Anche i più grandi tra i grandi…

…eh si, volano giù

Dilbert.com

Sono un Google-Lover. Da quando esiste, ho spostato tutte le mie applicazioni su Google App Engine. Non mi dilungo nei dettagli, ma la struttura fa impressione: scala senza il minimo problema, sia per quanto riguarda la parte web che la parte db/storage, e non ha i limite che ha Amazon AWS. Ho fatto diversi test sul servizio, se a qualcuno interessano potrei pubblicare un post descrivendone i risultati.

Torniamo al down: il 24 Febbraio stavo lavorando ad una mia applicazione basata su GAE, quando, intorno alle 17.00, tutte le richieste hanno iniziato a finire in timeout. Appena il tempo di realizzare (ho impiegato 30 minuti per convincermi che il servizio era veramente down) e il mio aggregatore mi segnala un nuovo post nel gruppo GAE Downtime Notify di Google in cui vengono pubblicate informazioni sui down previsti e su quelli un pò meno previsti. Sono circa le 17.30.

Il suo contenuto è:

Since 7:53am PST, App Engine has been experiencing an unexpected outage affecting the majority of App Engine applications.  The team is working quickly to correct the cause and will have an ETA on the fix shortly.

Please watch this thread for updates. We sincerely apologies for the inconvenience.

Il servizio rimane KO, e alle 18.30 circa ricevo un confortante aggiornamento:

We are still actively working on the on-going outage.  We’ve also experienced a problem with our backup datacenter. We will continue to provide status updates on this thread every thirty minutes.

Il messaggio mi informa che stanno lavorando al problema, ma che ci sono altri problemi con il datacenter secondario (su cui, probabilmente, avevano pianificato di swappare il traffico in caso di failure del primario).

Dopo altri 20 minuti, alle 18.50 (o qualcosa di simile) la mia applicazione riprende a rispondere, ma segnala che il DataStore è in read-only. Un nuovo post conferma quanto ho appena notato:

As of 9:48am, all applications should now be available in read-only mode.

Aspetto altri 20 minuti e tutto torna a funzionare normalmente, anche se in modo estremamente lento. Probabilmente -penso- sono partiti tutti i processi cron schedulati durante il down.

Arriva un nuovo update:

As of 10:09am, all application should be serving traffic and successfully reading/writing from the datastore.  Again, apologies for the inconvenience of the outage.  We will follow up with a post-mortem.

Per me si chiude qui, nel senso che dalle 19.30 più o meno, lentezza a parte, riprende a funzionare tutto. Per altri utenti no, Google infatti parla di problemi ancora presenti su “a small percentage of datastore entity groups”. Più tardi, in una rettifica, parleranno di problemi di inconsistenza del DataStore per circa 25 applicazioni.

La sera del 25 Febbraio (il giorno dopo) Google pubblica un aggiornamento:

We continue to work diligently in the wake of yesterday’s unforeseen App Engine outage on a number of issues, so we wanted to provide you an update with our current list of tasks.

- Applications will not be charged for any App Engine resource usage that occurred during Feb 24th, 2010.

- We are still working on fix for writes and transactional reads affecting a small number of datastore entity groups.  We have determined that approximately 25 application IDs have been affected by this issue.  If you feel you are having difficulties with certain entity groups in your application, please respond to this thread with your App ID.

- We are working hard on putting together a detailed post mortem that we will be making public.  We expect to have this available to you next week.

Again we sincerely apologize for yesterday’s service disruption.  We take App Engine’s reliability very seriously and we are confident we can use the hard lessons learned from yesterday’s event to improve our offering to you.

Attendo il post-mortem fino al 5 Marzo, quando, finalmente, ricevo la tanto attesa mail. Inizia con un riepilogo sul downtime:

On February 24th, 2010, all Googe App Engine applications were in varying degraded states of operation for a period of two hours and twenty minutes from 7:48 AM to 10:09 AM PT | 15:48 to 18:09 GMT.

The underlying cause of the outage was a power failure in our primary datacenter. While the Google App Engine infrastructure is designed to quickly recover from these sort of failures, this type of rare problem, combined with internal procedural issues  extended the time required to restore the service.

