El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de la performance de las arquitecturas tipo cloud a través del despliegue de IaaS y utilización de IaaS públicos, en particular en el área de cómputo paralelo de altas prestaciones (HPC). Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o configurarse.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Belizán, Maximiliano

Duarte, David

Encinas, Diego

Galaraza, Brian

Morales, Daniel Martín

Zaccardi, Gonzalo

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

984 
 
 
Performance de Cloud Computing para HPC: 
Despliegue y Seguridad 
Brian Galarza1, Gonzalo Zaccardi1, Maximiliano Belizán1, David Duarte1, 
Martin Morales1,2, Diego Encinas1,3 
1Instituto de Ingeniería y Agronomía  -  Universidad Nacional Arturo Jauretche 
2Laboratorio de Ingeniería en Sistemas de Información  -  FRLP  - UTN 
3Instituto de Investigación en Informática LIDI (III-LIDI)  -  Facultad de Informática 
- UNLP 
 
briangalarza@hotmail.com, gonzalozaccardi@gmail.com, 
maximiliano.h.belizan@gmail.com, davidjulianduarte@gmail.com, 
martin.morales@unaj.edu.ar, dencinas@unaj.edu.ar 
 
 
 
Resumen 
El objetivo de esta línea de 
investigación es el estudio de la 
performance de las arquitecturas tipo 
cloud a través del despliegue de IaaS y 
utilización de IaaS públicos, en particular 
en el área de cómputo paralelo de altas 
prestaciones (HPC). Enfocando a la 
obtención de herramientas que permitan 
predecir la eficiencia del sistema ante 
posibles escenarios. Analizando los 
diferentes componentes del sistema que 
pueden influir en las prestaciones 
significativamente y pueden llegar a 
modelarse y/o configurarse. 
 
Palabras clave: Arquitecturas 
Multiprocesador. Cloud Computing. 
OpenStack. Seguridad en Cloud 
Computing. 
Contexto 
Se presenta una línea de Investigación 
que es parte del Proyecto de Investigación 
“Modelado y Simulación en Cómputo de 
Altas Prestaciones (HPC). Aplicaciones en 
arquitecturas  multiprocesador, sistemas 
paralelos y redes de datos” de la 
Universidad Nacional Arturo Jauretche 
(UNAJ), acreditado por resolución interna 
186/15. 
Por otra parte, se tiene financiamiento en 
el marco del programa “Universidad, 
Diseño y Desarrollo Productivo” del 
Ministerio de Educación a través  de varios 
proyectos aprobados en la UNAJ. 
 
Introducción 
Cloud Computing es un paradigma que 
está en constante crecimiento durante estos 
últimos años, cada vez más compañías y 
grupos de investigación trabajan en 
conjunto con el fin de explotar las 
oportunidades ofrecidas por el mismo [1]. 
Dicho paradigma ofrece muchas ventajas, 
tales como el bajo costo de 
implementación, ya que no se necesitan 
computadoras     de     última    tecnología 
985 
 
 
debido a que éstas trabajan conjuntamente 
(Clustering) con la posibilidad de escalar 
horizontalmente de manera sencilla. 
Además, hay software Open Source 
disponible para los nodos en el clúster 
como las infraestructuras Eucalyptus, 
OpenNebula, CloudStack u OpenStack 
integradas con GNU/Linux  y compatibles, 
por ejemplo, con Amazon WebServices. 
Aunque Cloud Computing tiene 
muchos beneficios, el uso inadecuado 
puede conllevar a pérdidas de datos 
sensibles para el usuario y el proveedor. 
 
