Autonomic Computing Aspekte und Werkzeuge der Datenbankadministration Christian Adam – Thema 2

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing 2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architektur 4. Architektur 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision 2. Die Vision 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architekturelle Anforderung 4. Architekturelle Anforderung 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

seit 50ern: seit 50ern: – 1 : n n : 1 Benutzer verwalten immer mehr Computersysteme Benutzer verwalten immer mehr Computersysteme Verbindung über Netzwerke Verbindung über Netzwerke Interaktion zwischen Geräten steigt Interaktion zwischen Geräten steigt Wandel der Benutzerstruktur 1. Motivation - Geschichte

Stark wachsende Anforderungen bzgl. Performance, Verfügbarkeit und Sicherheit Stark wachsende Anforderungen bzgl. Performance, Verfügbarkeit und Sicherheit Hohe Beanspruchung Hohe Beanspruchung Teilweise sogar Überforderung Teilweise sogar Überforderung Benutzer 1. Motivation - Geschichte

Hochqualifizierte Spezialisten gefordert Hochqualifizierte Spezialisten gefordert Aufgaben komplexer und zeitaufwendiger: Aufgaben komplexer und zeitaufwendiger: – Installation und Integration – Konfiguration, Wartung, Bedienung und Optimierung größtenteils tägliche Routinearbeiten größtenteils tägliche Routinearbeiten Kaum Zeit für kreative Aufgaben Kaum Zeit für kreative Aufgaben Systemadministratoren 1. Motivation - Geschichte

Vielzahl neuer Softwaresysteme zur Konkurrenzfähigkeit Vielzahl neuer Softwaresysteme zur Konkurrenzfähigkeit Hohe Kosten Hohe Kosten Gutes Personal erforderlich Gutes Personal erforderlich Wirtschaft 1. Motivation - Geschichte

Moore´s Law

Problem: KOMPLEXITÄT 1. Motivation - heute AUTONOMIC COMPUTING Lösung

Technologische Komplexität Technologische Komplexität Infrastruktur des Systems Infrastruktur des Systems Enorme Kosten Enorme Kosten Mangel an qualifizierten Arbeitskräften Mangel an qualifizierten Arbeitskräften Triebkräfte 1. Motivation - Zusammenfassung

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision des AC 2. Die Vision des AC 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architektur 4. Architektur 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Vizepräsident der Forschungsabteilung bei IBM Vizepräsident der Forschungsabteilung bei IBM März 2001 National Academy of Engineers März 2001 National Academy of Engineers Legte Grundstein für die Forschung des AC Legte Grundstein für die Forschung des AC Paul Horn (I) 2. 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) 2. Die Vision des AC

Annähernd perfektes System der Natur Annähernd perfektes System der Natur Steuert Atmung, Stoffwechsel, Herzschlag, Verdauung etc. automatisch Steuert Atmung, Stoffwechsel, Herzschlag, Verdauung etc. automatisch Mensch tut diese Vitalfunktionen unbewusst Mensch tut diese Vitalfunktionen unbewusst Konzentration auf andere Aufgaben Konzentration auf andere Aufgaben Autonome Systeme lehnen daran an Autonome Systeme lehnen daran an Vgl. Autonomes Nervensystem 2. Die Vision des AC

Selbständigkeit des Systems Selbständigkeit des Systems – Routinearbeiten und Lernfähigkeit – SLA = Service Level Agreement Entlastung/Unabhängigkeit der Administratoren Entlastung/Unabhängigkeit der Administratoren Wirtschaftliche Sicherheit Wirtschaftliche Sicherheit – Schnelle und sichere Geschäftsabwicklung – Effektiveres Personalmanagement Ziele des AC 2. Die Vision des AC

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing 2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architektur 4. Architektur 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

4 zentrale Teilfelder: 4 zentrale Teilfelder: Selfmanagement - CHOP 3. Self-Management

Self – C onfiguring Self – C onfiguring Self – H ealing Self – H ealing Self – O ptimizing Self – O ptimizing Self – P rotecting Self – P rotecting CHOP 3. Self-Management

z.B. Integration einer Datenbank / SAP R3 z.B. Integration einer Datenbank / SAP R3 Eigenständige Konfiguration neuer Komponenten Eigenständige Konfiguration neuer Komponenten Beachtung vorgegebener Richtlinien Beachtung vorgegebener Richtlinien Ohne Beschränkungen der Verfügbarkeit Ohne Beschränkungen der Verfügbarkeit 3.1 Self - Configuring 3. Self-Management

Garantie optimaler Performance / SLAs Garantie optimaler Performance / SLAs Ständige Optimierung der Effizienz Ständige Optimierung der Effizienz z.B. Parametereinstellung von DB2 / SAP R3 Leistungsengpässe überbrücken Leistungsengpässe überbrücken Ständige Überprüfung der Aktualität /Auslastung Ständige Überprüfung der Aktualität /Auslastung Durchführung von Selbsttests Durchführung von Selbsttests 3. Self-Management 3.2 Self - Optimizing

