Domenico Talia ICAR-CNR & Università della Calabria

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1 Cloud Computing e Agenti Software: Sfide e Opportunità Domenico Talia ICAR-CNR & Università della Calabria

2 Obiettivi 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 multiagente.

3 Agenti e Cloud Computing Le attivitàdi ricercanell areadeisistemidi 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, nelsettoredegliagenti ilfocus èsugli aspetti di intelligenza e di proattività delle computazioni distribuite e sul loro uso in applicazioni complesse.

4 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 chepossonoesprimere: potrebbe/dovrebbe essere messa a disposizione dei sistemi Cloud. GliagentipossonoessereeseguitisusistemiCloud per ottenere alte prestazioni e risolvere problemi complessi in tempi ridotti.

5 Cloud Computing IlCloudcomputingèunmodellodielaborazioneincui le risorse(hardware/software) Sono scalabili dinamicamente e Sonovirtualizzate 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.

6 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, ondemand 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.

7 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.

8 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.

9 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,

10 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. 10

11 Cloud Computing 0.1 $/h 0.1 $/h 0.1 $/h 0.2 $/h 0.1 $/h 0.1 $/h 0.1 $/h Load Balancer Esempio: 0.8$ per 1 ora + Traffico di rete Esempio: 0.4$ per 1 ora + Traffico di rete 11

12 Caratteristiche dei Sistemi Cloud Interfaccia a servizi On-demand Accesso Ubiquo tramite Internet Aggregazione di risorse location independent Elasticità Pay per use 12

13 Classi 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 Composizionedi due o piùcloud 13

14 Classi di Sistemi Cloud Public Cloud Esterno Interno Private Cloud Private Cloud Azienda 14

15 Modelli 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 ambienteper lo sviluppodi Cloud applications èfornitosecondo il modello Software as a Service Infrastructure as a Service (IaaS) Unainfrastrutturadi elaborazione(hardware) vienefornitacome un servizio 15

16 Una visione di insieme

17 Un Esempio di Cloud SaaS Cloud Platform (Apps Engine) Cloud hardware (Apps Server) Cloud Services (Word Processing) Cloud Client (Chrome or other) Cloud storage (BigTable DB) BigTable Cloud Application (Google Docs) 17

18 Sistemi Cloud Commerciali e OS Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) Amazon Simple Storage Service (S3) Google App Engine Microsoft Windows Azure Eucalyptus 18

19 Sistemi Cloud Commerciali e OS 19

20 Cloud computing vs Grid computing Anchese i sistemigridecloudcondividonoglistessi 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 eeterogeneadi risorsedistribuitedi uno o più proprietari. 20

21 Cloud computing vs Grid computing Grid e Cloud hannoin comunediverse caratteristiche: obiettivi, architetture e tecnologie Ma anche tante differenze: modellodi programmazione, business model, classi di applicazioni, Virtualizzazione. 21

22 Cloud computing vs Grid computing Molti problemi sono simili: Gestione di grandi infrastrutture di calcolo; Definire metodi per scoprire, comporre ed usare risorsedistribuite; Metodi efficienti per la gestione di grandi quantità di dati Implementarele applicazioniparallelee distribuite che vengono eseguite su quelle risorse. 22

23 Cloud 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 23

24 Cloud vs Grid: Un Esempio Simpler than EGEE 24

25 Cloud Computing come Evoluzione di altri Modelli 25

26 Elementi Critici: Renting is not Owning Poiché i sistemi Cloudnon permettono agli utenti di possedere i dispositivi di storagedei propri dati, lasciano la responsabilità e il controllo dei dati nella mani dei provider. Gliutentidipendonodaiprovider deisistemidi Cloud computing per l usochene possonofare loroe terzi. Gliutentinon hannola libertàdi installaresuun sistema Cloud nuove applicazioni senza l approvazione degli amministratori del sistema.

27 Elementi Critici: Privacy & Security Privacy e sicurezza dei dati e delle applicazioni degli utenti possono essere a rischio. Un guasto di un sistema Clouddi grandi dimensioni può coinvolgere migliaia di utenti, molte applicazioni ed enormi quantità di dati. Un intervento di una autorità su una piattaforma Cloudpuò impedire a tanti o tutti gli utenti di accedere i propri dati e le proprie applicazioni.