Parla di “internal procedural issues”, “problemi nelle procedure interne” meglio descritti poco sotto:

- Although we had procedures ready for this sort of outage, the oncall staff was unfamiliar with them and had not trained sufficiently with the specific recovery procedure for this type of failure.

- Recent work to migrate the datastore for better multihoming changed and improved the procedure for handling these failures significantly. However, some documentation detailing the procedure to support the datastore during failover incorrectly referred to the old configuration. This led to confusion during the event.

- The production team had not agreed on a policy that clearly indicates when, and in what situations, our oncall staff should take aggressive user-facing actions, such as an unscheduled failover.  This led to a bad call of returning to a partially working datacenter.

- We failed to plan for the case of a power outage that might affect some, but not all, of our machines in a datacenter (in this case, about 25%). In particular, this led to incorrect analysis of the serving state of the failed datacenter and when it might recover.

In breve (ed in italiano): lo staff oncall non era pronto a far fronte a questo tipo di problemi. La documentazione di supporto, si riferiva ad una versione obsoleta del sistema (e probabilmente totalmente incompatibile, perchè è stato recentemente aggiornato il sistema di replicazione del DS), e i tecnici che avrebbero dovuto iniziare il failover si sono trovati davanti a due procedure contrastanti senza sapere quale utilizzare.

I sistemi di controllo interni hanno poi segnalato come utilizzabile un datacenter che non lo era, poichè non erano studiati per considerare una perdita di alimentazione parziale e non totale. Lo staff, infine, dopo aver tentato, con esito negativo, di spostare il traffico in read-only sul datacenter secondario, ha deciso di girare di nuovo il tutto sul primario, credendo, erroneamente, che stesse tornando online.

Dalla cronologia, riportata in calce al post mortem,  scopro in dettaglio cosa è successo durante le due ore di down (riporto gli orari originali, tenete conto che noi siamo avanti di 9 ore):

Alle 7.48 si iniziano a riscontrare errori nel traffico servito dal DC primario. Alle 7.53 i “Google Site Reliabilty Engineers” segnalano che nel DC c’è stata una perdita di alimentazione, e che a causa di un problema con l’alimentazione secondaria circa il 25 % dei server sono in crash.

Alle 8.01 viene confermato che GAE è down. Viene deciso di darne comunicazione ufficiale agli utenti. Alle 8.22 viene confermato che diverse macchine non sono ripartite, e che il cluster GFS e BigTable non sono funzionanti a causa dell’alto numero di server persi. Si decide di avviare la procedura di failover verso il DC secondario.

Alle 8.40 viene scoperto un conflitto nella documentazione sulle procedure di failover. Non potendo decidere quale fosse la procedura da utilizzare, gli ingegneri decidono di contattare la persona responsabile del cambio di procedura. Alle 8.44, mentre una parte dello staff sta ancora lavorando alla procedura di failover, si tenta di servire il traffico in sola lettura dal DC primario. Un problema nella configurazione, però, impedisce al DC secondario di servire il traffico.

Alle 9.08, mentre parte dello staff sta tentando di risolvere il problema di configurazione nel DC secondario che impedisce di servire le richieste e un’altra parte sta ancora lavorando alla procedura di failover, il “Primary OnCall Engineer” ritenendo che il DC primario fosse tornato completamente operativo e pronto a servire tutte le richieste, avendo in mano dati dei sistemi di diagnosi che confermavano ciò, senza sapere però che non era mai usccesso prima che un DC dopo un danno simile tornasse utilizzabile, devia nuovamente il traffico su quest’ultimo, nel tentativo di far tornare online il servizio.

Alle 9.18 si rendono conto che il DC primario non è tornato online, e che non può servire il traffico. Si concentrano quindi gli sforzi sul DC secondario, si devia nuovamente lì tutto il traffico e si inizia la procedura di failover.

Alle 9.35 viene raggiunto un ingegnere con esperienza nella procedura e si inizia il failover. Alle 9.48 il DC secondario inizia a servire le richieste in read-only.

Alle 9.53 viene confermata la corretta procedura di failover per il read-write, e si avvia il processo.

Alle 10.09 il processo termina, ed il traffico riprende ad essere servito normalmente. Google App Engine da questo momento è considerato online.

