Dados da Internet das Coisas na Cloud: Segurança e Confiabilidade

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1 ados da Internet das Coisas na Cloud: Segurança e Confiabilidade Miguel P. Correia Tópicos 1. ados das coisas na cloud porquê, desafios 2. Processamento na cloud 3. Armazenamento na cloud 2 1

2 1. AOS AS COISAS NA CLOU PORQUÊ, ESAFIOS 3 Internet das Coisas Internet das Coisas (of Things - IoT) = miríade de coisas ligadas à Internet (estmatva 26B em 2020) Coisas dispositvos computacionais embebidos, ciber- Xsicos Ligadas à Internet usando Tp. comunicações móveis WiFi, GSM/3G/4G/5G, Bluetooth, NFC Machine- to- Machine (M2M) 4 2

3 Computação na Cloud CompuTng as a utlity usar recursos computacionais sem os comprar Pay- as- you- go CAPEX vs OPEX ElasTcidade 5 IoT na Cloud Muitas aplicações IoT precisam de uma plataforma Cloud é um suporte conveniente para essa plataforma Paga- se à medida que a aplicação cresce Suporta crescimento e big data (estmatva de 26B...) 6 3

4 Plataformas para IoT na Cloud Funcionalidade Interação entre as pessoas Análise, processamento, e armazenamento dos dados Implementação e monitorização de processos de negócio Interligação das coisas 7 Plataformas para IoT na Cloud OpenSensors.io Plataforma recolhe dados de sensores (MQTT) ados são públicos (excepto pagando) Cria fluxos de dados para fornecer a aplicações Armazenamento, gestão de dispositvos,... Carriots Recolhe dados de coisas (REST) Gere dispositvos e dados Permite escrever aplicações executadas por eles (PaaS) 8 4

5 Plataformas para IoT na Cloud Xively Também PaaS para IoT Serviços de directório, dados, negócio; bus de mensagens (sockets, REST, MQTT) Suporta comunicação com serviços do cliente (p.ex. CRM) Outras: 9 Ameaças na Cloud 10 5

6 Ameaças na Cloud 1. Violação de dados 2. Perda de dados 3. Sequestro de contas ou de tráfego 4. APIs inseguras 5. Negação de serviço (indisponibilidade) 6. Insiders maliciosos 7. Abuso de serviços da cloud Cloud Outages Make for Rough Monday at Microsoft Azure 8. iligência insuficiente 9. Tecnologias partlhadas This content was printed from ata Center Knowledge 24/11/14 18:59 11 Ameaças na Cloud One of the ways Microsoft supports its cloud servers is packing them in ITPAC modules which can be deployed quickly to expand capacity in any location (Photo: Microsoft) Cloud Computing, owntime, Microsoft Microsoft s Azure Cloud Struggles with Service Outages Monday BY YEVGENIY SVERLIK ON AUGUST 18, 2014 Microsoft Azure team updated its uptime status around 3 p.m. Pacific to Partial Service Interruption after reporting Full Service Interruption in multiple regions of the cloud infrastructure earlier in the day. Issues started around 1 a.m. Monday morning, according to a post on the service health dashboard for Azure, which said a number of services on the cloud platform, including virtual machines, websites, backup and site recovery, were experiencing full service interruptions in multiple regions. The company did not immediately provide a reason for the outages. Como é que um utlizador da cloud pode resolver estes problemas? In an update posted around 3 p.m., the Azure team said a small subset of customers was still experiencing connectivity issues to some of the cloud services. By that time, services had been restored in Japan and East Asia regions. 21/06/14 12:57 Around 4 p.m., services hosted by data centers serving US Central, US East, US East 2 and Europe North regions were still having issues. Affected We are services experiencing included massive Cloud Services, demand SQL on atabase, our support Virtual capacity, Machines, we are Websites, going HInsight, to get to everyone Mobile Services, Service Bus, will Site just Recovery take time. and it StorSimple. Both US East 2 and US Central regions are new, the former hosted by a data center in Virginia and the latter in Iowa. The company announced their addition in July. Code Spaces : Is own! Microsoft is one of the world s largest providers of public cloud infrastructure services, competing with the likes of Amazon ear Customers, Yahoo Mail» Mail Help» Article Web Services and, increasingly, Google Compute Engine. Cloud outages and degraded performance incidents are a common occurrence for On public Tuesday cloud the providers 17th of June who operate 2014 we massive global data center infrastructures. Related received Errors a well orchestrated articles OS against our servers, this happens quite often and we normally overcome them in a way that is transparent to Yahoo the Code Spaces Mail community. status On this This is not Azure s occasion first however full service the interruption OS was this just month. the Error: start. Account The company temporarily reported full service interruption in its Japan East region on August 15 and another one across multiple blocked regions from on August sending14. Update 12/18/13 12:30 pm PST An unauthorised person who at this point messages who is still unknown (All we can Here s say the is that latest we update have no from reason us answering to think some of your questions: 12 Our sister site its Web anyone Host who Industry is or was Review employed has a roundup with Code of Azure s Spaces) recent had uptime gained access issues. to our Amazon EC2 control panel and Temporary Error 14 had left a number of messages for us to contact them using a hotmail address Q: I m on hold for a while when I call Customer Care. What s happening? Temporary Error 15 We ve heard that some users are experiencing longer wait times than usual. We appreciate your Reaching out to the address started a chain of events that revolved arount patience the person while trying we work to extort through a a large large fee volume of calls. We are adding agents quickly to support in order to resolve the OS. Temporary Error 19 this large volume of calls. Alternatively, you can click the link to the right here that says Contact Customer Care. We ll ask you Page to 1 of provide 2 us with a few more details and then will Upon realisation that somebody had access Temporary to our Error control 45 panel we started follow to investigate up with you. how access had been gained and what access that person had to the data in our systems, it became clear that so far no machine access had been achieved due to the intruder not having our Private Keys. Thank you for your patience. At this point we took action to take control back of our panel by changing passwords, however the intruder had Q: I still can't access my account, what can I do? prepared for this and had already created a number of backup logins to the panel and upon seeing us make the We believe we've restored access for all users related to the outage. If you're having trouble attempted recovery of the account he proceeded to randomly delete artifacts accessing from the your panel. account, We please finally managed reach out to customer service so that we can provide you with to get our panel access back but not before he had removed all EBS snapshots, 1:1 support. S3 buckets, all AMI's, some 6 EBS instances and several machine instances. Previous updates In summary, most of our data, backups, machine configurations and offsite backups were either partially + Update 12/17/13 2:45 pm PST or completely deleted. Q C S M Y W A Y T Y F R