Despliegue de IaaS 
 
Las comunicaciones en Cloud 
Computing son una parte fundamental del 
paradigma que consisten en utilizar 
distintos nodos y lograr hacerlos funcionar 
conjunta y sincronizadamente. 
Para lograr una comunicación entre 
estos nodos se propone utilizar  OpenStack 
[2]. 
OpenStack es un software de código 
abierto que permite la implementación de, 
por ejemplo, una “Infraestructure as a 
Service” (IaaS) a través de múltiples 
servicios que, de manera coordinada, 
cumplen diferentes propósitos para lograr 
el correcto funcionamiento de dicha 
infraestructura. Algunos de los servicios 
ofrecidos por OpenStack son: hypervisor 
(Nova), autentificación (Keystone), 
Imagenes (Glance), Dashboard (Horizon) 
y block storage (Cinder). Según las 
necesidades se pueden requerir de ciertos 
servicios u otros. La Arquitectura 
básicamente consiste en dos tipos de 
nodos: “Compute Node” y “Controller 
Node”. Se llaman Compute Node a todos 
aquellos que se encargan del 
procesamiento de servicios específicos 
mientras que Controller Node es aquel  que 
comunica a cada uno de los anteriores [3] 
[4] [5]. 
La implementación de estas 
infraestructuras ofrece ventajas en las 
cuales los clústers virtualizados trabajan 
en conjunto ofreciendo un buen 
rendimiento a bajos costos y con 
posibilidad de escalabilidad al poder 
agregar mayor cantidad de nodos para 
procesamiento de manera sencilla. 
Como consecuencia de la dificultad de 
instalación y configuración de  OpenStack, 
seguido de la constante actualización de 
versiones, se opta por utilizar Fuel. Ésta es 
una herramienta desarrollada por Mirantis 
en la cual se ejecuta un script que permite 
configurar, de manera más amigable los 
recursos que se desean otorgar a la 
infraestructura, desde la cantidad de 
nodos, los núcleos de procesador, la 
memoria RAM, entre otros [6]. 
Fuel trabaja con un nodo master el cual 
es el encargado de controlar a los nodos 
slaves que contendrán la infraestructura 
OpenStack. Es decir, desde el nodo Fuel 
Master se indican qué paquetes se van a 
instalar en cada nodo slave (Glance, Nova-
Compute, Keystone, etc.)  para luego en 
los slaves tener armados los nodos 
compute y controller, sin necesidad de 
realizar configuraciones manuales en cada 
uno de los mismos. 
 
Seguridad en arquitecturas de  Cloud 
Computing 
 
Entre los principales riesgos y 
problemas de seguridad/privacidad se 
puede destacar los siguientes: Falta de 
control de datos, Ambigüedad de 
responsabilidad entre el usuario y el 
proveedor, autenticación y autorización, 
error de aislamiento, cumplimiento y 
riesgos legales, manejo de incidentes de 
seguridad, vulnerabilidad de la interfaz de 
administración, protección de 
aplicaciones y de datos, indisponibilidad 
del    servicio,    bloqueo    del  proveedor, 
986 
 
 
eliminación de los datos inseguros o 
incompletos, visibilidad y auditoría y 
seguridad [7] con la virtualización 
(ataques entre Máquinas Virtuales (MVs), 
MVs inactivas desactualizadas, falta de 
monitoreo y registro de MVs, Host con 
MVs seguras e inseguras y ataques DoS 
por uso no autorizado de recursos 
compartidos) [8]. 
Es importante crear un modelo de 
seguridad de datos, para prevenir los 
problemas antes mencionados, que 
proporcionen seguridad en los: datos para 
procesar (encriptación homomórfica, 
ejemplo: Unpadded RSA), datos de 
transmisión (certificados SSL, ejemplo: 
HTTPS), datos de almacenamiento 
(encriptación, ejemplo: AES), 
administración de claves (ejemplo:  HSM), 
Autenticación y autorización 
(autenticación de dos factores, ejemplo: 
Token), protección de usuario (alentar el 
encriptado de datos sensibles antes de 
subir) y controles de uso (Firewalls) [9]. 
OpenStack cuenta con un servicio  
llamado Keystone que ayuda en la 
autenticación y autorización distribuida  de 
clientes a través de la implementación de 
Tokens, esto con apoyo de la encriptación 
de la base de datos, comunicación sobre 
capas seguras y el uso de Firewall, como 
Iptables, puede ayudar a proveer un Cloud 
más confiable [10]. 
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación 
Temas de Estudio e Investigación 
 
