Feb. 27, 2010 日本アイ・ビー・エム株式会社
Linux/OSS エバンジェリスト 中井 悦司
目次
クラウドとは？
IBM クラウド事例に見るクラウド構成技術
クラウドを作る/使う技術としての OSS
参考資料
クラウドとは？
クラウドとは？
自動化するのが IBM のクラウド技術です
=
IBM IBM クラウド・コンピューティング クラウド・コンピューティング
コスト 削減 コスト
物理リソースを仮想化
削減することで、管理を下 位レイヤー内に分離し ます
仮想化 + 標準化 + 自動化
サーバー構築等のサ ービスをメニュー化する ことでユーザーの利便 性、IT部門の管理性 を向上させます
サービス申請から提 供までを自動化し てスピードアップし、
同時に省力化を図 ります
利便性 向上 利便性
向上
システムを「作る」から「使う」の発想へ転換
IT リソースの『自動販売機』を実現する IBM のクラウド技術
IBM 社内のソフトウェア開発・検証プロジェクトで活用中のプライベート・クラウド環境
～ RC2 / Research Compute Cloud ～
Web ポータルでリクエストすると、承認 プロセスとプロビジョニングを自動で実行 マルチプラットホームの仮想サーバー・
イメージを即座に提供
開発に必要なミドルウェアをセットで提供
飲み終わった缶はきちんとリサイクル！
自動販売機の『利用者』と『販売商品』でクラウドを分類
複数企業のユーザーが共同利用
アプリケーション環境を提供 = SaaS
（エンドユーザーがすぐに使えるアプリケーション・サービス）
OS + Middleware 環境を提供 = PaaS
（プログラマがアプリケーションを開発できる環境）
OS 環境を提供 = IaaS
（管理者がシステムを構築・運用できる環境）
Private クラウド Public クラウド
企業内のユーザーのみが利用
SalesForce.com
Amazon EC2 Google App Engine IBM RC2
IBM CloudBurst (*1)
(*1) http://www-06.ibm.com/software/jp/tivoli/products/cloudburst/
(*2) http://www.youtube.com/watch?v=nO5r74Cnegg
(*3) http://www-06.ibm.com/itsolutions/jp/deepcomputing/DCCoD/
IBM LotusLive(*2)
IBM CoD Service (*3)
IBM クラウド事例に見る クラウド構成技術
IBM クラウド事例に見る
クラウド構成技術
クラウド・コンピューティングマネジメント・サービス
仮想
仮想 マシンマシン
仮想仮想 マシンマシン
仮想仮想 マシンマシン
仮想仮想 マシンマシン
IBM BladeCenter HS21 / HS12
次世代の分散コンピューティング環境の教育および研究や検証を行うことができ るクラウド・コンピューティング環境を、大学院システム情報科学研究院に構築。
Apahce Hadoop を中心とした分散コン ピューティングの研究環境を提供する
“Private PaaS” を学内に構築。
教育研究機関として、標準技術としての OSS を活用したクラウドシステムの構築 が目標。
九州大学様～学内クラウド構築事例
Apache Apache
Hadoop
Hadoop Apache Apache
Hadoop Hadoop
教育向けのクラウド・コンピューティング環境を構築 http://www-06.ibm.com/jp/press/2008/12/0201.html
クラウド・コンピューティングなどの最新技術を「スマート」なキャンパス・社会づくりに活用 http://www-06.ibm.com/jp/provision/no64/customer_interview1.html
本事例でのクラウドを構成する技術要素
サーバー・ハードウェア
► IBM BladeCenter (x86_64 サーバー ) を採用
サーバー仮想化技術
► OSS の仮想化技術を採用
アプリケーション実行環境
► Linux + Apache Hadoop による分散コンピューティング環境を提供
クラウド管理システム （オペレーションサポートシステム）
► IBM RC2 の技術を利用して、商用 SW 製品（ IBM Tivoli Provisioning Manager ）で構築
オープンソース
オープンソース
商用製品
+ 独自開発クラウド作る / 使う技術 としての OSS
クラウド作る / 使う技術
としての OSS
Linux は、企業向けクラウドサービスの標準技術
Linux は、クラウドサービス提供企業の共通基
盤技術としてのデファクト・スタンダード 複数の企業が連携してクラウドサービスを提供
する環境を確立 パートナーエコシステム
Linux は、企業システムに求められるセキュリ
ティ品質を満たす OS 社内データセンターと同等の安全で管理された
環境を実現 セキュリティとコンプライアンス
Linux に関連する様々なオープンスタンダード 技術が活用可能
お客様のビジネス要件に応じて、様々なクラウ ドサービスの選択・移行が可能な環境を実現 可搬性のある環境
Linux ベースの製品ソリューションによるサービ ス管理機能の実装が可能
お客様が必要とするサービスレベルとそれに 見合った価格のサービスを提供
適切なサービスレベル
Linux は、ライセンスの制約に縛られずにリソー スの追加が可能
お客様の必要に応じて自由にリソースの追加、
変更ができる環境を提供 柔軟なサービス
Linux の優位性 Five Keys 内容