7 Tolerância a Faltas e Intrusões com Clouds- of- Clouds Fazer o melhor possível para proteger a cloud (na medida em estver na nossa mão) Aceitar que ainda podem ocorrer problemas de segurança e fiabilidade nas clouds individuais Tolerar essas faltas usando várias clouds (redundância e diversidade) cloud- of- clouds ou seja, desconfiar de cada cloud, confiar no conjunto clientes PROCESSAMENTO NA CLOU 14 7

8 MapReduce Modelo de programação + ambiente de execução Publicado pela Google em 2004 Usado para processar grandes conjuntos de dados em clusters de servidores (p.ex. índice da web mundial) Hadoop MapReduce, um MapReduce aberto Apache, o mais usado, o que temos usado Inclui o HFS, um sistema de ficheiros para ficheiros grandes 15 MapReduce ideia básica servidores servidores 16 8

9 MapReduce Porquê big data? Porque basta aumentar o número de servidores para processar muito mais dados 17 O problema O Hadoop MR tolera as faltas mais comuns Job tracker detecta e recupera tasks paradas etecta ficheiros corrompidos mas a execução pode ser atacada, corrompida, e as tasks podem retornar resultados errados e as clouds podem sofrer indisponibilidades 18 9

10 MapReduce Tolerante a Intrusões Ideia básica: replicar as tasks em clouds diferentes e fazer votação dos resultados de cada uma Cloud 1 Cloud 2 Cloud 3 Cloud 4 19 MapReduce original Map 20 10

11 MapReduce TI Map Réplicas em clouds diferentes votação 21 MapReduce original Reduce 22 11

12 MapReduce TI Reduce votação 23 Réplicas em clouds diferentes Execução diferida Faltas são pouco comuns; consideramos um máximo de f JT cria apenas f+1 réplicas em f+1 clouds Se os resultados forem diferentes executa mais uma (até f) 24 12

13 Job tracker distribuído Job tracker controla execução das tasks nos task trackers (p.ex., iniciar task, detectar faltas) ProblemáTco job tracker estar numa cloud separado dos task trackers pela Internet Latência elevada nas operações de controle Ponto de falha único Job tracker distribuído Cada cloud tem um job tracker (JT) Cada JT controla as tasks na sua cloud 25 Comunicação na WAN Toda esta comunicação na WAN => atrasos e custo elevados 26 13