Il post-mortem contiene anche una serie di correzioni che Google intende attuare per evitare il ripetersi di casi simili:

As a result, we have instituted the following procedures going forward:

- Introduce regular drills by all oncall staff of all of our production procedures. This will include the rare and complicated procedures, and all members of the team will be required to complete the drills before joining the oncall rotation.

- Implement a regular bi-monthly audit of our operations docs to ensure that all needed procedures are properly findable, and all out-of-date docs are properly marked “Deprecated.”

- Establish a clear policy framework to assist oncall staff to quickly and decisively make decisions about taking intrusive, user-facing actions during failures. This will allow them to act confidently and without delay in emergency situations.

We believe that with these new procedures in place, last week’s outage would have been reduced in impact from about 2 hours of total unavailability to about 10 to 20 minutes of partial unavailability.

In response to this outage, we have also decided to make a major infrastructural change in App Engine. Currently, App Engine provides a one-size-fits-all Datastore, that provides low write latency combined with strong consistency, in exchange for lower availability in situations of unexpected failure in one of our serving datacenters. In response to this outage, and feedback from our users, we have begun work on providing two different Datastore configurations:

- The current option of low-latency, strong consistency, and lower availability during unexpected failures (like a power outage)

- A new option for higher availability using synchronous replication for reads and writes, at the cost of significantly higher latency

We believe that providing both of these options to you, our users, will allow you to make your own informed decisions about the tradeoffs you want to make in running your applications.

Termina con delle scuse:

We sincerely apologize for the impact of Feb 24th’s service disruption on your applications. We take great pride in the reliability that App Engine offers, but we also recognize that we can do more to improve it. You can be confident that we will continue to work diligently to improve the service and ensure the impact of low level outages like this have the least possible affect on our customers.

Un down, prima o poi capita a tutti. Per quanto mi riguarda, rinnovo la mia fiducia nella grande G.

Giorgio

Sun nelle mani di Oracle

Un breve articolo, che avevo in programma da tempo (dal 30/01 quando ho saputo di Sun). Anzi, ad essere precisi era già per metà tra le bozze.

Alla fine, per fortuna aggiungo io, l’acquisizione di Sun e tutto quello che c’è attaccato (MySQL, che era il nuovo arrivato in casa Sun, e Java per citare due nomi) è stata completata.

L’operazione è stata mostruosamente veloce: a 24 ore dal perfezionamento dell’accordo, i due siti (sun.com ed oracle.com) erano già incrociati (per esempio, tutte le pagine dei prodotti sono già su oracle.com), e in homepage appariva una cosa che mi ha impressionato: la scritta “SOFTWARE. HARDWARE. COMPLETE. Oracle Finalizes Sun Deal”. Questo la dice lunga sui piani di Oracle. E non sembrano così tanto lontani dalla realtà.

Seguiva questo link http://www.oracle.com/features/suncustomers.html:

Una vera e propria promessa, insomma, che Oracle fa ai clienti Sun. Fatta in modo inaspettatamente diretto, il che ha un certo impatto dopo che per mesi se ne sono dette veramente di tutti i colori (la paura dei più era che Oracle facesse sparire MySQL per far spazio al suo omonimo DB).

Certo, il messaggio contenuto in questa promessa è molto forte. Oracle, colosso storico nel mondo del Software, per 30 anni non ha toccato il settore Hardware. Adesso decide di farlo, in modo tra l’altro così diretto.

Staremo a vedere, la partita è iniziata.

(E io continuo ad aspettare che qualcuno compri Debian: una struttura societaria forte non può che giovare ad un progetto Open Source a mio parere.)

Giorgio

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Host 1e100.net – Cosa sono?

Sono molto attento alle connessioni aperte dai miei pc, quindi ogni tanto mi metto a fare controlli con TCPDump o simili. Tempo fa avevo notato una valanga di connessioni verso hosts tipo:

fx-in-f83.1e100.net

fx-in-f147.1e100.net

fx-in-f118.1e100.net

La struttura dei nomi mi ha subito ricordato lo schema che usa Google per i suoi load balancers, ed un veloce controllo WHOIS e sugli IP ha confermato quello che avevo intuito: si trattava di un suo dominio “di servizio”. In rete, non avevo trovato nessuna informazione. Alla fine, mi è uscito dalla testa.

