Autonomic Autonomic ComputingComputing

Aspekte und Werkzeuge der Aspekte und Werkzeuge der DatenbankadministrationDatenbankadministration

Christian Adam – Thema 2Christian Adam – Thema 2

GliederungGliederung 1. Motivation1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management3. Self-Management 4. Architektur4. Architektur 5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingZusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

GliederungGliederung1. Motivation1. Motivation 2. Die Vision2. Die Vision 3. Self-Management3. Self-Management 4. Architekturelle Anforderung4. Architekturelle Anforderung 5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingZusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

seit 50ern:seit 50ern:– 1 : n 1 : n n : 1 n : 1

Benutzer verwalten immer mehr Benutzer verwalten immer mehr ComputersystemeComputersysteme

Verbindung über NetzwerkeVerbindung über NetzwerkeInteraktion zwischen Geräten steigtInteraktion zwischen Geräten steigt

Wandel der BenutzerstrukturWandel der Benutzerstruktur

1. Motivation - Geschichte1. Motivation - Geschichte

Stark wachsende Anforderungen bzgl. Stark wachsende Anforderungen bzgl. Performance, Verfügbarkeit und SicherheitPerformance, Verfügbarkeit und Sicherheit

Hohe BeanspruchungHohe BeanspruchungTeilweise sogar ÜberforderungTeilweise sogar Überforderung

BenutzerBenutzer

1. Motivation - Geschichte1. Motivation - Geschichte

Hochqualifizierte Spezialisten gefordertHochqualifizierte Spezialisten gefordertAufgaben komplexer und zeitaufwendiger:Aufgaben komplexer und zeitaufwendiger:

– Installation und IntegrationInstallation und Integration– Konfiguration, Wartung, Bedienung und Konfiguration, Wartung, Bedienung und

OptimierungOptimierung

größtenteils tägliche Routinearbeitengrößtenteils tägliche RoutinearbeitenKaum Zeit für kreative AufgabenKaum Zeit für kreative Aufgaben

SystemadministratorenSystemadministratoren

1. Motivation - Geschichte1. Motivation - Geschichte

Vielzahl neuer Softwaresysteme zur Vielzahl neuer Softwaresysteme zur KonkurrenzfähigkeitKonkurrenzfähigkeit

Hohe Kosten Hohe Kosten Gutes Personal erforderlichGutes Personal erforderlich

WirtschaftWirtschaft

1. Motivation - Geschichte1. Motivation - Geschichte

Moore´s LawMoore´s Law

Problem:Problem: KOMPLEXITÄT KOMPLEXITÄT

1. Motivation - heute1. Motivation - heute

AUTONOMIC COMPUTINGAUTONOMIC COMPUTING

Lösung

Technologische KomplexitätTechnologische KomplexitätInfrastruktur des SystemsInfrastruktur des SystemsEnorme KostenEnorme KostenMangel an qualifizierten ArbeitskräftenMangel an qualifizierten Arbeitskräften

TriebkräfteTriebkräfte

1. Motivation - Zusammenfassung1. Motivation - Zusammenfassung

GliederungGliederung 1. Motivation1. Motivation

2. Die Vision des AC2. Die Vision des AC 3. Self-Management3. Self-Management 4. Architektur4. Architektur 5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingZusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Vizepräsident der Forschungsabteilung bei IBMVizepräsident der Forschungsabteilung bei IBMMärz 2001 März 2001 „National Academy of Engineers“„National Academy of Engineers“ Legte Grundstein für die Forschung des ACLegte Grundstein für die Forschung des AC

Paul Horn (I)Paul Horn (I)

2. Die Vision des AC2. Die Vision des AC

Zitate aus seinem Manifest:Zitate aus seinem Manifest:– “[...] But now we face a problem springing from the very

core of our success - and too few of us are focused on solving it.“

– „[...] More than any other I/T problem, this one - if it remains unsolved - will actually prevent us from moving to the next era of computing.“

– „[...] The obstacle is complexity. Dealing with it is the single most important challenge facing the I/T industry.”

