Hvad er cloud computing, og hvordan defineres det i industrien?

Cloud computing repræsenterer en paradigmeændring i den måde, hvorpå computerressourcer leveres og forbruges. Det er en teknologi, der muliggør dynamisk, skalerbar og ofte virtualiseret adgang til it-ressourcer via internettet. Denne model bygger på tidligere teknologiske koncepter som parallel computing, distribueret computing og grid computing, men kombinerer også elementer fra virtualisering, utility computing og serviceorienteret arkitektur (SOA). Cloud computing fungerer således som en sammensmeltning og videreudvikling af eksisterende teknologier, og det har åbnet nye muligheder for både industri og akademi i forhold til udvikling, implementering og anvendelse af avancerede it-løsninger.

Den mest bredt accepterede definition kommer fra National Institute of Standards and Technology (NIST), som beskriver cloud computing som et tilgængeligt, praktisk og tilpasseligt pool af it-ressourcer – herunder netværk, servere, lagerplads, applikationer og tjenester – der deles på pay-per-use basis. Denne model muliggør hurtig udrulning og frigivelse af ressourcer med minimal administrativ indsats og interaktion med tjenesteudbydere.

Cloud computing kan opdeles i fire primære typer af skyer, hvilket tydeliggør forskellige anvendelsesområder og sikkerhedsaspekter: offentlig sky, privat sky, fællesskabssky og hybrid sky. Den offentlige sky tilbyder tjenester til bred offentlighed og grupper og eksemplificeres ved platforme som Amazon Cloud og Google App Engine. Dens største udfordring ligger i dataprivatlivets sikring. Den private sky henvender sig til interne organisationer og institutioner, såsom regeringer eller virksomheder, hvor datasikkerhed og kontrol er altafgørende. Fællesskabsskyen fokuserer på specifikke brugergrupper inden for fællesskaber, som NASA’s Nebula-platform, og hybrid sky kombinerer flere af de tidligere nævnte typer for at imødekomme komplekse behov.

Det er essentielt at forstå, at cloud computing ikke blot er en teknologisk innovation, men også en katalysator for transformation af social og industriel produktivitet. Dets karakteristika – herunder skalerbarhed, on-demand adgang, ressourcevirtualisering og tjenestebaseret levering – muliggør en ny måde at tænke it-infrastruktur på, som er langt mere fleksibel og økonomisk effektiv end tidligere modeller.

I lyset af cloud computing’s kompleksitet og multidimensionale karakter er det vigtigt at betragte denne teknologi som en del af en større økosystem, hvor samarbejde mellem akademiske institutioner og industrien er afgørende for innovation og videreudvikling. Dette økosystem understøttes af nationale platforme, faglige netværk og standardiseringsorganer, som tilsammen fremmer udvikling af topklasse kurser og forskning, der holder trit med den hastige teknologiske udvikling.

Hvordan opretter man tilpassede Docker-billeder?

Docker er et kraftfuldt værktøj, der gør det muligt at oprette og administrere containere og deres tilhørende billeder. I de foregående sektioner har vi udforsket de grundlæggende elementer i Docker – containere, billeder og repositories. Men i virkelige applikationer er de standardbilleder, der tilbydes af Docker eller tredjepartsleverandører, ikke altid tilstrækkelige til specifikke behov. Derfor opstår behovet for at skabe tilpassede billeder, som kan skræddersyes til særlige formål. Dette kan gøres effektivt med en Dockerfile.

Når du arbejder med Docker, er billeder bygget op i lag, hvor hvert lag bygger videre på det forrige. Når du starter en container, tilføjes nye funktioner til denne ved hjælp af forskellige kommandoer, der kører på baggrundsdaemonen. Docker tillader dig at definere denne proces gennem en tekstfil, Dockerfile, som gør det muligt at opbygge billeder lag for lag på en struktureret måde.

dockerfile
Copy code
FROM centos
MAINTAINER [email protected]
RUN yum -y install nginx
RUN echo 'Hello, Docker!' > /usr/share/nginx/html/index.html
CMD nginx

I dette eksempel anvendes CentOS som basebillede, nginx-webserveren installeres, og en simpel hjemmeside bliver opsat med en velkomstbesked. Efter oprettelsen af Dockerfile'en kan et nyt billede bygges ved hjælp af kommandoen docker build.