Ieri per caso ho trovato questo articolo su TheRegister.co.uk, ed ho scoperto il senso del nome 1e100.net (su cui non avevo fatto alcuna ricerca, credevo fosse totalmente casuale):

But on closer inspection, the domain is obviously Google’s, chosen with a mathematician’s wink at the search giant’s famously misspelled name. This mystery domain is 1e100.net. “1e100″ would be scientific notation for 10 100, a one followed by 100 zeros, also known as a googol.

Il nome è quindi, come spiega TheRegister, la notazione scientifica di 10^100, 1 seguito da 100 zero, definito googol, da cui deriva il nome google.

E’ interessante notare la crescita delle visite verso il dominio, secondo Alexa:

Una linea verticale!

Giorgio

Fibre Vs Rame – 2010 Vs 1960

In questo periodo sto facendo test senza scopo tirando in mezzo cavi seriali, paralleli, ethernet e fibre, tecnologie vecchie di 30 anni, e ne sto misurando latenze e velocità. Credo pubblicherò un report completo a breve, ma qualche appunto preso “on the road” lo trovate già QUI.

Oggi parlando con un amico mi è venuto in mente un paragone, tecnicamente non proprio completo e rigoroso*, ma veramente utile per capire, con una tecnica che definirei “da fruttivendolo”, il progresso e gli enormi vantaggi portati dalle fibre ottiche.

Un cavo in fibra ottica può portare 160 lunghezze d’onda. Ognuna di queste lunghezze d’onda porta un segnale da 10 Gbps. Ci sono quindi 1600 Gbps disponibili**. Un cavo seriale porta, in totale, al massimo 115200 bps. Quindi:

Velocità max fibra ottica = MaxFC = 1600 Gbps = 1 600 000 Mbps

Velocità max cavo seriale = MaxSC = 115200 bps = 0.1152 Mbps

Calcoliamo quindi quanti cavi seriali ci servono per raggiungere la velocità di una fibra ottica:

Numero cavi seriali = NSC = MaxFC / MaxSC = 1 600 000 Mbps / 0.1152 Mbps = 13 888 889

Adesso arriva la perla: un metro di cavo seriale pesa 50 grammi. Un metro di fibra ottica ne pesa meno di 2:

Peso fibra ottica = PFC = 2 g

Peso cavo seriale = PSC = 50 g

Per finire dobbiamo quindi calcolare quanti Kg di cavi seriali ci servono per raggiungere la velocità di un singolo cavo in fibra, dal peso di 2 grammi (0.002 Kg):

PtotSC = NSC x PSC = 13 888 889 x 50 g = 694 444 450 g = 694 444 , 450 Kg

Concludendo: per sostituire un cavo in fibra ottica (dal peso, come già detto, di due soli grammi) utilizzato per connettere due punti ad una velocità di 1600 Gbps ed alla distanza di un metro, ci servirebbero 14 milioni di cavi seriali, che avrebbero un peso totale di circa 700 tonnellate. Per UN SOLO metro di distanza. Vi lascio solo immaginare cosa vorrebbe dire sostituire anche solo le fibre transatlantiche.

C’è un’altro dato interessante: la fibra ottica ha una latenza di 5 microsecondi al Km, mentre un cavo seriale ha una latenza di 5 millisecondi al metro.

Latenza fibra ottica = LFC = 5 microsec / Km = 0.005 ms / Km

Latenza cavo seriale = LSC = 5 ms / m = 5000 ms / Km

Immaginiamo di dover collegare Amsterdam a New York e consideriamo una distanza in linea retta tra le due città di circa 6000 Km (inutile dire che chiaramente quella reale percorsa dai cavi sarebbe maggiore). Calcoliamo quindi la latenza, ovvero il tempo impiegato per percorrere questa distanza sui due tipi di cavi:

Distanza = D = 6000 Km

Tempo di percorrenza fibra ottica = TFC = LFC x D = (0.005 ms/Km) * 6000 Km = 30  ms

