Введение в облачные вычисления и примеры облачных баз данных

1 ВВЕДЕНИЕ В ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ

В настоящее время облачные вычисления стали популярной темой для обработки и хранения данных. «Облачные вычисления — это способ обозначения использования общих вычислительных ресурсов и альтернатива использованию локальных серверов для обработки приложений». [1]

Облачные вычисления позволяют пользователям настраивать масштабируемое, безопасное и надежное программное обеспечение и приложения. Облачные вычисления экономят компании, избавляя от необходимости привлекать большое количество персонала и оборудования для запуска и обновления приложений. Существует три типа облачных вычислений, и в этой статье каждый из них будет подробно описан.

Поскольку базы данных являются частью практически каждого компьютерного приложения, поставщики облачных вычислений и платформы, такие как Amazon Cloud Service и Google Cloud Platform, также предлагают сервисы баз данных. Amazon Cloud Service обеспечивает поддержку реляционных баз данных, включая MySQL, Oracle и экземпляры SQL Server [9]. Кроме того, Amazon Cloud Service также обеспечивает поддержку баз данных NoSQL, таких как Amazon SimpleDB [9]. Google Cloud Platform также обеспечивает поддержку как реляционных баз данных Google Cloud SQL, так и баз данных NoSQL, называемых Google Bigtable [5]. Поскольку реляционные базы данных нам более знакомы, в этой статье более подробно будут рассмотрены базы данных NoSQL на основе изучения моделей данных Amazon SimpleDB и Google Bigtable.

В данной статье подробно анализируются и обсуждаются типы облачных вычислений, примеры облачных платформ и облачных баз данных.

2 ТИПЫ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И ПРИМЕРЫ МОДЕЛЕЙ ОБЛАЧНЫХ СЕРВИСОВ

Существует три типа облачных вычислений: «инфраструктура как услуга» (IaaS), «программное обеспечение как услуга» (SaaS) и «платформа как услуга» (PaaS). Помимо определения трёх типов облачных вычислений, в данной статье будут приведены примеры платформ и сервисов, демонстрирующие преимущества использования каждого типа облачных вычислений.

Для наглядного представления различий между PaaS, IaaS и SaaS можно обратиться к рисунку 1. На нём показаны услуги, которыми управляют поставщики, и услуги, которыми управляют пользователи. В частности, в случае с программным обеспечением как услугой поставщик предоставляет клиенту/пользователю все услуги, включая приложения, данные, среду выполнения, промежуточное ПО, операционную систему, виртуализацию, серверы, хранилища и сетевое оборудование. На диаграмме показано, что в случае с инфраструктурой как услугой предоставляется всё оборудование, но всем остальным должен управлять пользователь. Платформа как услуга предоставляет все те же услуги, что и IaaS, но, в отличие от SaaS, не предоставляет приложения и данные. Если компания решает не использовать IaaS, PaaS или SaaS, ей придётся управлять и предоставлять все услуги самостоятельно, что очень дорого и неэффективно.

2.1 Инфраструктура как услуга и Amazon Web Services

Инфраструктура как услуга (IaaS) предоставляет «серверное, сетевое оборудование и системы хранения данных» [1] для хранения приложений, а также платформу для их запуска. Используя IaaS, клиенты могут минимизировать затраты, используя ресурсы по мере необходимости, а не оплачивая и поддерживая центр обработки данных. Amazon Web Services является примером инфраструктуры как услуги и предоставляет клиентам ресурсы для создания собственных масштабируемых приложений в виде различных облачных продуктов. [1] Благодаря Amazon Web Services компаниям не нужно обслуживать или оплачивать системы хранения данных, серверы или сетевое оборудование. Это позволяет организациям быстрее развиваться и снижать ИТ-расходы, поскольку клиенты платят только за то, что используют. [9]

2.2 Программное обеспечение как услуга и Salesforce

Программное обеспечение как услуга (SaaS) — это прикладная модель программного обеспечения, предлагаемая клиентам для использования через Интернет. Поставщики SaaS предоставляют клиентам в аренду прикладное программное обеспечение и ресурсы центров обработки данных, такие как серверы, хранилища и сетевое оборудование, у поставщиков IaaS.[4] Salesforce предлагает множество продуктов, помогающих компаниям-клиентам использовать данные для решения бизнес-задач и взаимодействия со своими клиентами. Поскольку Salesforce является примером модели «программное обеспечение как услуга», функциональность платформы реализована с помощью перетаскивания, что упрощает внедрение инноваций для компаний.[10]