En vigtig forståelse i oprettelsen af tilpassede Docker-billeder er brugen af forskellige kommandoer i Dockerfile'en. Den første og mest essentielle kommando er FROM, som angiver det basale billede, du bygger videre på. Dette billede kan stamme fra en række offentlige eller private kilder, som tilbyder færdige løsninger såsom nginx eller mysql. Hvis du har særlige behov, kan du vælge et billede, der tilbyder grundlæggende værktøjer som JDK eller Python.

Dernæst følger MAINTAINER kommandoen, som giver vedligeholdelsesoplysninger om den person eller organisation, der har oprettet billedet. Selvom denne kommando er valgfri, er det en god praksis at inkludere disse oplysninger for at sikre god dokumentation.

Til slut specificerer CMD kommandoen, hvad der skal ske, når containeren starter. Denne kommando definerer standardkommandoen, der køres, medmindre der gives et alternativ ved opstart af containeren. Vær opmærksom på, at kun én CMD-kommando kan eksekveres i en Dockerfile, og derfor vil kun den sidste CMD-kommando i filen blive udført.

Ud over de grundlæggende kommandoer findes der flere avancerede kommandoer, der kan bruges til at tilpasse billeder yderligere. For eksempel kan EXPOSE bruges til at erklære, hvilke porte containeren vil lytte på, selvom det ikke åbner portene selv. Kommandoen ENV bruges til at definere miljøvariabler, mens ADD og COPY kan bruges til at kopiere filer fra enten lokale stier eller eksterne kilder ind i containeren. Den valgte kommando afhænger af den ønskede kilde og de specifikke behov for filhåndtering.

Slutteligt findes der kommandoen ENTRYPOINT, som er en slags fastlagt startkommando for containeren, som ikke kan overskrives ved kørsel af containeren.

Når Dockerfile'en er skrevet, kan den bruges til at bygge et nyt billede med kommandoen docker build. Under byggeprocessen bliver konteksten for Dockerfilen pakket og sendt til Docker-engine, som derefter udfører de nødvendige handlinger for at skabe det ønskede billede.

Det er vigtigt at forstå, at Dockerfiles fungerer ved at bygge billeder i lag, og derfor bør Dockerfile-strukturen optimeres for at minimere antallet af lag. For mange lag vil ikke kun øge billedstørrelsen, men også gøre byggeprocessen langsommere og mere fejlsårbar. Desuden bør kontekstbiblioteket (dvs. den mappe, hvor Dockerfile'en findes) holdes så minimal som muligt for at undgå unødvendige filer, som kan forstyrre byggeprocessen.

Hvordan fungerer Storm’s grupperingsteknikker i realtids databehandling?

I Storm, et distribueret system til realtids databehandling, er effektiv datafordeling og behandling af stor betydning. Systemet anvender forskellige grupperingsteknikker for at sikre, at data distribueres optimalt mellem de enkelte arbejdsopgaver. Hver grupperingsteknik har sine specifikke anvendelsesområder og er designet til at opfylde forskellige behov i behandlingen af strømdata. De vigtigste grupperingsteknikker i Storm inkluderer Shuffle Grouping, Fields Grouping, All Grouping, Global Grouping, None Grouping, Direct Grouping og Local or Shuffle Grouping.

