Gestore di cluster di container Argomenti trattati nel corso Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 81 Distribute requests to Google search engine First level of request distribution (inter-cluster): DNS redirection or anycast Reverse lookup: mrs04s09-in-f196.1e100.net Example: DNS resolution from Rome ;; ANSWER SECTION:! Example: DNS resolution from Rome in a different time of the day dig mrs04s09-in-f4.1e100.net Maximum TTL value assigned by Google authoritative name servers Valeria Cardellini - SDCC 2015/16 82