2.3 Платформа как услуга и Microsoft Azure

Платформа как услуга (PaaS) представляет собой сочетание SaaS и IaaS, то есть поставщики предлагают клиентам оборудование и некоторое прикладное программное обеспечение, чтобы они могли разрабатывать и развертывать приложения через Интернет. [1] Поскольку Microsoft Azure является примером платформы как услуги, это комплексный набор облачных сервисов, которые разработчики и ИТ-специалисты используют для создания, развертывания и управления приложениями через глобальную сеть центров обработки данных. Интегрированные инструменты позволяют организациям создавать любые решения — от простых мобильных приложений до решений интернет-масштаба. [11]

3 ПРИМЕРЫ ОБЛАЧНЫХ БАЗ ДАННЫХ

Облачная база данных — это база данных, которая обычно работает на платформе облачных вычислений. Пользователи могут выбрать один из двух методов запуска своей базы данных в облаке [8]. Первый метод заключается в том, что облачные платформы позволяют пользователям устанавливать и поддерживать собственные базы данных в течение ограниченного времени [8]. То есть пользователи могут приобретать или поддерживать базу данных у третьей стороны и использовать другие сервисы, предоставляемые платформами облачных вычислений. Например, пользователи могут использовать Oracle Database 11g Enterprise Edition, предоставляемую Oracle на Microsoft Azure (что является PaaS, как объяснялось ранее). Второй метод заключается в том, что облачные платформы отвечают за установку и поддержку баз данных, а пользователи платят за эти части сервисов [8]. Этот метод называется Database-as-a-service (DBaaS) [8]. Например, Amazon Web Services предлагает три вида баз данных: SimpleDB (NoSQL key-value store), Amazon RDS (реляционная база данных с поддержкой MySQL) и DynamoDB. Microsoft предлагает сервис Azure SQL Database на платформе облачных вычислений Microsoft Azure. Google предлагает NoSQL cloud bigtable, то есть сервисы базы данных больших данных NoSQL на облачной платформе Google. В этой статье мы подробно рассмотрим simpleDB от Amazon и bigtable от Google с точки зрения их моделей данных, а также сравним их преимущества и ограничения.

3.1 Amazon SimpleDB

3.1.1 Основная информация об Amazon SimpleDB

Amazon simpleDB — это распределённая база данных NoSQL, написанная на Erlang компанией Amazon.com [9]. Она используется как часть Amazon Web Services (AWS). Разработчикам нужно только хранить данные и запрашивать их через веб-сервисы, а Amazon simpleDB сделает всё остальное. Таким образом, сервис позволяет разработчикам сосредоточиться на разработке приложений и сэкономить время, переложив трудоёмкую задачу администрирования базы данных на Amazon simpleDB. Кроме того, хотя пользователи не выполняют администрирование базы данных на своих компьютерах, Amazon simpleDB предоставляет основные функции базы данных: быстрые и своевременные запросы, а также высокую доступность и надёжность [9].

3.1.2 Модель данных

Модель данных Amazon SimpleDB упрощает хранение, управление и выполнение запросов к структурированным данным. При использовании Amazon SimpleDB разработчики организуют свои наборы данных в домены, внутри которых они могут размещать данные, получать данные или выполнять запросы. На рисунке 2 показано, как выглядят домены Amazon SimpleDB [7]. Имеется n электронных таблиц, каждая из которых представляет один домен [7]. В каждой таблице содержится от одного до n элементов (строк) и от одного до n атрибутов (столбцов). Элементы содержат пары «имя:значение», связанные с каждым атрибутом, что означает, что существует значение данных, которому соответствует каждая пара атрибутов элемента.

3.1.2.1 SimpleDB от Amazon позволяет пользователям легко добавлять, обновлять и удалять домены и атрибуты [6]. Вот пример того, как пользователь может добавить домен с помощью платформы SimpleDB от Amazon [6]. В этом случае существует несколько доменов и один элемент на каждый домен. На рисунке 3 показаны два домена, каждый с одним элементом, CustomerID:

123 и 456. Чтобы добавить домены в таблицу, используйте функцию PUT с парами «имя-значение» атрибутов для каждого CustomerID. Это показано ниже:

PUT (item, 123), (First name, Bob), (Last name, Smith), (Street address, 123 Main St.), (City, Springfield), (State, MO), (Zip, 65801), (Telephone, 222-333-4444)

PUT (item, 456), (First name, James), (Last name, Johnson), (Street address, 456 Front St.), (City, Seattle), (State, WA), (Zip, 98104), (Telephone, 333-444-5555)