Tempo di percorrenza cavo seriale = TSC = LSC x D = (5000 ms / Km) * 6000 Km = 30 000 000 ms = 30 000 secondi = 500 minuti = 8 ore e 30 minuti

Questo, in linea teorica. Perchè per percorrere distanze così enormi il segnale deve essere rigenerato, e questo introduce tremendi ritardi nella trasmissione. Ricordo che per percorrere questi 6000 Km il segnale sul cavo in fibra (che percorre 50 Km senza rigenerazione) dovrebbe essere rigenerato (amplificato) 120 volte, mentre quello seriale dovrebbe essere rigenerato ogni 8 metri, ovvero 750 000 volte.

Numero rigenerazioni fibra ottica = NrFC = 120

Numero rigenerazioni cavo seriale = NrSC = 750 000

Qui azzardo una serie di conti, di cui non garantisco l’accuratezza teorica. Quello che è certo, è che comunque i numeri che otterrò saranno inferiori a quelli reali:

Il tempo reale di percorrenza in fibra ottica della linea Amsterdam – New York è di circa 80 ms. Quello teorico calcolato in linea retta è di 30 ms, quindi sembra ragionevole calcolare 40 ms teorici sulla tratta realmente percorsa. Significa che abbiamo circa 40 ms (sottraggo i 40 di tempo teorico agli 80 di tempo reale misurato) di tempo perso nelle 120 rigenerazioni. Questo vuol dire che una rigenerazione del segnale in fibra ottica ritarda il tutto di 0.34 ms.

Tempo reale percorrenza fibra ottica = TpFC = 80 ms

Tempo totale rigenerazione fibra ottica = TtotrFC = 40 ms

Tempo rigenerazione fibra ottica = TrFC = 0.34 ms

Con questi dati, calcolo il tempo impiegato da una rigenerazione del segnale per un cavo seriale. Uso la relazione LFC : TrFC = LSC : TrSC, quindi:

Tempo rigenerazione cavo seriale = TrSC = (LSC x TrFC) / LFC = (5000 ms / Km x 0.34 ms) / 0.005 ms/Km = 340 000 ms

Come già detto, per percorrere questa distanza, il segnale di un cavo seriale deve essere rigenerato 750 000 volte, quindi calcoliamo il tempo totale di rigenerazione:

Tempo totale rigenerazione cavo seriale = TtotrSC = TrSC * NrSC = 340 000 ms * 750 000 = 225 000 000 000 ms

Per concludere devo calcolare il tempo totale impiegato per la percorrenza di questa tratta tramite cavo seriale:

Tempo reale percorrenza cavo seriale = TpSC = TtotrSC + TSC = 255 000 000 000 ms + 30 000 000 ms = 255 030 000 000 ms = 255 030 000 secondi = 4 250 500 minuti = 70 842 ore = 2951 giorni = 8 anni.

In fibra ottica, andiamo da Amsterdam a New York in 80 millisecondi. Con un cavo seriale, impiegheremmo 8 anni. Probabilmente sarebbe molto più conveniente inviare una lettera invece che una mail.

Giorgio

* RS 232 non è stato concepito per comunicazioni a lunga distanza: era usato per collegare i modem o i nodi di un cluster, comunque entro pochi metri. La sua portata è intorno agli 8 metri, questo vuol dire che ogni 8 metri serve un rigeneratore di segnale. Le fibre vanno invece per 50 Km o più senza essere toccate. Per finire, ad oggi non esiste modo di connettere due singoli punti utilizzando tutta la banda disponibile su un cavo in fibra ottica. Allo stesso modo non esiste un modo per connettere due host con 14 milioni di cavi seriali.

** Metto lì un dato senza approfondirlo ulteriormente: abbiamo una velocità di 1600 Gbps per singolo cavo. Le linee transoceaniche sono però composte di fasci di 864 cavi, e di solito sono stese a coppie.

Adminspotting!

Adminspotting-600x600w

Si tratta di un “remake” del monologo iniziale del film Trainspotting, in versione per sysadmin. Già di suo è commovente. Se poi lo paragonate al testo originale, che è l’esatto opposto, è la fine.

A sto punto mi chiedo: perchè?

Giorgio