 Arquitecturas multiprocesador para 
procesamiento paralelo: 
multiprocesador de memoria 
compartida, multiprocesador on-chip 
de   memoria   distribuida.  Multicore,
Clusters, Clusters de multicore. Grid. 
Cloud. 
 Plataformas de software para 
implementar y administrar Clouds 
públicos, privados e híbridos.
 Seguridad y privacidad en Cloud 
Computing.
 
Resultados y Objetivos 
Investigación experimental 
 
 Implementación de un IaaS encargado 
de realizar operaciones en 
procesamiento paralelo aumentando la 
eficiencia y reduciendo los costes 
generados.
 
 Implementación de OpenStack 
Dashboard y de un sistema propio 
desarrollado para poder 
controlar/administrar de  manera 
visual (web) y más básica cada uno de 
los servicios.
 
 Utilización de Fuel para administrar 
OpenStack como sistema de 
administración de nube (Cloud 
Computing) a partir de la 
infraestructura de 2 nodos compute y  1 
controller.
 
 Implementación de un modelo de 
seguridad en un IaaS.
 
Formación de Recursos Humanos 
Dentro de la temática de la línea de I/D 
se participa en el dictado de la carrera de 
Ingeniería Informática de la UNAJ. 
También aportan trabajos de alumnos de 
las materias Sistemas Operativos 1, Redes 
de Computadoras 2 y Programación en 
Tiempo Real. 
987 
 
 
En 2016 se obtuvieron dos becas para 
alumnos (Estimulo a las Vocaciones 
Cientificas del CIN y de  Entrenamiento de 
la CIC) y se aprobaron 2 Prácticas 
Profesionales Supervisadas. Además, se 
han realizado 2 publicaciones nacionales  
y 2 internacionales. 
En esta línea de I/D existe cooperación 
a nivel nacional. Hay 2 investigadores 
realizando su Doctorado y 4 alumnos 
avanzados de grado colaborando en las 
tareas. 
 
 
Referencias 
1. Kondo, D., Javadi, B., Malecot, P., 
Cappello, F., Anderson, D. P.: “Cost- 
benefit analysis of Cloud Computing  versus 
desktop grids”. In: IPDPS '09 Proceedings. 
IEEE International Symposium on Parallel 
and Distributed Processing. Washington, 
USA (2009). 
2. OpenStack Cloud Software: Open source 
software for building private and public 
clouds. http://www.openstack.org. Febrero 
2015. 
3. Galarza, B.; Tuamá, C.; Zaccardi, G.; 
Encinas, D.; Morales, M. 
“Implementaciones de Cloud Computing y 
aplicaciones en el ámbito universitario”. I 
Congreso Nacional de Ingeniería 
Informática y Sistemas de Información 
(CoNaIISI 2013). Ciudad de Córdoba, 
Argentina. 
4. Zaccardi, G.; Galarza, B.; Encinas, D.; 
Morales, M. “Implementación de Cloud 
Computing utilizando OpenStack”. II 
Congreso Nacional de Ingeniería 
Informática y Sistemas de Información 
(CoNaIISI 2014). Ciudad de San Luis, 
Argentina. 
5. Galarza, B.; Zaccardi, G.; Encinas, D.; 
Morales, M. “Análisis de despliegue de  una 
IaaS utilizando Openstack”. XXI Congreso 
Argentino de Ciencias de la Computación 
(CACIC 2015). Ciudad de Junín, Argentina. 
6. OpenStack Deployment Fuel. 
https://www.mirantis.com/products/miranti 
s-openstack-software/openstack- 
deployment-fuel/. Febrero 2016 
7. Cloud Standards Consumer Council 
http://www.cloud- 
council.org/deliverables/CSCC-Security- 
for-Cloud-Computing-10-Steps-to-Ensure- 
Success.pdf. Marzo 2017 
8. Mishra, A.; Mathur, R.; Jain, S.;    Rathore, 
J. “Cloud Computing Security”. 
International Journal on Recent and 
Innovation Trends in Computing and 
Communication ISSN 2321–8169 Volume: 
1 Issue: 1 36 – 39. 2013 
9. Mohamed,  E.;  Abdelkader,  H.; El-Etriby, 
S. “Data Security Model for Cloud 
Computing”. Journal of Communication 
and Compute. ISSN: 1047-1062. 2013 
10. Balu, V.; Mary, L. “A Model of 
Security Architecture on Private Cloud 
Using OpenStack”. International  Journal on 
Recent and Innovation Trends in 
Computing and Communication ISSN: 
2321-8169 Volume: 3 Issue: 2 587-590. 
2015 