Fehlererkennung und Fehlerbehebung Fehlererkennung und Fehlerbehebung Autonome Diagnosekomponente Autonome Diagnosekomponente 3.3 Self - Healing 3. Self-Management LokalisierungIsolation Installation Von Patches Benachrichtigung

Sicherheit und Zuverlässigkeit Sicherheit und Zuverlässigkeit Schutz gegen Angriffe von Schutz gegen Angriffe von – Innen menschliche Fehler, Ausfall von Komponenten – Außen gezielte Attacken durch Viren Zugangskontrolle, Schutz vor unauthorisierten Zugriffen Zugangskontrolle, Schutz vor unauthorisierten Zugriffen 3.4 Self - Protecting 3. Self-Management

Self-Organizing und Self-Inspecting Self-Organizing und Self-Inspecting + Zusätzliche Anforderungen – Überschneidungen – Ausrichtung auf autonome DBMS Erweiterung von CHOP 3. Self-Management

Dynamische Reorganisation/ Umstrukturierung des Datenlayouts Dynamische Reorganisation/ Umstrukturierung des Datenlayouts Indexe, Zugriffspfade, Verzeichnisse Indexe, Zugriffspfade, Verzeichnisse Optimierung der Performance Optimierung der Performance Speicherbelegung, Zugriffszeiten Speicherbelegung, Zugriffszeiten 3. Self-Management 3.5 Self-Organizing

Autonomic Systems know themselves Autonomic Systems know themselves Sammeln, Speichern und Analysieren von Informationen Sammeln, Speichern und Analysieren von Informationen – Performance optimieren – Problemquellen erkennen – Trends ableiten 3. Self-Management Inspection results DBA Andere autonome Komponenten 3.6 Self-Inspecting

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing 2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architektur 4. Architektur 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Struktur Autonomic elements 1 Autonomic Manager > 1 Managed element 4. Architektur

MAPE Monitor: Sammelt Systemdetails Analyse: change request Plan: Erstellt Set of changes Execute: Führt Prozeduren aus Knowledge Source: Informationskatalog der control loop

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing 2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architektur 4. Architektur 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Evolutionäre Einführung eines Autonomen System Evolutionäre Einführung eines Autonomen System Grad der Selbstverwaltung erhöht Grad der Selbstverwaltung erhöht 5 Stufen: 5 Stufen: 5. Five Maturity Levels Integrationsstufen 1. BASIC:Administratoren managen alles 2. MANAGED:Autonome Informationssammlung 3. PREDICTIVE:Autonome Analysefähigkeit 4. ADAPTIVE:Autonome Auswahl der Szenarien 5. AUTONOMIC:Globalisierung der Ziele

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing 2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architektur 4. Architektur 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Industrie OrganisationProjektAufgaben HPVirus throtteling software Virenschutz IBMeLizaProtecting, Configuring, Optimizing OceanoOptimizing IntelItanium 2Fehlererkennung SUNN1Configuring 6. Ausgewählte heutige Ansätze

Forschung UniversitätProjektAufgaben Monash Uni Australien Nimrod-GSupport deadline University of California, Berkley Recovery Oriented Computing(ROC) Regeneration nach Fehlern OceanstoreEffizienter Speicherzugriff Uni of Maryland Baltimore County eBiquityCooperation of components 6. Ausgewählte heutige Ansätze

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing 2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architektur 4. Architektur 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Autonomic Computing = fantastische Vision Autonomic Computing = fantastische Vision Aber: langer Weg + enormer Forschungsaufwand Aber: langer Weg + enormer Forschungsaufwand Adiminstratoren entlasten,nicht ersetzen Adiminstratoren entlasten,nicht ersetzen Autonomation Paradoxon ??? Autonomation Paradoxon ??? Grenze des Autonomic Computing: Hardware Grenze des Autonomic Computing: Hardware 7. Fazit Fazit

Gliederung 1. Motivation 1. Motivation 2. Die Vision des Autonomic Computing 2. Die Vision des Autonomic Computing 3. Self-Management 3. Self-Management 4. Architektur 4. Architektur 5. Five Maturity Levels 5. Five Maturity Levels 6. Ausgewählte heutige Ansätze 6. Ausgewählte heutige Ansätze 7. Fazit 7. Fazit Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing Zusatz: Autonomic vs. Proactive Computing

Zukünftige Anwendungen der Datenverarbeitung Zukünftige Anwendungen der Datenverarbeitung Ziel ist die Reale Welt Ziel ist die Reale Welt z.B. Personal Server z.B. Personal Server Andere Ausrichtung Andere Ausrichtung Aber auch Komplementärwirkung Aber auch Komplementärwirkung 6. Autonomic vs. Proactive Computing Proactive Computing