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Laboratori virtuali Open, l esperienza di Unimi. G. Pisapia Università degli Studi di Milano

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Academic year: 2022

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(1)

Laboratori virtuali

Open, l’esperienza di Unimi

G. Pisapia

Università degli Studi di Milano

(2)

 Circa 2000 Postazioni di Lavoro (PdL) in esercizio tra Laboratori, Aule

informatizzate, Biblioteche e Laboratori dipartimentali

 Oltre 60.000 studenti iscritti

 65 sedi dislocate sul territorio del Comune, della provincia di Milano e altre province

lombarde

Laboratori Open: contesto di Ateneo

Differenti criteri di accesso e utilizzo Eterogeneità di gestione delle risorse

Replicazione di processi e infrastrutture

(3)

 Definire un unico modello di erogazione degli ambienti di lavoro per la Didattica di Ateneo

 Gestire centralmente un’infrastruttura distribuita a servizio delle diverse sedi

 Utilizzare l’autenticazione centralizzata agli ambienti di lavoro da qualunque postazione e garantire

l’applicazione delle policy di sicurezza

 Fornire ai responsabili d’aula strumenti automatizzati per la distribuzione di ambienti di lavoro per le

specifiche esigenze didattiche

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

Laboratori Open: obiettivi

(4)

 UniClouDidattica: la soluzione RHEV Redhat per i Laboratori, le Aule e le Biblioteche di Ateneo

 UniClouDipartimenti: la soluzione Ovirt iperconvergente per Laboratori

Dipartimentali, sedi di branch office, ambienti di test

 DevTestLabs: la soluzione Azure IaaS per i Laboratori

 Lab Services: la soluzione Azure PaaS per la Didattica a distanza

VDI ON PREMISE VDI PRIVATE CLOUD

IAAS CLOUD

DAAS CLOUD

Laboratori Open: soluzioni e tecnologie

(5)

1. Il Desktop fisico diventa virtuale

2. I Desktop virtuali vengono erogati su una piattaforma di virtualizzazione

3. Il sistema VDI ottimizza le risorse e velocizza il processo di creazione degli ambienti

4. Si accede al desktop tramite un portale che gestisce l’autenticazione, l’autorizzazione e l’utilizzo del Virtual Desktop

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

Laboratori Open: il modello VDI

(6)

 Alti livelli di continuità di servizio (grazie a meccanismi di resilienza/ridondanza)

 Controllo e monitoraggio a livello centralizzato

 Maggiore velocità nel processo di distribuzione degli ambienti di lavoro

 Automazione di procedure ripetitive, diminuzione degli errori, grazie a procedure predeterminate

 Garanzia di una corretta applicazione delle policy di sicurezza

Laboratori Open: VDI vantaggi

(7)

a. Complessità [infrastruttura, rete, sicurezza]

b. Costi [infrastruttura, sistema di virtualizzazione, licenze]

c. Performance [gestione carichi, sharing risorse]

d. User experience [audio/video, redirezione devices]

e. Flessibilità [non è un PC! non si adatta a tutti i workload]

f. Costi dei thin-client/PC

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

Laboratori Open: i possibili nemici

(8)

LDAP AD

UniClouDidattica: architettura RHEV

(9)

VM TEMPLATE

POOL

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

UniClouDidattica: creazione ambienti

(10)

Administrator User

User portal Client

Admin portal

UniClouDidattica: accesso e orchestrazione

WebApp

Diskless

(11)

User Client

Guest Windows

Guest Linux

UniClouDidattica: protocollo SPICE

(12)

UniClouDidattica: Admin portal RHEV

(13)

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

UniClouDidattica: WebAPP

(14)

UniClouDidattica: WebAPP

(15)

 La postazione diventa un sistema diskless il cui unico compito è l’accesso al Virtual Desktop (i PC si riutilizzano come terminali).

 Ogni postazione si associa ad uno o più ambienti virtuali (Windows, Linux).

 Si applicano processi di automazione, gestione e controllo (con una logica Cloud oriented).

 Si utilizza un’interfaccia web di orchestrazione (che dialoga attraverso rest API con i sistemi).