Paul Horn (II)Paul Horn (II)

2. Die Vision des AC2. Die Vision des AC

Annähernd perfektes System der NaturAnnähernd perfektes System der NaturSteuert Atmung, Stoffwechsel, Herzschlag, Steuert Atmung, Stoffwechsel, Herzschlag,

Verdauung etc. automatischVerdauung etc. automatischMensch tut diese Vitalfunktionen unbewusstMensch tut diese Vitalfunktionen unbewusstKonzentration auf andere AufgabenKonzentration auf andere Aufgaben

Autonome Systeme lehnen daran anAutonome Systeme lehnen daran an

Vgl. Autonomes NervensystemVgl. Autonomes Nervensystem

2. Die Vision des AC2. Die Vision des AC

Selbständigkeit des SystemsSelbständigkeit des Systems– Routinearbeiten und LernfähigkeitRoutinearbeiten und Lernfähigkeit– SLA = Service Level AgreementSLA = Service Level Agreement

Entlastung/Unabhängigkeit der AdministratorenEntlastung/Unabhängigkeit der AdministratorenWirtschaftliche SicherheitWirtschaftliche Sicherheit

– Schnelle und sichere GeschäftsabwicklungSchnelle und sichere Geschäftsabwicklung– Effektiveres PersonalmanagementEffektiveres Personalmanagement

Ziele des ACZiele des AC

2. Die Vision des AC2. Die Vision des AC

GliederungGliederung 1. Motivation1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing2. Die Vision des Autonomic Computing

3. Self-Management3. Self-Management 4. Architektur4. Architektur 5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingZusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

4 zentrale Teilfelder:4 zentrale Teilfelder:

Selfmanagement - CHOPSelfmanagement - CHOP

3. Self-Management3. Self-Management

Self – Self – CC onfiguring onfiguringSelf – Self – HH ealing ealingSelf – Self – OO ptimizing ptimizingSelf – Self – PP rotecting rotecting

CHOPCHOP

3. Self-Management3. Self-Management

z.B. Integration einer Datenbank / SAP R3z.B. Integration einer Datenbank / SAP R3Eigenständige Konfiguration neuer Eigenständige Konfiguration neuer

KomponentenKomponentenBeachtung vorgegebener RichtlinienBeachtung vorgegebener RichtlinienOhne Beschränkungen der VerfügbarkeitOhne Beschränkungen der Verfügbarkeit

3.1 Self - Configuring3.1 Self - Configuring

3. Self-Management3. Self-Management

Garantie optimaler Performance / SLAsGarantie optimaler Performance / SLAsStändige Optimierung der Effizienz Ständige Optimierung der Effizienz

z.B. Parametereinstellung von DB2 / SAP R3 z.B. Parametereinstellung von DB2 / SAP R3 Leistungsengpässe überbrückenLeistungsengpässe überbrückenStändige Überprüfung der Aktualität /AuslastungStändige Überprüfung der Aktualität /AuslastungDurchführung von Selbsttests Durchführung von Selbsttests

3. Self-Management3. Self-Management

3.2 Self - Optimizing3.2 Self - Optimizing

Fehlererkennung und FehlerbehebungFehlererkennung und FehlerbehebungAutonome DiagnosekomponenteAutonome Diagnosekomponente

3.3 Self - Healing3.3 Self - Healing

3. Self-Management3. Self-Management

Lokalisierung Isolation

InstallationVon Patches

Benachrichtigung

Sicherheit und ZuverlässigkeitSicherheit und ZuverlässigkeitSchutz gegen „Angriffe“ von Schutz gegen „Angriffe“ von

– Innen Innen menschliche Fehler, Ausfall von menschliche Fehler, Ausfall von KomponentenKomponenten

– Außen Außen gezielte Attacken durch Viren gezielte Attacken durch Viren

Zugangskontrolle, Schutz vor unauthorisierten Zugangskontrolle, Schutz vor unauthorisierten ZugriffenZugriffen

3.4 Self - Protecting3.4 Self - Protecting

3. Self-Management3. Self-Management

Self-Organizing und Self-Inspecting Self-Organizing und Self-Inspecting

+ Zusätzliche Anforderungen+ Zusätzliche Anforderungen

– – ÜberschneidungenÜberschneidungen

– – Ausrichtung auf autonome DBMSAusrichtung auf autonome DBMS

Erweiterung von CHOPErweiterung von CHOP

3. Self-Management3. Self-Management

Dynamische Reorganisation/ Umstrukturierung Dynamische Reorganisation/ Umstrukturierung des Datenlayoutsdes Datenlayouts