3.1.2.2 Пример нескольких доменов с несколькими элементами

Теперь возьмем более сложный пример, в котором у нас есть несколько доменов, каждый с несколькими товарами. После ввода данных на Рисунок 2 мы компилируем все электронные таблицы в одну таблицу, в которой отображаются все товары всех доменов [7]. Как показано на Рисунок 4, каждый товар показывает одну купленную вещь вместе с ее категорией, подкатегорией, названием, цветом, размером, маркой и моделью. В отличие от реляционных баз данных, одна ячейка в домене может иметь несколько значений. Например, в этом примере item_03 перечисляет три значения в атрибуте Color: синий, желтый и розовый. Кроме того, модель данных Amazon SimpleDB не требует, чтобы все домены имели одинаковые атрибуты [7]. Разные домены могут иметь совершенно разные атрибуты. В этом примере одна электронная таблица содержит товары из категории «Одежда» вместе с атрибутами Subcat., Name, Color и Size, в то время как другая электронная таблица содержит товары из категории «Автозапчасти» с атрибутами Subcat., Name, Mark и Model и т. д. Таким образом, SimpleDB от Amazon предлагает больше гибкости, чем реляционные базы данных, поскольку для каждой ячейки допускается несколько значений. Кроме того, вместо того, чтобы каждый раз обновлять таблицы в MySQL, с помощью SimpleDB от Amazon мы можем легко добавлять, обновлять и удалять атрибуты, которые применяются к определенным записям в каждом домене [3].

3.1.3 Преимущества

Базовая база данных SimpleDB от Amazon недорога в эксплуатации, проста в использовании и обеспечивает стабильный доступ к данным. С SimpleDB от Amazon пользователи платят только за потребляемые ресурсы. [9] SimpleDB от Amazon проста в использовании, поскольку не требует предопределенных схем: данные автоматически индексируются системой при изменении атрибутов. [3]. У Amazon есть дата-центры по всему миру. Таким образом, в случае выхода из строя одного из центров, клиенты всегда смогут получить доступ к своим данным. [5]

3.1.4 Ограничения

SimpleDB от Amazon также имеет некоторые ограничения. Она не может обрабатывать большие запросы и сложные объединения, а также не может гарантировать целостность и согласованность данных. Хотя SimpleDB покрывает 80% всех потребностей баз данных, она важна лишь в определённых контекстах [3]. Она не может обрабатывать длинные запросы и сложные объединения [3]. Кроме того, поскольку данные распределены по нескольким центрам обработки данных, целостность и согласованность данных не гарантируются, что негативно сказывается на пользовательском опыте [3].

3.2 Bigtable от Google

3.2.1 Базовая информация

Bigtable от Google — это тип базы данных NoSQL, предоставляемый Google App Engine, который является примером платформы как услуги (Platform-as-aService). Bigtable описывается как «небольшая по объёму таблица, которая может масштабироваться до миллиардов строк и тысяч столбцов, позволяя хранить терабайты и даже петабайты данных»[2]. «Многие проекты Google, включая веб-индексирование, Google Earth и Google Finance, хранят данные в Bigtable»[2]. Эта база данных успешно предоставляет гибкое и высокопроизводительное решение для всех этих продуктов Google, учитывая их различные потребности[2].

3.2.2 Модель данных

Модель данных Bigtable представляет собой разреженную, распределённую, персистентную многомерную отсортированную карту.[3] На рисунке 5 показана модель данных Bigtable. Она включает карту, где каждое значение представляет собой «неинтерпретируемый массив байтов»[2], возвращающий строку. Карта индексируется по ключу строки, семейству столбцов и временной метке.[2] Каждая строка индексируется по одному ключу строки[2], и каждый ключ строки является атомарным.[2] Квалификатор столбца — это имя, которое вы присваиваете значениям данных внутри семейства, чтобы можно было однозначно идентифицировать каждого члена семейства столбцов. Временная метка — это способ индексации различных версий одних и тех же данных.[2]

3.2.2.1 Пример модели данных Google Bigtable

Для дальнейшего объяснения модели данных приведем пример, ссылающийся на рисунок 6. [2]. Мы хотим сохранить копию большой коллекции веб-страниц и связанной с ними информации, которая может использоваться во многих различных проектах [2]. В этом примере таблица, созданная моделью на рисунке 6, называется Webtable и содержит два семейства столбцов: anchor и content. В частности, ключом строки является обратный URL «com.cnn.www», «contents:» — это семейство столбцов, а содержимое ячейки — «html>...». Столбец «contents:» имеет три версии с метками времени t3, t5 и t6. Семейство столбцов anchor имеет квалификаторы «cnnsi.com» и «my.look.ca.» (с использованием синтаксиса: family:qualifier). Семейство столбцов «contents» содержит основной веб-сайт «html>…», в ​​то время как семейство столбцов «anchor» содержит два веб-сайта «CNN» и «CNN.com», которые перенаправляют вас на исходный веб-сайт «com.cnn.www» [2].