28 Uso delle risorse Cloud Modellodi account Pay per use invecedi provisioning for peak. Si paga per i servizi richiesti e utilizzati. Risorse Capacità Richiesta Risorse Capacità Richiesta Tempo Static data center Tempo Data center in the cloud Risorse inutilizzate 28

29 Modelli di Cloud Services SaaS Software as a Service PaaS Platform as a Service IaaS Infrastructure as a Service Software è fornito agli utenti On-demand. Non serve acquistare le licenze L ambienteper lo sviluppodi Cloud applications è fornito as a Service Un sistemadi elaborazione completo(hardware) vienefornitocome un servizio

30 Ecosistemi Cloud End-user applications, Software-as-a-Service (SaaS) Platform-as-a-Service (PaaS) Infrastructure-as-a-Service (IaaS) End-User Applications Facebook Apps AppExchange Apps OpenSocial Apps NASDAQ Market Replay End-User Applications Jungle Disk Powerset MLB Platform as a Service (PaaS) Salesforce AppExchange Live Mesh Google App Engine Facebook Platform Brokers, Tools and Frameworks cohesiveft enomaly RightScale zimory Amazon Web Services Joyent Infrastructure as a Service (IaaS) Rackspace Aptana cloud flexiscale Mosso 3tera

31 Software delivery model SaaS Nessun hardware o software da gestire Servizi erogati attraverso un browser Usodel servizio on demand da parte dei clienti Scalabilità instantanea 31

32 Esempi SaaS Il Customer Relationship Management (CRM) è sottodimensionato o non lo si vuole gentire in proprio. Si puo usare un provider come Salesforce.com Il server di postaèlento. Si puo usareun mail server sucloud chenon ha problemidi dimensionamento(gmail). Voglioavereun disco dove condividerecon I colleghi i file di un progetto. Uso Dropbox. 32

33 Platform delivery model PaaS Le piattaforme di sviluppo sono costruite su infrastrutture che possono essere costose. E difficile stimare la domanda di uso. La gestione delle piattaforme proprietarie è costosa. 33

34 Esempi PaaS Bisogna utilizzare un file grande (10Mb) e renderlodisponibilea utentiper 2 mesi. Usa Cloud Front di Amazon. Vuoifornirestorage services per grandifile a molticlienti. UsaAmazon S3 o Microsoft Azure. Vuoiusareun ambientelinux per svilupparein C++ applicazioniparallele. Usailcloud di IBM. 34

35 Infrastructure delivery model IaaS Un ambiente di vistualizzazione di infrastrutture di elaborazione scalabili. Integrazione di risorse di calcolo, memorizzazione e comunicazione. Macchine virtuali diverse e flessibili. 35

36 Esempi IaaS Vuoieseguireun numeroelevatodi job e non haiunamacchinaparallela? Usa Amazon EC2, Azure, Telecom Cloud o Flexiscale. Vuoiospitareun portaleweb per un periododi tempo limitato? Usa Flexiscale. 36

37 Elementi comuni SaaS PaaS Pay per use Scalabilità istantanea Adattabilità Affidabilità API IaaS Attenzione a: Sicurezza e Privacy 37

38 Vantaggi SaaS Politiche di aggiornamento automatico PaaS Virtualizzazione per abbassare i costi di uso IaaS Economia di scala 38

39 Vantaggi SaaS PaaS IaaS Costi ridotti di ownership Responsabilità di gestione dell infrastruttura molto ridotta o nulla Gestione di sovraccarichi improvvisi di CPU e/o storage Configurazione/istallazione di applicazioni più veloce. 39

40 Agenti: Caratteristiche Autonomia Proattività Reattività Comunicazione e Cooperazione Negoziazione Learning

41 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 parzialedellostatodel sistemadi cui faparte; non esisteun controlloglobale; i dati sono distribuiti, la computazioen è asincrona.

42 Parenti degli Agenti Actors, Concurrent objects, Peer-to-peer networks, Grid computing, Sensor networks, Sono state realizzate molte applicazioni che integrano gli agenti e alcuni modelli citati qui. Autonomic computing, Cloud computing.

43 Agenti e Cloud Nonostante le potenzialità, finora non vi sono molteattivitàdi ricercasull usocombinatodi Agenti e sistemi Cloud. 1. Pochi lavori in letteratura 2. Pochissimi progetti di sviluppo 3. Le due comunitànon siparlano 4. Non vi sono approcci sistemici 5. Alcuni temi non sono presenti.