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

UniClouDidattica: i paradigmi

(16)

a. Complessità [infrastruttura, rete, sicurezza]

b. Costi [infrastruttura, sistema di virtualizzazione, licenze]

c. Performance [gestione carichi, sharing risorse]

d. User experience [audio/video, redirezione devices]

e. Flessibilità [non è un PC! non si adatta a tutti i workload]

f. Costi [ Thin-client ]

UniClouDidattica: i possibili nemici

(17)

UniClouDipartimenti: la soluzione Ovirt

(18)

 Si recupera l’hardware e si implementano architetture iperconvergenti

 La postazione diventa un sistema diskless il cui unico compito è l’accesso al Virtual Desktop (i PC si riutilizzano come terminali)

 Ogni postazione si associa ad uno o più ambienti virtuali (Windows, Linux)

 Accesso remoto alla VM tramite user portal e protocollo HTML5

UniClouDipartimenti: i paradigmi

(19)

a. Complessità [infrastruttura, rete, sicurezza]

b. Costi [infrastruttura, sistema di virtualizzazione, licenze]

c. Performance [gestione carichi, sharing risorse]

d. User experience [audio/video, redirezione devices]

e. Flessibilità [non è un PC! non si adatta a tutti i workload]

f. Costi [ Thin-client ]

UniClouDipartimenti: i possibili nemici

(20)

DevTestLabs: Cloud Azure

(21)

 Piena integrazione servizi On premise (AD, file- server, print-server, fw, etc.) con infrastruttura VPN-site-to-site

 Processo di creazione immagine base, template e pool con inserimento dominio simile a VDI

 Power management delle VM

 Accesso alla VM tramite protocollo RDP

 Orchestrazione e gestione tramite portale Azure

DevTestLabs: i paradigmi

(22)

1

2

LabServices: creazione ambiente

3

(23)

LabServices: aggiunta ed invite utenti

(24)

LabServices: utilizzo studente

(25)

LabServices: utilizzo studente

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

(26)

 Astrazione nella gestione con portale dedicato

[pensato per essere gestito direttamente dal Docente]

 Processo di schedulazione attività didattiche da calendario con invito studenti

 Accesso ed utilizzo VM da propri dispositivi (RDP)

 Benefici rispetto a soluzioni IAAS (billing agevolato)

 Virtual Desktop dedicati per studente

LabServices: i paradigmi

(27)

a. Complessità [infrastruttura, rete, sicurezza]

b. Costi [infrastruttura, sistema di virtualizzazione, licenze]

c. Performance [gestione carichi, sharing risorse]

d. User experience [audio/video, redirezione devices]

e. Flessibilità [non è un PC! non si adatta a tutti i workload]

f. Costi [ Thin-client /PC ]

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

DevtestLabs, LabServices: i possibili nemici

(28)

CONTROLLO COSTI INIZIALI COSTI GESTIONE COSTI SERVIZIO

INFRASTRUTTURA COMPLESSITA’ ACCESSO REMOTO SELF-SERVICE

CLOUD ON PREMISE

UNICLOUDIDATTICA UNICLOUDIPARTIMENTI

UNICLOUDIDATTICA UNICLOUDIPARTIMENTI

UNICLOUDIDATTICA UNICLOUDIPARTIMENTI

DEVTESTLABS

UNICLOUDIDATTICA UNICLOUDIPARTIMENTI

DEVTESTLABS

DEVTESTLABS

LABSERVICES UNICLOUDIPARTIMENTI

DEVTESTLABS LABSERVICES

LABSERVICES LABSERVICES UNICLOUDIPARTIMENTI

UNICLOUDIDATTICA DEVTESTLABS

DEVTESTLABS

Laboratori Open: matrice comparazione

(29)

per contatti e approfondimenti:

gianni.pisapia@unimi.it

Ufficio Servizi Unicloud simone.eusebi@unimi.it

G. Pisapia – Direzione ICT – Università degli Studi di Milano

Laboratori Open: grazie!

MENTIMETER

CODE: 44 01 91 9

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