Spanish

Performance de cloud computing para HPC: despliegue y seguridad

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

984   Performance de Cloud Computing para HPC: Despliegue y Seguridad Brian Galarza1, Gonzalo Zaccardi1, Maximiliano Belizán1, David Duarte1, Martin Morales1,2, Diego Encinas1,3 1Instituto de Ingeniería y Agronomía  -  Universidad Nacional Arturo Jauretche 2Laboratorio de Ingeniería en Sistemas de Información  -  FRLP  - UTN 3Instituto de Investigación en Informática LIDI (III-LIDI)  -  Facultad de Informática - UNLP  briangalarza@hotmail.com, gonzalozaccardi@gmail.com, maximiliano.h.belizan@gmail.com, davidjulianduarte@gmail.com, martin.morales@unaj.edu.ar, dencinas@unaj.edu.ar    Resumen El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de la performance de las arquitecturas tipo cloud a través del despliegue de IaaS y utilización de IaaS públicos, en particular en el área de cómputo paralelo de altas prestaciones (HPC). Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o configurarse.  Palabras clave: Arquitecturas Multiprocesador. Cloud Computing. OpenStack. Seguridad en Cloud Computing. Contexto Se presenta una línea de Investigación que es parte del Proyecto de Investigación “Modelado y Simulación en Cómputo de Altas Prestaciones (HPC). Aplicaciones en arquitecturas  multiprocesador, sistemas paralelos y redes de datos” de la Universidad Nacional Arturo Jauretche (UNAJ), acreditado por resolución interna 186/15. Por otra parte, se tiene financiamiento en el marco del programa “Universidad, Diseño y Desarrollo Productivo” del Ministerio de Educación a través  de varios proyectos aprobados en la UNAJ.  Introducción Cloud Computing es un paradigma que está en constante crecimiento durante estos últimos años, cada vez más compañías y grupos de investigación trabajan en conjunto con el fin de explotar las oportunidades ofrecidas por el mismo [1]. Dicho paradigma ofrece muchas ventajas, tales como el bajo costo de implementación, ya que no se necesitan computadoras     de     última    tecnología 985   debido a que éstas trabajan conjuntamente (Clustering) con la posibilidad de escalar horizontalmente de manera sencilla. Además, hay software Open Source disponible para los nodos en el clúster como las infraestructuras Eucalyptus, OpenNebula, CloudStack u OpenStack integradas con GNU/Linux  y compatibles, por ejemplo, con Amazon WebServices. Aunque Cloud Computing tiene muchos beneficios, el uso inadecuado puede conllevar a pérdidas de datos sensibles para el usuario y el proveedor.  Despliegue de IaaS  Las comunicaciones en Cloud Computing son una parte fundamental del paradigma que consisten en utilizar distintos nodos y lograr hacerlos funcionar conjunta y sincronizadamente. Para lograr una comunicación entre estos nodos se propone utilizar  OpenStack [2]. OpenStack es un software de código abierto que permite la implementación de, por ejemplo, una “Infraestructure as a Service” (IaaS) a través de múltiples servicios que, de manera coordinada, cumplen diferentes propósitos para lograr el correcto funcionamiento de dicha infraestructura. Algunos de los servicios ofrecidos por OpenStack son: hypervisor (Nova), autentificación (Keystone), Imagenes (Glance), Dashboard (Horizon) y block storage (Cinder). Según las necesidades se pueden requerir de ciertos servicios u otros. La Arquitectura básicamente consiste en dos tipos de nodos: “Compute Node” y “Controller