Fields Grouping tilføjer en mere struktureret tilgang ved at gruppere tuples baseret på værdierne af specifikke felter i tupledataene. Et typisk eksempel er, at strømme kan grupperes efter bruger-id, så tuples med samme bruger-id værdi tildeles den samme opgave. Dette muliggør en mere fokuseret og relateret datahåndtering, hvilket kan være nyttigt i applikationer som personalisering eller brugerdatabehandling.

All Grouping sender derimod hver tuple til alle opgaver i systemet, hvilket er nyttigt i scenarier, hvor alle opgaver har brug for at behandle de samme data samtidigt, for eksempel i beregningsintensive operationer, der kræver global synkronisering.

None Grouping er i øjeblikket en ækvivalent til Shuffle Grouping, hvilket betyder, at dataene bliver sendt ud tilfældigt mellem opgaverne, men uden den samme kompleksitet som de øvrige grupperinger.

Direct Grouping skaber en mere målrettet tilgang, hvor den proces, der genererer dataene, selv bestemmer, hvilken opgave der skal håndtere den næste tuple. Ved brug af Direct Grouping anvendes OutputCollector’s emit Direct metode til at distribuere dataene direkte til den valgte opgave.

Local or Shuffle Grouping fungerer på en måde, der ligner Shuffle Grouping, men med en vigtig forskel: Hvis en eller flere opgaver i den målrettede Bolt er i samme Worker-proces som den nuværende opgave, sendes tuplen direkte til den pågældende opgave via intern trådkommunikation. Denne teknik er nyttig i scenarier, hvor opgaver er tæt integrerede, og hvor det er vigtigt at minimere netværksbelastning ved at kommunikere lokalt.

For bedre at forstå disse teknikker, kan vi se på et konkret eksempel som en ordtællingstask. Storm’s WordCount Topology består af flere Bolts, der arbejder sammen for at bearbejde en strøm af data, som repræsenterer sætninger. Sætningerne bliver opdelt i individuelle ord, som derefter tælles og rapporteres, hvilket gør det muligt at se, hvordan forskellige grupperingsteknikker kan anvendes på forskellige stadier af dataforarbejdningen.

Storm’s arkitektur er baseret på en Master/Slave struktur, hvor Nimbus fungerer som masteren, der fordeler opgaverne (topologierne) på tværs af systemet, og Supervisor noderne fungerer som slaver, der kører de nødvendige processer (workers) for at udføre opgaverne. Denne struktur muliggør høj tilgængelighed og fejltolerance. Storm skiller sig ud fra Hadoop ved, at det kører topologier, der er designet til at køre kontinuerligt, i modsætning til MapReduce-jobs i Hadoop, der afsluttes efter behandling.

For den teknisk orienterede læser er det væsentligt at forstå, hvordan Storms opgavefordelingsmetoder, kombineret med dens arkitektur og integrationer som Storm-Yarn, giver den nødvendige fleksibilitet og skalerbarhed til at håndtere massive mængder af realtidsdata i distribuerede miljøer. Dette giver ikke kun mulighed for effektiv databehandling, men også for at implementere løsninger, der kan skaleres dynamisk og er robuste i forhold til fejltolerance.

Hvordan Spark skaber og arbejder med RDD'er

Når man arbejder med Apache Spark, er det essentielt at forstå, hvordan man opretter og manipulerer med RDD'er (Resilient Distributed Datasets), da de udgør grundlaget for distribueret databehandling i Spark. En RDD er en uforanderlig, distribueret datastruktur, der kan behandles parallelt på tværs af mange maskiner i et cluster. Der er flere måder at oprette og arbejde med RDD'er, afhængigt af datakilderne og de nødvendige operationer.

Der er to primære metoder til at skabe RDD'er i Spark: parallelisering af en eksisterende samling i driverprogrammet og hentning af data fra eksterne lagringssystemer.

Parallelisering af en eksisterende samling
Den første metode til at oprette et RDD er ved at parallelisere en eksisterende samling i driverprogrammet. Dette gøres ved at bruge metoden parallelize() i SparkContext-klassen, der fungerer som den primære indgangspunkt i Spark. Når du paralleliserer en samling, som for eksempel en Scala-sekvens, replikeres elementerne i samlingen for at skabe et distribueret dataset, som kan behandles parallelt.