Indexe, Zugriffspfade, VerzeichnisseIndexe, Zugriffspfade, VerzeichnisseOptimierung der PerformanceOptimierung der Performance

Speicherbelegung, ZugriffszeitenSpeicherbelegung, Zugriffszeiten

3. Self-Management3. Self-Management

3.5 Self-Organizing3.5 Self-Organizing

Autonomic Systems „know themselves“Autonomic Systems „know themselves“ Sammeln, Speichern und Analysieren von InformationenSammeln, Speichern und Analysieren von Informationen

– Performance optimierenPerformance optimieren– Problemquellen erkennenProblemquellen erkennen– Trends ableitenTrends ableiten

3. Self-Management3. Self-Management

Inspectionresults

DBAAndere autonome

Komponenten

3.6 Self-Inspecting3.6 Self-Inspecting

GliederungGliederung 1. Motivation1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management3. Self-Management

4. Architektur4. Architektur 5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingZusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

StrukturStruktur Autonomic elements

1 Autonomic Manager > 1 Managed element

4. Architektur4. Architektur

4. Architektur4. Architektur

MAPEMAPEMonitor: Sammelt Systemdetails

Analyse:change request

Plan: Erstellt Set of changes

Execute: Führt Prozeduren aus

Knowledge Source: Informationskatalog der control loop

GliederungGliederung 1. Motivation1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management3. Self-Management 4. Architektur4. Architektur

5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingZusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Evolutionäre Einführung eines Autonomen Evolutionäre Einführung eines Autonomen SystemSystem

Grad der Selbstverwaltung erhöhtGrad der Selbstverwaltung erhöht5 Stufen:5 Stufen:

5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels

IntegrationsstufenIntegrationsstufen

1. BASIC:1. BASIC: Administratoren managen allesAdministratoren managen alles2. MANAGED:2. MANAGED: Autonome InformationssammlungAutonome Informationssammlung3. PREDICTIVE:3. PREDICTIVE: Autonome AnalysefähigkeitAutonome Analysefähigkeit4. ADAPTIVE:4. ADAPTIVE: Autonome Auswahl der SzenarienAutonome Auswahl der Szenarien5. AUTONOMIC:5. AUTONOMIC: Globalisierung der ZieleGlobalisierung der Ziele

GliederungGliederung 1. Motivation1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management3. Self-Management 4. Architektur4. Architektur 5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels

6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingZusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

IndustrieIndustrieOrganisation Projekt Aufgaben

HP Virus throtteling software

Virenschutz

IBM eLiza Protecting, Configuring, Optimizing

Oceano Optimizing

Intel Itanium 2 Fehlererkennung

SUN N1 Configuring

6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze

ForschungForschungUniversität Projekt Aufgaben

Monash Uni

Australien

Nimrod-G Support deadline

University of California, Berkley

Recovery Oriented Computing(ROC)

Regeneration nach Fehlern

Oceanstore Effizienter Speicherzugriff

Uni of Maryland

Baltimore County

eBiquity Cooperation of components

6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze

GliederungGliederung 1. Motivation1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management3. Self-Management 4. Architektur4. Architektur 5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze

7. Fazit7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingZusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Autonomic Computing = fantastische VisionAutonomic Computing = fantastische VisionAber: langer Weg + enormer ForschungsaufwandAber: langer Weg + enormer ForschungsaufwandAdiminstratoren entlasten ,nicht ersetzenAdiminstratoren entlasten ,nicht ersetzen

„ „Autonomation Paradoxon“ ???Autonomation Paradoxon“ ???Grenze des Autonomic Computing: HardwareGrenze des Autonomic Computing: Hardware

7. Fazit7. Fazit

FazitFazit

GliederungGliederung 1. Motivation1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management3. Self-Management 4. Architektur4. Architektur 5. Five Maturity Levels5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit7. Fazit

Zusatz: Autonomic vs. Proactive Zusatz: Autonomic vs. Proactive ComputingComputing

Zukünftige Anwendungen der DatenverarbeitungZukünftige Anwendungen der DatenverarbeitungZiel ist die Reale WeltZiel ist die Reale Weltz.B. Personal Serverz.B. Personal ServerAndere AusrichtungAndere AusrichtungAber auch KomplementärwirkungAber auch Komplementärwirkung

6. Autonomic vs. Proactive Computing6. Autonomic vs. Proactive Computing

Proactive ComputingProactive Computing