3.2.3 Преимущества и ограничения

Использование Google Bigtable имеет как преимущества, так и ограничения. Bigtable от Google имеет более быстрое время отклика, чем система управления реляционными базами данных (RDBMS) [3]. Традиционные подходы, такие как соединение и нормализация в реляционной базе данных, здесь не нужны [3]. Администрирование базы данных с Bigtable просто, поскольку это пример платформы как услуги [5]. Поэтому пользователям не нужно беспокоиться о покупке и обслуживании оборудования. Вместо этого пользователям нужно только разработать схемы таблиц. Однако, даже если задача должна быть выполнена в одном центре обработки данных, Bigtable не позволяет этого, потому что их система использует большое количество узлов для выполнения любой задачи. Кроме того, Bigtable не поддерживает транзакции ACID, используемые в RDBMS [3].

Выводы

Облачные вычисления предоставляют пользователям возможность настраивать надежное программное обеспечение и приложения, экономя деньги, оплачивая только используемые ресурсы. Существует три типа облачных вычислений: инфраструктура как услуга (IaaS), программное обеспечение как услуга (SaaS) и платформа как услуга (PaaS). Для каждого типа облачных вычислений существует несколько облачных платформ, которые компании могут использовать для хранения и управления своими данными. К ним относятся Amazon Web Services (IaaS), Salesforce (SaaS) и Microsoft Azure (PaaS). Эти платформы также поддерживают реляционные базы данных и базы данных NoSQL. Amazon SimpleDB и Google Bigtable — две облачные базы данных NoSQL, работающие на Amazon Web Services (IaaS) и Google App Engine (PaaS).

Литература

1. Бардуадж Сушил, Джейн Лина, Джейн Сандіп. Облачные вычисления: исследование модели «Инфраструктура как услуга» (IaaS) [Cloud Computing: A Study of Infrastructure as a Service (IAAS)] // International Journal of Engineering and Information Technology. 2010. Т. 2, № 1. С. 60–63.
2. Чанг Фэй, Дин Джеффри, Гемават Санджай и др. Bigtable: распределённая система хранения структурированных данных [Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data]. Google Inc., 2006.
3. Раманатхан Шалини, Гоэл Савита, Алагумалаи Субраманиан. Сравнение облачных баз данных: Amazon SimpleDB и Google Bigtable [Comparison of Cloud database: Amazon’s SimpleDB and Google’s Bigtable] // Recent Trends in Information Systems (ReTIS) : материалы международной конференции (21–23 декабря 2011 г.). 2011.
4. Ву Линлинь, Гарг Сауробх Кумар, Буйя Раджкумар. Управление допуском на основе SLA для провайдеров программного обеспечения как услуги в облачных средах [SLA-based Admission Control for Software-as-a-Service provider in Cloud Computing Environments] // Journal of Computer and System Sciences. 2011. 23 дек.
5. Обзор Cloud Bigtable : электронный ресурс [Overview of Cloud Bigtable] // Google Cloud Platform. 2017. 8 ноября. URL: https://cloud.google.com/bigtable/docs/overview (дата обращения: 05.12.2017).
6. Детали продукта Amazon SimpleDB : электронный ресурс [Amazon SimpleDB Product Details]. Amazon Web Services. URL: https://aws.amazon.com/simpledb/details/ (дата обращения: 05.12.2017).
7. Модель данных Amazon SimpleDB : электронный ресурс [Data Model] // Amazon Web Services Documentation. URL: https://docs.aws.amazon.com/AmazonSimpleDB/latest/DeveloperGuide/DataModel.html (дата обращения: 05.12.2017).
8. Облачная база данных : электронный ресурс [Cloud database] // Википедия — свободная энциклопедия. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_database (дата обращения: 07.12.2017).
9. Amazon SimpleDB : электронный ресурс. Amazon Web Services. URL: https://aws.amazon.com/simpledb/ (дата обращения: 05.12.2017).
10. Что такое облачные вычисления? : электронный ресурс [What is cloud computing?] // Salesforce. URL: https://www.salesforce.com/cloudcomputing/ (дата обращения: 03.12.2017).
11. Что такое Azure? : электронный ресурс [What is Azure?] // Microsoft Azure. URL: https://azure.microsoft.com/en-us/overview/what-is-azure/ (дата обращения: 06.12.2017).
12. Стейми Лора. IaaS против PaaS против SaaS: различия и примеры облачных моделей [IaaS vs PaaS vs. SaaS Cloud Models (Differences & Examples)] : электронный ресурс // HostingAdvice.com. 2017. 30 мая. URL: https://www.hostingadvice.com/how-to/iaas-vs-paas-vs-saas/ (дата обращения: 29.11.2017).