Ia20120118 kaneda
- 2. アジェンダ • 巨大化・高密度化するデータセンタ • クラウドの仕組み〜IaaSの考え方 • データセンタ運用の今後の課題 • まとめ 2
- 4. 今データセンタで起きていること • クラウドコンピューティング（IaaS）の発展 • データセンタへのリソースの集約 – サーバやストレージ – リソースの集約→オンデマンド・セルフサービス – 効率の良いマルチテナントサービス提供 • 一つのデータセンタでは収容できなくなる • 複数データセンタに収容したリソースを使って のサービス提供が求められる 4
- 5. クラウドの基本的な特徴 NIST Special Publication 800-145 / 独立行政法人 情報処理推進機構による翻訳「クラウドコンピューティン グの定義より引用」 オンデマンド・セルフサービス ユーザは、各サービスの提供者と直接やりとりすることなく、必要に応じ、自動的に、 (On-demand self-service) サーバーの稼働時間やネットワークストレージのようなコンピューティング能力を一方的 に設定できる。 幅広いネットワークアクセス コンピューティング能力は、ネットワークを通じて利用可能で、標準的な仕組みで接続可 (Broad network access) 能であり、そのことにより、様々なシンおよびシッククラ イアントプラッフォーム(例えばモ バイルフォン、タブレット、ラップトップコンピュータ、ワークステーション)からの利用を可 能とする。 リソースの共用 サービスの提供者のコンピューティングリソースは集積され、複数のユーザにマルチテ (Resource pooling) ナントモデルを利用して提供される。様々な物理的・仮想的リソースは、ユーザの需要 に応じてダイナミックに割り当てられたり 再割り当てされたりする。物理的な所在場所に 制約されないという考え方で、ユーザは一般的に、提供されるリソースの正確な所在地 を知った りコントロールしたりできないが、場合によってはより抽象的なレベル (例:国、 州、データセンタ)で特定可能である。リソースの例としては、ストレージ、処理能力、メモ リ、およびネットワーク帯域が挙げられる。 スピーディな拡張性 コンピューティング能力は、伸縮自在に、場合によっては自動で割当ておよび提供が可 (Rapid elasticity) 能で、需要に応じて即座にスケールアウト/スケールインできる。ユーザにとっては、多く の場合、割当てのために利用可能な能力は無尽蔵で、いつでもどんな量でも調達可能 のように見える。 サービスが計測可能であること クラウドシステムは、計測能力(*1)を利用して、サービスの種類(ストレージ、処理能力、 (Measured Service) 帯域、実利用中のユーザアカウント数)に適した管理レベ ルでリソースの利用をコント ロールし最適化する。リソースの利用状況は モニタされ、コントロールされ、報告される。 それにより、サービスの利用 結果がユーザにもサービス提供者にも明示できる。 *1 通常、従量課金(pay-per-use)または従量請求(charge-per-use)ベースで計算される。 5
- 6. IaaSの考え方 クラウドの仕組み 6
- 7. クラウドのサービスモデル XaaSの分類は NISTのクラウドサービス分類に従った ソフトウェア・アズ・ア・サー ビス 契約すれば直ちに利用できる SaaS(Software as a Service) プラットフォーム・アズ・ア・ サービス プラットフォーム上にアプリケーションと PaaS(Platform as a Service) データをロードして利用する。 インフラストラクチャ・アズ・ ア・サービス 調達したリソースを使ってシステムインフ IaaS(Infrastructure as a Service) ラを設計構築した上で、アプリケーション とデータをロードして利用する。 SaaS アプリケーションと業務 PaaS ミドルウェア ITインフラ IaaS （サーバ、ネットワーク、ストレージ） 7
- 8. IaaSとは（IIJの場合） リソースプールから切り出した任意のリソースを組み合わせて自 由にシステムを構成できるようにする サーバ、ストレージ、ネットワーク（機能）それぞれのリソースプールがあるとして、これらのリソースプールから任意のシステム 構成が可能なことをIaaSとする。 概念図 公開用Webシステム サーバリソースプール FW LB ストレージリソースプール お客様社内 ネットワーク FW ネットワーク機能 リソースプール FW FW LB LB IDS IDS VPN VPN 8
- 9. 論理インスタンス〜IaaSの構成要素 仮想化技術を用いてリソースをコンポーネント化する場合 論理インスタンス 外部接続 サーバ（ＶＭ + ローカルストレージ + OS) Win Linux Win リソースプール インターネット サーバリソースプール VM VM VM WAN NAS（ＶＭ + ローカルストレージ + 仮想ア プライアンス) NAS ストレージリソースプール イーサネットセグメント 仮想化 （ＶＬＡＮ） VM ネットワーク機能（ＶＭ + ローカルストレー ジ + 仮想アプライアンス) VPN LB FW VM VM VM 9
- 10. 典型的なIaaSの物理構成(POD) スイッチで構成されたL2ネットワークは802.1QタグVLANを用い て仮想化している。物理サーバ1000台程度 WAN インターネット R R POD Core L2SW Core L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW iSCSI Storage iSCSI Storage Core L3SW Core L3SW iSCSI Storage iSCSI Storage 10