企業向けクラウド戦略を成功させるための５つの鍵 Five Keys to Sucsess for Enterprise Cloud Strategy
Linux and Commercial Software: Combining to Support the Cloud Environment http://www.dbta.com/downloads/Hurwitz-IBM_Linux_Cloud.pdf
Linux は、５つの鍵の全てに該当する OS
Linux 標準仮想化技術となった KVM
KVM (Kernel-based Virtual Machine) とは？
► Qumranet （現在は Red Hat が買収）の Avi Kivity が 2006 年 10 月に開発をスタート
► 2 ヶ月後に Linux カーネルのソースコード取り込まれ、 Linux 標準の仮想化機能となる
► カーネル開発コミュニティのメンバーとして IBM のエンジニアも KVM の開発に貢献
KVM の特徴
► Linux カーネルに仮想化機能を統合
– Linux カーネルの優れたプロセス管理、 I/O 管理などの機能を有効活用
– Linux のインターフェースを利用した仮想化管理が可能
► CPU の仮想化支援機能を利用した完全仮想化を提供
– 既存の OS を無修正でゲスト OS として実行可能
– コンパクトかつ自然な実装で、効率のよい仮想化機能を実現
Linux と KVM は一緒に 進化を続ける
さまざまな管理ツールが 容易に作成可能
Linux カーネルとの
スムーズな統合を実現
KVM の開発に関わる主な企業
# cd linux/kernel/git/stable/linux-2.6-stable
# git log -p -M virt/kvm arch/x86/kvm arch/s390/kvm arch/powerpc/kvm ¥ arch/ia64/kvm drivers/s390/kvm | gitdm -d -u -s -a
31.8%
352 Red Hat
8.8%
12.9%
13.5%
14.0%
全体割合
97 AMD
143 Qumranet
149 IBM
155 Intel
変更数 企業名
29.5%
18948 Qumranet
2.8%
14.6%
18.0%
28.1%
全体割合
1815 AMD
9384 Red Hat
11528 IBM
18041 Intel
変更行数 企業名
Red Hat / Qumranet / IBM の 3 社で KVM のソースコードの 50% 以上を開発
（2009/09/17 の集計結果）
⇒Linux カーネルのソースコードに含まれるKVM 関連部分のプログラマー名を抽出して、所属企業別に集計
Hadoop とは
Hadoop は、 Google が提唱した分散データ処理を 実装するフレームワークを OSS として提供します。
► HDFS (Hadoop Distributed File System)
– 複数のノードのローカルファイルシステムを論理的に結合し て、1 つの共有ファイルシステムを作成します。
► Hadoop MapReduce
– MapReduceと呼ばれる分散コンピューティングモデルに基
づくプログラムをJava で作成するためのフレームワークを 提供します。
MapReduce の仕組みは実は単純なものですが、
Google が実際に大規模なデータ解析を実現し、そ
の有用性を証明したことが、データ解析の研究にお ける画期的な出来事だと言えます。
ネットワークサービス企業以外の一般企業での活用の期待が高まっています。
►
クレジットカードの使用履歴の分析（金融機関）や証券取引履歴の分析（証券会社）での
Hadoopの利用が 既に始まっています。
Hadoop
の導入は以外と簡単です。
まずは、一度、試してください。
クラウドを使う技術としての Hadoop
クラウドインフラを利用することで、大規模なサーバー環境の維持管理が難しい 一般企業でも Hadoop の活用が広がると期待されます。
ちなみに、 Google では・・・
(*)►
次のようなデータ処理を
MapReduceモデルで実装しています。
– Web サイト内の文字列検索/ 大規模なソート処理
– URL 毎のアクセスカウント（Web サーバーのアクセスログの解析）
– 特定のURL にリンクを貼っているWeb サイトのリストの作成
– Web サイト毎の単語の出現回数のリストの作成
– 特定の単語が含まれるWeb ページのリストの作成
►
平均的に次のような規模の
MapReduce処理を実装しています。
– 使用ノード数2,000 / map 処理の分割数 200,000 / reduce 処理の分割数 5,000
(*) MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters - http://labs.google.com/papers/mapreduce.html
クラウド環境で Hadoop を活用するための Know-How の提供 Hadoop を含む Mass Scale Computing 技術のコミュティ貢献
Hadoop を基盤としたより高度な情報分析アプリケーションの開発
《企業システムでの Hadoop 活用に向けた IBM の取り組み》
次のようなクラウド管理機能の提供が OSS クラウドのこれからの課題です。
►
オペレーションサポートシステム ⇒ メータリング、モニタリング、プロビジョニング、セキュリティなど
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