44 Cloud e Agenti: Matrimonio di interesse? DUE POSSIBILI APPROCCI 1. Clouds Using Agents. Usodegliagentie delleloro caratteristiche(flexibility, intelligence, pro-activity, e autonomy) per realizzarenuovesoluzionie servizi Cloud avanzati che ancora non sono disponibili. 2. Agents Using Clouds. UsodeisistemiCloud come piattaforme hardware-software per eseguire sistemi, simulazioni e applicazioni multi-agenti su larga scala e a costi limitati.

45 Clouds Using Agents Molte attenzioni sono state dedicate alla produzionee ildeploymentdi infrastrutturecloud per supportare la virtualizzazione e i data centres. Poca attenzione per introdurre metodi innovativi per utentie sviluppatoriper 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.

46 Clouds Using Agents Unanuovadisciplina, agent-based Cloud computing potrebbeforniresoluzionisoftware agent-based per sistemi Cloud per: resources and service management and discovery, SLA negotiation, and service composition. GliagentipossonorendereisistemiClouds smarter nell interazione con gli utenti e più efficienti nell allocazionedel processing e dellostorage per le applicazioni Cloud.

47 Clouds Using Agents Neigrandidata centers, gliagentipossonocercare, filtrare, interrogaree aggiornareimassiccivolumidi data memorizzati. Si puòimmaginareunoscenario dove icloud agents lavorano per gliutentie isistemioperativi, per fornire intelligent data access services, monitoring services, processor-to-application assignment strategies, e uso energy-efficient dell infrastruttura Cloud.

48 Clouds Using Agents NeiCloud IaaS, gliagentipossono essereusatiper l intelligent provisioning di risorse di base utili alle applicazioni degli utenti. NeiCloud PaaSgliagentipossonogiocareun ruolonel deployment efficientee l esecuzionescalabiledi 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.

49 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 eterogeneitàe la volatilità, rappresentanoun approcciometodologicoe realizzativopromettente. Last but not least, security e trust sonodue very critical issues neisistemicloud, poichèi datie I programminon sono gestiti direttamente dai proprietari. Modellie algoritmiagent-based per trust and security potrebbero essere molto importanti ed efficaci.

50 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.

51 Agents Using Clouds Applicazionicomplessebasatesulparadigmaad 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 piattaformaidealedove eseguiresistemi, simulazioni e applicazioni MAS-based scalabili. grandi quantità di risorse di elaborazione e di storage che essioffronoe che possono essere configurati dinamicamente per eseguire software agent-based di dimensioni senza precedenti.

52 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 unainfrastrutturacloud Solo la parte più compute-intensive può essere portata su Cloud, mentre la parte più leggera verrà eseguitasuun server locale o suun semplicepc.

53 Agents Using Clouds Cloud-enabled agents possono diventare più efficienti e allo stesso tempo più leggeri e più smart. Tuttociòpuòessereottenutopoichètramite i sistemi Cloud gli agenti possono migliorare la loro intelligenza e accuratezza eseguendo algoritmi più sofisticati. La scalabilità dei sistemi Cloudpuò far diventare gli agenti più complessi e veloci allo stesso tempo.

54 Agents Using Clouds I meccanismi di virtualizzazione offerti dai sistemi Cloud possono essere usati per la composizione efficiente di macchine parallele dove eseguire agenti concorrenticon vincolireal-time o con requisitidi high performance. Gli agenti implementati nei sistemi Cloud possono adattarsi alle macchine virtuali disponibili sfruttando le loroproprietàdi autonomia, pro-attività, negoziazione e learning.

55 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 MASbased che sono capaci di adattarsi alle risorse disponibili.

56 Agents Using Clouds In sintesi: GliagentipossonotrovarenelleinfrastruttureCloud le piattaforme di elaborazione adatte alla loro esecuzione e all accesso di grandi quantità di dati. Questa opportunitàdovrebbeesseresfruttataper implementare MAS efficienti e per definire un nuovo modo di progettare e realizzare una nuova generazione di agenti software su larga scala.

57 Conclusioni La convergenza di interessi tra i multi-agent systems che hanno bisogno di infrastrutture di elaborazione distribuite affidabili e sistemicloud chehannobisognodi 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.

58 Domande? THANKS

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