Node”. Se llaman Compute Node a todos aquellos que se encargan del procesamiento de servicios específicos mientras que Controller Node es aquel  que comunica a cada uno de los anteriores [3] [4] [5]. La implementación de estas infraestructuras ofrece ventajas en las cuales los clústers virtualizados trabajan en conjunto ofreciendo un buen rendimiento a bajos costos y con posibilidad de escalabilidad al poder agregar mayor cantidad de nodos para procesamiento de manera sencilla. Como consecuencia de la dificultad de instalación y configuración de  OpenStack, seguido de la constante actualización de versiones, se opta por utilizar Fuel. Ésta es una herramienta desarrollada por Mirantis en la cual se ejecuta un script que permite configurar, de manera más amigable los recursos que se desean otorgar a la infraestructura, desde la cantidad de nodos, los núcleos de procesador, la memoria RAM, entre otros [6]. Fuel trabaja con un nodo master el cual es el encargado de controlar a los nodos slaves que contendrán la infraestructura OpenStack. Es decir, desde el nodo Fuel Master se indican qué paquetes se van a instalar en cada nodo slave (Glance, Nova-Compute, Keystone, etc.)  para luego en los slaves tener armados los nodos compute y controller, sin necesidad de realizar configuraciones manuales en cada uno de los mismos.  Seguridad en arquitecturas de  Cloud Computing  Entre los principales riesgos y problemas de seguridad/privacidad se puede destacar los siguientes: Falta de control de datos, Ambigüedad de responsabilidad entre el usuario y el proveedor, autenticación y autorización, error de aislamiento, cumplimiento y riesgos legales, manejo de incidentes de seguridad, vulnerabilidad de la interfaz de administración, protección de aplicaciones y de datos, indisponibilidad del    servicio,    bloqueo    del  proveedor, 986   eliminación de los datos inseguros o incompletos, visibilidad y auditoría y seguridad [7] con la virtualización (ataques entre Máquinas Virtuales (MVs), MVs inactivas desactualizadas, falta de monitoreo y registro de MVs, Host con MVs seguras e inseguras y ataques DoS por uso no autorizado de recursos compartidos) [8]. Es importante crear un modelo de seguridad de datos, para prevenir los problemas antes mencionados, que proporcionen seguridad en los: datos para procesar (encriptación homomórfica, ejemplo: Unpadded RSA), datos de transmisión (certificados SSL, ejemplo: HTTPS), datos de almacenamiento (encriptación, ejemplo: AES), administración de claves (ejemplo:  HSM), Autenticación y autorización (autenticación de dos factores, ejemplo: Token), protección de usuario (alentar el encriptado de datos sensibles antes de subir) y controles de uso (Firewalls) [9]. OpenStack cuenta con un servicio  llamado Keystone que ayuda en la autenticación y autorización distribuida  de clientes a través de la implementación de Tokens, esto con apoyo de la encriptación de la base de datos, comunicación sobre capas seguras y el uso de Firewall, como Iptables, puede ayudar a proveer un Cloud más confiable [10]. Líneas de Investigación, Desarrollo e Innovación Temas de Estudio e Investigación   Arquitecturas multiprocesador para procesamiento paralelo: multiprocesador de memoria compartida, multiprocesador on-chip de   memoria   distribuida.  Multicore,Clusters, Clusters de multicore. Grid. Cloud.  