Et eksempel på dette er, når du skaber en samling som denne:

scala
Copy code
val data = Array(1,2,3,4,5) // Array containing elements 1, 2, 3, 4, 5

val rdd1 = sc.parallelize(data) // Parallelizing the existing collection 'data'

I dette tilfælde er data en simpel Scala-array, der efter parallelisering bliver et RDD. Et vigtigt aspekt ved parallelisering er antallet af partitioner, som datasettene opdeles i. For hver partition køres en opgave (task) på en CPU i clusteret, og det er derfor anbefalet at have 2-4 partitioner per CPU. Spark forsøger automatisk at justere antallet af partitioner baseret på clusterkonfigurationen, men det er muligt at specificere antallet af partitioner manuelt ved at angive et ekstra parameter, som i:

scala
Copy code
sc.parallelize(data, 10) // Specifies that the dataset should be divided into 10 partitions

Hentning af data fra eksterne lagringssystemer

scala
Copy code
val rdd2 = sc.textFile("/home/student/data/movies.dat")

I dette tilfælde bliver indholdet af filen movies.dat omdannet til et RDD bestående af strenge, hvor hver linje i filen er et element i RDD'et. Spark understøtter flere typer input, som f.eks. direktioner, komprimerede filer, og wildcard-søgninger, hvilket giver fleksibilitet til at arbejde med store og komplekse datasæt. Derudover kan metoden textFile() også tage et ekstra parameter for at justere antallet af partitioner, så det kan tilpasses størrelsen af filerne.

For mere komplekse datastrukturer som SequenceFiles og Hadoop InputFormat, kan man bruge metoder som sequenceFile() og hadoopRDD() i SparkContext, hvilket giver mulighed for at hente data i disse formater.

RDD Operationer
Når RDD'er er oprettet, kan man anvende en række operationer på dem. Der findes to typer af operationer på RDD'er i Spark: transformationer og handlinger.

• Transformationer skaber et nyt dataset baseret på et eksisterende RDD. For eksempel, ved at bruge operationen map, kan man anvende en funktion på hvert element i RDD'et og returnere et nyt RDD.

• Handlinger er operationer, der udfører beregninger på RDD'et og returnerer et resultat til driveren eller skriver resultaterne til et eksternt system. En klassisk handling er reduce, som aggregerer alle elementerne i et RDD og returnerer et enkelt resultat.

En vigtig egenskab ved transformationer i Spark er, at de er latente. Dette betyder, at transformationerne ikke udføres med det samme, men først når en handling kræver et resultat. Dette design muliggør effektiv databehandling, da Spark kan optimere udførelsen af transformationerne, før handlingen udføres.

Derudover kan man bruge metoder som persist() eller cache() for at gemme RDD'er i hukommelsen, hvilket gør det muligt for Spark at tilgå elementerne hurtigt i fremtidige operationer. Det er også muligt at gemme RDD'er på disk eller replikere dem på tværs af flere noder.

En vigtig ting at bemærke er, at Spark skaber en ny partition for hver blok i de inputdata, der behandles. Dette kan have betydning for, hvordan dataene fordeles og behandles, og det er noget, man bør overveje, især i forbindelse med filstørrelser og cluster-konfiguration.

Yderligere materiale
For at optimere Spark-programmer og undgå flaskehalse, er det vigtigt at forstå partitionering og hvordan data flyttes rundt i clusteret. Selvom Spark forsøger at flytte beregning frem for at flytte data, kan data-shuffling stadig have en stor effekt på ydeevnen. Når der anvendes partitionering korrekt, kan det hjælpe med at minimere den tid, der bruges på data-bevægelser under shuffling, og dermed øge hastigheden af applikationen.