Pizza-as-a-Service

Präsentation im Rahmen der IHK Lübeck Veranstaltung "Forschung erforschen" an der Technischen Hochschule Lübeck am 27.11.2019.

Der Vortrag erläutert am Beispiel eines (nicht ganz ernst gemeinten) Pizza-as-a-Service Geschäftsmodells welche Workloads günstig und weniger günstig für Cloud Computing sind.

Transcript

1. Cloud Computing am Bsp. von Pizza as a Service Prof. Dr. Nane Kratzke, Technische Hochschule Lübeck Einfach mal machen ...
2. Worum geht es? 01 Cloud Computing boomt, aber sind Cloud Services immer preiswerter? 02 03 Wann sollte man Cloud Computing einfach mal machen? 04 Und wann die Finger davon lassen? It is the Workload, stupid!
3. Wachstumsmarkt Cloud Computing „Laut Gartner wird der weltweite Markt für Public Cloud Services 2019 um 17,5 Prozent auf insgesamt 214,3 Milliarden Dollar wachsen [...]. Das am schnellsten wachsende Marktsegment wird Infrastructure as a Service (IaaS) sein[…]. Die zweithöchste Wachstumsrate von 21,8 Prozent wird durch […] Platform as a Service (PaaS) erreicht.“ 0 50 100 150 200 250 300 350 2018 2019 2020 2021 2022 Umsatz (Mrd. USD)
4. Pizza as a Service Zutaten Pizzateig Tomatensauce Belag Ofen Getränke Esstisch Legacy Service Pizza di Mama Zutaten Pizzateig Tomatensauce Belag Ofen Getränke Esstisch IaaS Kaufen & Backen Zutaten Pizzateig Tomatensauce Belag Ofen Getränke Esstisch PaaS Pizza Service Zutaten Pizzateig Tomatensauce Belag Ofen Getränke Esstisch SaaS Pizzeria selbst fremd
5. Ist Cloud Computing immer billiger? Quelle: J. Weinman, Mathematical Proof of the Inevitability of Cloud Computing, Jan. 2011 http://www.joeweinman.com/resources/joe_weinman_inevitability_of_cloud.pdf Cloud-Ressourcen sind vor allem dann wirtschaftlich, wenn Lastschwankungen in einem Anwendungsfall auftreten. Die Kosten pro Cloud-Ressource können sogar deutlich höher als die “In-house“ Kosten liegen – solange das Verhältnis von Cloud zu In-house Kosten nicht das Verhältnis von Spitzen- zu Durchschnittslast übersteigt. d In-house Aufwand c Cloud-Kosten a Durchschnittslast (average) p Spitzenlast (peak) < ⟺ <
6. Der Fastfood Workload 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Static Workload = 1 = . 22 30 . ≈ 1.3
7. Der Trendsetter Workload 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 3 3 1 3 3 5 4 2 3 4 4 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Continuously changing (increasing/decreasing) = 5 = . 48 30 . ≈ 3.1
8. Der DVD-/Party-Workload 1 2 3 2 3 5 2 3 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Periodic Workloads = 5 = . 21 30 . ≈ 7.1
9. Der Pizzeria Workload 4 3 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Unpredictable Workload = 4 = . 7 30 . ≈ 17.1 Once-in-a- lifetime Workload
10. Kostenvorteile 1,3 3,1 7,1 17,1 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 STATIC CONTINUOUSLY CHANGING PERIODIC UNPREDICTABLE It‘s the workload, stupid! On-Premise Cloud
11. Entscheidungsbaum Cloud? Einfach mal machen … z.B. Schulungen, Demonstratoren (Messen), Marktstudien, Forschung+Entwicklung, Batch-Processing, … Cloud? Finger weg! Konstante/statische Workloads Oder: Kann ich meine maximale Nutzerzahl nicht verlässlich abschätzen?
12. http://www.cloudcomputingpatterns.org
13. Prof. Dr. Nane Kratzke Praktische Informatik und betriebliche Informationssysteme Raum: 17-0.10 Telefon: 0451 300 5549 Mail: nane.kratzke@th-luebeck.de @NaneKratzke Kontaktdaten
14. Backup Slides
15. Kostenassoziativität Es kostet übrigens dasselbe … 1 Ofen für 20 x 15 min zu mieten 20 Öfen für 15 min zu mieten Dauer: 15min Dauer: 5 Stunden
16. Kostenvorteile (Pay as you go) Quelle: Above the Clouds: A Berkley View on Cloud Computing, Feb. 2009 Das Dimensionierungsproblem in „klassischen“ On-Premise Rechenzentren. Cloud Computing ermöglicht Lastkurven enger zu folgen (und Ressourcen zu sparen).
17. Cloud Service Modelle