Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Autonóm és hibatűrő informatikai rendszerek Autonóm számítástechnika.

Az előadások a következő témára: "Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Autonóm és hibatűrő informatikai rendszerek Autonóm számítástechnika."— Előadás másolata:

1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Autonóm és hibatűrő informatikai rendszerek Autonóm számítástechnika (Autonomic computing) Fogalmak és esettanulmányok

2 Bevezetés  Az AC egy rendszerszintű megközelítés o Automatizálás és felügyelhetőség a rendszer minden rétegében o Federált, heterogén komponenensek kohezívan együttműködnek  Három alapvető elv szerint fejlődnek AC rendszerek o szabályozástechnika o dinamikus tervkésztés o reflektív, self-aware rendszerek Az autonomic computing (AC, autonóm informatika) az autonóm idegrendszert modellező rendszertervezési paradigma. A rendszer alapvető állapotváltozóiban bekövetkező változás a teljes rendszert viselkedését megváltoztató beavatkozást vált ki, amely biztosítja, hogy a rendszer egyensúlyi állapotba kerül a környezetével.

3 Motivation for Autonomic Computing System Uncertainty –Very large scales –Ad hoc structures/behaviours p2p, hierarchical, … –Dynamic entities join, leave, change behaviour –Heterogeneous capability, connectivity, reliability, –Lack of guarantees components, communication –Lack of common/complete knowledge number, type, location, availability, connectivity, protocols, semantics Information Uncertainty –Availability, resolution, quality of information –Devices capability, operation, calibration –Trust in data, data models –Semantics Application Uncertainty –Dynamic behaviours space-time adaptivity –Dynamic and complex couplings multi-physics, multi-model, multi-resolution, …. –Dynamic and complex (ad hoc, opportunistic) interactions –Software/systems engineering issues Emergent rather than by design Research directions

4 Self-* tulajdonságok A self-* (ön*) tulajdonságok AC rendszerek makroszkopikus tulajdonságai

5 Önkonfiguráció - Self-configuration Automatikus adaptáció a dinamikusan változó környezethez Belső adaptáció o Komponensek hozzáadása vagy elvétele (software) o Futás közbeni újrakonfiguráció Külső adaptáció o A globális infrastruktúra szerint saját magát állítja be a rendszer

6 Öngyógyítás - Self-healing Külső zavarás felismerése, diagnosztizálása és szolgáltásmegszakítás nélküli kezelése Autonóm problémafelismerés és megoldás A hibás komponenseket o detektálni, o izolálni, o javítani, o újraintegrálni.

7 Önoptimalizáció - Self-optimization Erőforrások automatikus monitorozása, hangolása, felügyelete o Működés nem előre jelezhető körülmények között o Erőforrás kihasználás maximalizálása emberi beavatkozás nélkül Dinamikus erőforrás allokáció és terhelés menedzsment o Erőforrás: tárhely, adatbázis, hálózat o Példa: dinamikus szerver fürtök

8 Támadásokra való felkészülés, detektálás, azonosítás és védelem o Felhasználói hozzáférés definiálása és felügyelete minden erőforrásra o Jogosulatlan hozzáférés elleni védelem Önvédelem - Self-protection

9 Általánosított „ágens”

10 Autonomic Element - AE Az architektúra alapeleme a Felügyelt egységből Adatbázis, alkalmazásszerver, stb És autonóm menedzserből álló Autonóm egység Feladatai: A funkcionalitás nyújtása Saját viselkedésének felügyelete a self-* tulajdonságok alapján Együttműködés más autonóm egységekkel Az autonóm egység Managed Element ES Monitor Analyze Execute Plan Knowledge Autonomic Manager

11 AE: Kölcsönhatások Kapcsolatok AE-k között: –Dinamikus, ideiglenes, célorientált –Szabályok és kényszerek definiálják –Egyezség által jön létre Ez lehet tárgyalás eredménye –Teljes spektrum Peer-to-peer Hierarchikus –Házirendek (policy) szabályozhatják

12 Önszervezés  Az önszervezés o alacsony szintű egységekben végrehajtott o dinamikus folyamatok összessége, amely során o struktúra vagy rend jelenik meg o globális szinten.  Az önszervező viselkedést eredményező szabályokat (amelyek a kölcsönhatásokat meghatározzák) az AE-k csupán lokális információ alapján alkalmazzák

13 AC referencia architektúra Részben vagy teljesen automatizált folyamatok (pl. ITIL folyamatok) Az AC rendszer által felügyelt erőforrások IT építőelemek, és összekapcsolásuk leírása Építőelemek kombinálása tipikus forgatókönyvekké