- 12. コンポーネントからシステムを構築するロジック 典型的な２層Web/DBシステム（論理図） 自動化 Router 外部接続 １．リソースプールからお客様割り当てリソースを 切り出す ２．ネットワーク（VLAN）を払い出す FW ３．切り出したリソースとネットワークを接続する ４．OS、仮想アプライアンスをVMにロードして設 定する LB 5. 外部ネットワークと接続する webapp1 webapp2 DB 12
- 13. コンポーネントからシステムを構築するロジック お客様システムの構築を自動化する 自動化 １．リソースプールからお客様割り当てリソースを 切り出す ２．ネットワーク（VLAN）を払い出す VM ３．切り出したリソースとネットワークを接続する ４．OS、仮想アプライアンスをVMにロードして設 定する VM 5. 外部ネットワークと接続する VM VM VM 13
- 14. コンポーネントからシステムを構築するロジック お客様システムの構築を自動化する 自動化 １．リソースプールからお客様割り当てリソースを 切り出す ２．ネットワーク（VLAN）を払い出す VM ３．切り出したリソースとネットワークを接続する ４．OS、仮想アプライアンスをVMにロードして設 定する VM 5. 外部ネットワークと接続する VM VM VM 14
- 15. コンポーネントからシステムを構築するロジック お客様システムの構築を自動化する 自動化 １．リソースプールからお客様割り当てリソースを 切り出す ２．ネットワーク（VLAN）を払い出す VM ３．切り出したリソースとネットワークを接続する ４．OS、仮想アプライアンスをVMにロードして設 定する VM 5. 外部ネットワークと接続する VM VM VM 15
- 16. コンポーネントからシステムを構築するロジック お客様システムの構築を自動化する 自動化 １．リソースプールからお客様割り当てリソースを 切り出す ２．ネットワーク（VLAN）を払い出す VM FW ３．切り出したリソースとネットワークを接続する ４．OS、仮想アプライアンスをVMにロードして設 定する VM LB 5. 外部ネットワークと接続する OS VM VM webapp VM OS+DB 16
- 17. コンポーネントからシステムを構築するロジック 典型的な２層Web/DBシステム（論理図） 自動化 Router 外部接続 １．リソースプールからお客様割り当てリソースを 切り出す ２．ネットワーク（VLAN）を払い出す FW ３．切り出したリソースとネットワークを接続する ４．OS、仮想アプライアンスをVMにロードして設 定する LB 5. 外部ネットワークと接続する webapp1 webapp2 DB 17
- 18. データセンタ運用の今後の課題 18
- 19. PODの課題 イーサネットの限界と適切な帯域割り当ての実現に向けて • 同一エッジスイッチに収容されたサーバ、VM間の通信であればあまり問題にならない。但し、仮想環境下では同じサーバに収 容されたVMどうして物理NICの帯域を取り合うので仮想スイッチでの対応が必要（IIJでは一部、仮想スイッチで帯域制御） • VLAN IDは12bit なので、1契約（≒システム）で2VLAN利用するとすれば 2000契約程度しか収容できない • エッジ 32K MAC、コア 160K MAC、1VM 3 vNIC 利用と考えた場合 10000VM 程度、1物理サーバ 8VM だと、物理 1250 台 程度が限界 • エッジｰコア間の帯域が10GbEでは足りない→コアを廃止しエッジスイッチ同士をフルメッシュで接続するイーサネットファブリッ クへ Core L2SW Core L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW Edge L2SW サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ サーバ 19
- 20. データセンタネットワークの課題 1データセンタ辺り5-6PODを収容する（5000-6000物理サーバ） • PODを跨いでL2でプライベートに接続することをユーザーから望まれ ているが現在の製品、技術では適切に実装できない WAN インターネット R R データセンター POD間を接続する何ら かのネットワーク Core L2SW Core L2SW Core L2SW Core L2SW Core L2SW Core L2SW POD辺り1000台程度の POD辺り1000台程度の POD辺り1000台程度の サーバ サーバ サーバ 20
- 21. IaaSのネットワークの全体像 2万台程度の物理サーバを収容するクラウドネットワーク • 地理的に分散した環境ではデータセンタ間を接続するネットワーク帯域や遅延も問 題となる。 • 数万にも及ぶ仮想サーバ、仮想ネットワークを監視・運用する仕組みが必要となる。 21
- 23. データセンタ運用の今後の課題 まとめ 23
- 24. データセンタ運用の今後の課題 • クラウドサービスを提供するためのデータセンタ は巨大化し分散していく • 仮想化技術の進展により自由なシステム構成を オンデマンドで提供することが可能となりつつあ る。 • ユーザはL2プライベートなネットワーク構成を好 むが現時点では物理サーバ1000台程度の構成 が限界である • IaaSにおいては分散データセンタ環境下でサー ビスを提供するためのネットワーク技術を開発す ることが急務である。 24
- 25. 具体的な課題 • 設備構成上の課題 – データセンタを跨るシームレスなネットワークを如何 に構成するか – データセンタが分散したときにストレージをどう構成 するか – 論理インスタンス間の適切な帯域制御の実現 – 高速・広帯域なネットワークの適切なコストでの実現 • 運用管理上の課題 – 数万台〜数十万台のVMをどう管理するか – プライベートなネットワークの監視をどう実現するか 25