Plataformas de software para implementar y administrar Clouds públicos, privados e híbridos. Seguridad y privacidad en Cloud Computing. Resultados y Objetivos Investigación experimental   Implementación de un IaaS encargado de realizar operaciones en procesamiento paralelo aumentando la eficiencia y reduciendo los costes generados.  Implementación de OpenStack Dashboard y de un sistema propio desarrollado para poder controlar/administrar de  manera visual (web) y más básica cada uno de los servicios.  Utilización de Fuel para administrar OpenStack como sistema de administración de nube (Cloud Computing) a partir de la infraestructura de 2 nodos compute y  1 controller.  Implementación de un modelo de seguridad en un IaaS. Formación de Recursos Humanos Dentro de la temática de la línea de I/D se participa en el dictado de la carrera de Ingeniería Informática de la UNAJ. También aportan trabajos de alumnos de las materias Sistemas Operativos 1, Redes de Computadoras 2 y Programación en Tiempo Real. 987   En 2016 se obtuvieron dos becas para alumnos (Estimulo a las Vocaciones Cientificas del CIN y de  Entrenamiento de la CIC) y se aprobaron 2 Prácticas Profesionales Supervisadas. Además, se han realizado 2 publicaciones nacionales  y 2 internacionales. En esta línea de I/D existe cooperación a nivel nacional. Hay 2 investigadores realizando su Doctorado y 4 alumnos avanzados de grado colaborando en las tareas.   Referencias 1. Kondo, D., Javadi, B., Malecot, P., Cappello, F., Anderson, D. P.: “Cost- benefit analysis of Cloud Computing  versus desktop grids”. In: IPDPS '09 Proceedings. IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing. Washington, USA (2009). 2. OpenStack Cloud Software: Open source software for building private and public clouds. http://www.openstack.org. Febrero 2015. 3. Galarza, B.; Tuamá, C.; Zaccardi, G.; Encinas, D.; Morales, M. “Implementaciones de Cloud Computing y aplicaciones en el ámbito universitario”. I Congreso Nacional de Ingeniería Informática y Sistemas de Información (CoNaIISI 2013). Ciudad de Córdoba, Argentina. 4. Zaccardi, G.; Galarza, B.; Encinas, D.; Morales, M. “Implementación de Cloud Computing utilizando OpenStack”. II Congreso Nacional de Ingeniería Informática y Sistemas de Información (CoNaIISI 2014). Ciudad de San Luis, Argentina. 5. Galarza, B.; Zaccardi, G.; Encinas, D.; Morales, M. “Análisis de despliegue de  una IaaS utilizando Openstack”. XXI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2015). Ciudad de Junín, Argentina. 6. OpenStack Deployment Fuel. https://www.mirantis.com/products/miranti s-openstack-software/openstack- deployment-fuel/. Febrero 2016 7. Cloud Standards Consumer Council http://www.cloud- council.org/deliverables/CSCC-Security- for-Cloud-Computing-10-Steps-to-Ensure- Success.pdf. Marzo 2017 8. Mishra, A.; Mathur, R.; Jain, S.;    Rathore, J. “Cloud Computing Security”. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication ISSN 2321–8169 Volume: 1 Issue: 1 36 – 39. 2013 9. Mohamed,  E.;  Abdelkader,  H.; El-Etriby, S. “Data Security Model for Cloud Computing”. Journal of Communication and Compute. ISSN: 1047-1062. 2013 10. Balu, V.; Mary, L. “A Model of Security Architecture on Private Cloud Using OpenStack”. International  Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication ISSN: 2321-8169 Volume: 3 Issue: 2 587-590. 2015 

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Performance de cloud computing para HPC: despliegue y seguridad

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