14 Autonóm Kölcsönhatás

15 Hogyan lesz a nyers adatból metrika?

16 Kitekintés: AC vs AI  Policy (~szabály, házirend, eljárásrend) alapú tervezés o Állapot alapú  Action o Explicit ha-akkor (~üzleti szabály)  Goal o Mi a „megcélzott” állapot? o A rendszer dönti el a konkrét akciót (pl. heurisztika)  Utility function (hasznosság) o Minden állapotnak „értéke” van o Nem bináris a hasznosság (nem egyértelmű a célállapot) o Rugalmasabb működés, nehezebb specifikáció

17 Példa: Action policy  „Gold” és „Silver” tranzakciók egy adatközpontban  Policy ütközés, „vergődés” Mi lesz az osztott erőforrásokkal? Megoldás: a priori tudás bevitele (pl. Gold fontosabb, mint Silver, bizonyos szint fölött nem kérünk plusz CPU-t, másik szerverre allokáljuk a terhelést, … ) Megoldás: a priori tudás bevitele (pl. Gold fontosabb, mint Silver, bizonyos szint fölött nem kérünk plusz CPU-t, másik szerverre allokáljuk a terhelést, … )

18 Példa: Goal policy  Ugyanaz az adatközpont, cél:  „Vágyott/célzott tartományok” Adott terhelés és erőforráskészlet mellett Adott terhelés és erőforráskészlet mellett T: adott tranzakcióosztály válaszideje C: erőforrás α: kapcsolat a CPU és a válaszidő közt λ: terhelés (egyszerű sorbanállási modell alapján) T: adott tranzakcióosztály válaszideje C: erőforrás α: kapcsolat a CPU és a válaszidő közt λ: terhelés (egyszerű sorbanállási modell alapján)

19 Példa: hasznosság alapú policy  Pl. SLA alapján  Vezérelhet cél alapú policyt, pl. erőforrás menedzser szintjén o Egyszerű specifikáció, komplex döntési logika

20 Kihívások, feltételezések  A hasznosság előre ismert o Rossz specifikáció: Silver osztály „éhezik” o Nincsenek kiugróan fontos/hosszú tranzakciók  Taszkváltás hatása elhanyagolható  Válaszidő egyértelműen mérhető o Átlag? Max?  Az erőforrásmenedzsment hatékony o Nem ront a helyzeten az átkonfigurálás

21 Autonóm rendszerek összehasonlítása  QoS  Költség  Rugalmasság/Granularitás  Autonómia foka  Adaptivitás  Reakcióidő  Érzékenység  Stabilitás

22 Esettanulmány: CoMiFin Szolgáltatásalapú rendszerek, modellvezérelt fejlesztés, komplex eseményfeldolgozás,…

23 Esettanulmány: CoMiFin  „Communication Middleware for Financial Infrastructures”  Motiváció o Banki rendszerek egyre erősebben függenek külső szolgáltatóktól o Támadások egyre kifinomultabbak o Kritikus infrastruktúrák (pl. mobilhálózat, áramellátás, Internet) elleni komplex támadások kivédése o Hagyományos kommunikáció lassú (példa: 8 nap egy eset lezárása)  Cél o Scheme to set up and manage a secure environment (software, hardware, monitoring tools, etc.) for information exchange and analysis  Tanszéki spin-off (OptXware) vezette a demonstrátor fejlesztését

24 Példa: magyar infrastruktúra

25 Logikai architektúra

26 Online adatfeldolgozás (CEP)

27 Architektúra 27 CoMiFin management components (OptXware testbed, Budapest) IBM Event Processing (AGILIS) (IBM Testbed, Haifa) ED Event Processing (DHT) (ED Testbed, Rome) Financial Institutions (FI) emulated by Gateways Logical management (SR creation, …) Monitoring and evaluation SLA management, visualization Reliable communication (currently: Java Message Service)

28 „Szabályozási kör” (részben készült el)

29 Példa monitorozás megvalósítására

30 Eredmények megjelenítése

31 Források  Kephart, J. O., & Chess, D. M. (2003). The vision of autonomic computing. Computer, 36(1), 41-50. IEEE Computer Society. doi:10.1109/MC.2003.1160055  McCann, J., & Huebscher, M. C. (2004). Evaluation issues in autonomic computing. Grid and Cooperative Computing – GCC 2004 Workshops (pp. 597– 608). Springer. doi:10.1007/978-3-540-30207-0_74  Kephart, J. O., & Walsh, W. E. (2004). An artificial intelligence perspective on autonomic computing policies. Proceedings. Fifth IEEE International Workshop on Policies for Distributed Systems and Networks, 2004. POLICY 2004. (pp. 3-12). IEEE. doi:10.1109/POLICY.2004.1309145  László Gönczy, György Csertán, Gábor Urbanics, Hamza Ghani, Abdelmajid Khelil and Neeraj Suri. Monitoring and Evaluation of Semantic Rooms. In Collaborative Financial Infrastructure Protection, Springer, 2012. http://www.springerlink.com/content/l0v4n4185617uq35/  http://comifin.eu/ http://comifin.eu/