14 Solução: comunicação de sínteses Reduces descarregam outputs dos maps Intra- cloud: output descarregado normalmente Inter- cloud : só hash do output é descarregado outras clouds mesma cloud 27 Makespan variando o paralelismo 1600 Makespan (s) x: bom porque 2x #tasks e os mesmos recursos => atraso da comunicação tem pouco peso Max. number of map/reduce tasks executed in parallel Original MR TI EsTmados analitcamente com base noutro MR- BFT; f=

15 ARMAZENAMENTO NA CLOU 29 epsky cloud- of- clouds para armazenamento de dados Tolera: Corrupção de dados numa cloud Indisponibilidade de uma cloud Violação de dados (cifrando) Vendor lock- in Bónus: leituras mais rápidas cloud- of- clouds cliente 30 15

16 epsky Fornece o mesmo serviço de um serviço de nuvem de armazenamento (ex: Amazon S3): create, read, write, Não muda as nuvens originais; é um proxy do lado do cliente Amazon S3 Nirvanix Rackspace Windows Azure 31 Protocolo de escrita tempo escrever dados ACK escrever metadados ACK Nuvem A Nuvem B Nuvem C Nuvem Assumir já guardada uma versão do ficheiro 32 16

17 Protocolo de leitura maior número de versão tempo ler metadados metadados ler dados dados Nuvem A Nuvem B Nuvem C Nuvem ados obtdos de outras nuvens se for preciso 33 Limitações dessa versão ados Limitações 1. ados em claro nas nuvens 2. n ata espaço de armazen. Nuvem A Nuvem B Nuvem C Nuvem ados ados ados ados 34 17

18 Erasure codes / secret sharing Só para dados, não meta- dados ados cifrar K chave dispersar partlhar F 1 F 2 F 3 F 4 S 1 S 2 S 3 S 4 Nuvem A Nuvem B Nuvem C Nuvem F 1 S 1 F 2 S 2 F 3 S 3 F 4 S 4 Processo inverso para ler; ados cifrados, não podem Com ser menos lidos na do nuvem! que f partes bastam f+1 partes/fragmentos não se consegue obter a chave obro do espaço de armazenamento, não 4 vezes! 35 Avaliação de desempenho ProtóTpo: ~3000 LOCs (Java), REST API, HTTPS epsky, 2 versões: A (availability), CA (av. + confiden=ality) Ambiente experimental 4 nuvens comerciais: S3 (Amazon S3), WA (Windows Azure), NX (Nirvanix SN) and RS (Rackspace) Clientes em 8 máquinas do PlanetLab por todo o mundo 3 clientes/máquina a ler/escrever ficheiros 100KB, 1M, 10M leituras/escritas em finais de

19 Custo de armazenamento epsky- A (só replicação) epsky- CA (replic.+ erasure codes) custo epsky- CA 2 (custo médio das nuvens) 37 Latência (100KB) A latência de leitura é próxima da melhor latência A latência de escrita é próxima da pior latência 38 19

20 03/02/15 isponibilidade medida isponibilidade = nº operações com sucesso / pedidas ois factores: disponibilidade da cloud e da internet 39 SCFS: Shared Cloud- backed File System epsky apenas block storage; SCFS sistema de ficheiros Coordination Service Lock Service Access Control Metadata Computing clouds SCFS Agent Cache SCFS Agent Cloud storage Storage clouds Cache SCFS Agent Cache 20

21 CONCLUSÕES 41 Conclusões Cloud e IoT, um par ideal: coisas comunicam com plataforma escalável na cloud Clouds públicas são muitas vezes sólidas e bem geridas... mas falham Solução: não confiar numa cloud mas num conjunto de clouds confiar na cloud- of- clouds uas aplicações da ideia: MapReduce e armazenamento de dados 42 21

22 Conclusões Alguns padrões para clouds- of- clouds: Votação dos resultados das clouds Controlar localmente, não globalmente Comunicação global deve ser esparsa Custos aumentam mas não todos (latência pode diminuir) Assinaturas, erasure codes são importantes Perguntas? Página pessoal hƒp://homepages.gsd.inesc- id.pt/~mpc/ Blog hƒp://www.seguranca- informatca.net/ epsky hƒps://code.google.com/p/depsky/ SCFS hƒp://code.google.com/p/depsky/wiki/scfs 22

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