Cloud Computing

Begriff

• Bereitstellung von Computingdiensten über das Internet
• Computingdienste
  • Compute
  • Netzwerk
  • Speicher
  • Analyse

Hyperscaler

• Cloud-Service-Provider für
  • Rechenleistung
  • Speicher
  • Security
  • …
• hochskalierbar
  • mehrere hundert Datenzentren
  • weltweit
• Beispiele
  • Amazon Web Services (aws)
  • Google Cloud
  • Microsoft Azure
  • Alibaba Cloud
  • IBM Cloud

Betriebskonzepte

Cloudarten

Public Cloud

• externer Hosting-Anbieter
• bietet Services mehreren Organisationen an
• sicherer Zugriff (meist) über öffentliches Internet

Private Cloud

• Erstellen eigener Cloudumgebung im eigenen Rechenzentrum
• Unternehmen ist zuständig für bereitgestellte Dienste und Hardware
• Beispiel für Open-Source-Software
  • Apache CloudStack

Hybride Cloud

• Kombination von öffentlicher und privater Cloud

Compute-Dienste

• Virtual Machines
• Container-Groups und -Instances
• Serverless Computing
• Storage
• Networking

Clouddienstmodelle

IaaS - Infrastructure-as-a-Service

• flexibelster Clouddienst
• Benutzer
  • mieten Hardware (VMs, Netwzerke usw.)
  • konfigurieren den Rest (Webserver, Datenbank usw.)

PaaS - Platform-as-a-Service

• Fokus auf Anwendungsentwicklung
• Cloudanbieter
  • Plattformmanagement
• Benutzer
  • liefert nur Software-App
  • Beispiel: Installation von HTML, CSS und JavaScript auf fertigen Webservern

SaaS - Software-as-a-Service

• Preismodell für nutzungsbasierte Bezahlung
• Benutzer
  • zahlen für fertige Software (meistens) im Rahmen eines Abonnementmodells
  • Beispiele: Discord, ChatGPT, Microsoft Office 356

FaaS - Function-as-a-Service

• Steuerung von Anwendungslogiken aufgrund bestimmter Ereignisse
• serverloses Computing
  • Abstrahierung von Server, Infrastruktur und Betriebssysteme
  • Azure übernimmt Verwaltung der Serverinfrastruktur und Zuteilung/Aufhebung der Zuteilung von Ressourcen entsprechend Bedarf
  • Implementierungen in Azure: Azure Functions und Azure Logic Apps

Shared Responsibility in Azure

Projektarchitektur

• Aufteilung von Applikationen in Teilsysteme für bessere
  • Übersichtlichkeit
  • Wartbarkeit
  • Erweiterbarkeit / Wiederverwendbarkeit
• Zertrennung auf verschiedenen Ebenen
  • Funktionen
  • Klassen
  • Module
  • Teilsysteme
• Layers / Tiers
  • Unterteilungen von Applikationen
  • Gruppierungen
    • 1-Tier
      • Client-App: Darstellung, Business-Logik, Daten
    • 2-Tier
      • Client-App: Darstellung, Business-Logik
      • Datenbank: Daten
    • 3-Tier
      • Client-App: Darstellung
      • Middleware: Business-Logik
      • Datenbank: Daten
    • n-Tier
      • Aufteilung der Applikation in jede/viele einzelne Funktion
      • Beispiel: Netflix

DevOps und Containerisierung

Software Development Cycle

Problematiken

• viele verschiedene Stellen
• jeder Computer ist anders
• Wiederverwendbarkeit
• Skalierbarkeit

Lösungsvarianten

1. VMs
   • jeder Entwickler entwickelt in VM, welche auf Environments läuft
   • Nachteile
     • sehr langsam
     • ressourcenintensiv
2. Container
   • jeder Entwickler entwickelt in seinen Containern, welche auf Environments läuft
   • Nachteile
     • keine GUI-Applikation

Containerisierung

Container

• isolierte Prozessgruppe
• sehen nur bestimmte Resourcen
• benutzen direkt Betriebssystem, um Commands auszuführen

Container-Images

• Bauleitungen für Container
• schichtartig aufgebaut
• mit eigenen Schichten erweiterbar

Container-Registries

• beinhalten Images
• Beispiel: Docker hub, private Registries in Azure

Docker

• beliebteste Container Engine
• lädt Images
• erstellt, startet, stoppt Container
• isoliert Container
  • Netzwerke
  • Bind-Mounts (Ordner)

Docker Compose

• zum Orchestrieren von Container
• Vorstufe zu z.B. Kubernetes

Infrastructure as Code

• Konfiguration und Verwaltung der Infrastruktur via Beschreibungsmodell/Code
• sehr wichtig in DevOps
• Arten: Globales IaC und App-IaC

Frameworks

• Azure Bicep
  • Bicep
  • nur für Azure Cloud
  • Zustandsverwaltung der Infrastruktur in Azure
• Terraform
  • multi-Cloud fähig
  • Infrastruktur-Zustands-Verwaltung und -Speicherung in Datei (Konfliktpotential)

Serverless

• nur Bezahlung, wenn Code ausgeführt wird
• Clouddienstleister ist für Ressourcen-Bereitstellung und Skalierung verantwortlich
• Kunde bestimmt Code, welcher ausgeführt werden soll

Serverless vs PaaS

• Nachteile PaaS
  • mehr Konfiguration
  • Skalierung muss konfiguriert werden
  • Applikation läuft konstant (mehr Kosten, wenn selten verwendet)
• Gemeinsamkeiten
  • Entwickler schreiben nur Code
  • Server muss nicht verwaltet werden

Function as a Service FaaS

• einzelne Funktion mit genau einer Aufgabe
• automatische Skalierung bei grosser Auslastung
• ideal für Microservice Architektur
• Beispiele
  • Prozessautomatisierung
  • IoE - Internet of Everything
  • Machine Learning
• Auslöser
  • HTTP-Endpoint
  • Zeitsteuerung
  • Event

Static Web Hosting

• Hosting von statischen Assets einer Webseite
  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
• Bereitstellung eines SSL Zertifikates
• nicht für Server-seitigen Code (z. B. PHP, Java)
• Server liefert auf Anfrage nur Dateien