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Google云计算平台

Google云计算平台[正文]1. 引言Google云计算平台是一个全球领先的云计算服务提供商，为用户提供强大的基础设施和工具，帮助用户在云上构建、部署和管理各种应用程序。

本文档旨在为用户提供关于Google云计算平台的详细信息，包括各种服务、功能和最佳实践等。

2. 云计算基础概述2.1 云计算简介- 什么是云计算- 云计算的优势和特点2.2 Google云计算平台概述- Google云计算平台的核心组件- Google云计算平台的优势和特点3. Google云计算平台服务3.1 计算服务- Google Compute Engine- 虚拟机实例- 镜像- 防火墙规则- Google App Engine- 应用的托管- 自动扩展和负载平衡 - 数据存储和缓存3.2 存储和数据库服务- Google Cloud Storage - 存储桶- 数据管理和访问控制- Google Cloud SQL- 关系型数据库管理系统 - 数据备份和恢复- Google Cloud Datastore - 非关系型数据库- 分布式数据存储3.3 网络服务- Google Cloud Load Balancing- 性能负载均衡- 多区域负载均衡- Google Virtual Private Cloud (VPC) - 虚拟网络的创建和管理- 子网和路由3.4 和机器学习服务- Google Cloud Machine Learning Engine - 模型训练和部署- Google Cloud Vision API- 图像识别和处理- Google Cloud Natural Language API- 文本分析和情感分析4. Google云计算平台最佳实践4.1 安全最佳实践- 访问控制和权限管理- 数据加密和安全传输4.2 性能最佳实践- 资源优化和扩展性- 缓存和负载均衡策略4.3 可靠性和弹性最佳实践- 数据备份和容错性- 自动扩展和容灾5. 附件本文档涉及的附件详细列出在如下文档中，可供用户和查看。

Google云计算原理

引言概述：云计算作为当今信息技术领域的热点技术之一，在现代社会中，已经成为了各行各业不可或缺的一部分。

作为全球最大的互联网公司之一，Google的云计算平台在业界有着极高的声誉。

本文将重点介绍Google云计算原理的相关内容，包括其架构、安全性、可扩展性以及机器学习等方面，旨在使读者对Google云计算平台有更深入的了解。

正文内容：一、Google云计算架构1.数据中心架构a.Google数据中心规模及分布情况b.数据中心的层次结构和组成元素c.数据中心网络架构及其优势2.虚拟化技术a.介绍Google在虚拟化领域的最新技术和发展b.虚拟机管理及资源调度c.虚拟化在Google云计算中的作用和优势3.分布式存储系统a.Google文件系统(GFS)的原理和优势b.分布式文件系统和对象存储的比较c.实现大规模数据处理的分布式文件系统架构二、Google云计算平台的安全性1.数据隔离与保护a.数据隔离的重要性及Google的解决方案b.访问控制和身份认证机制c.数据加密和解密技术2.系统和网络安全性a.Google网络安全架构的特点和设计原则b.服务器和虚拟机的安全管理c.防火墙和入侵检测系统的应用3.数据备份和恢复a.Google云计算平台的数据备份策略b.容错和故障恢复机制c.数据冗余和镜像技术的应用三、Google云计算平台的可扩展性1.水平扩容a.数据中心资源的动态调整和分配b.网络和存储的动态扩容策略c.负载均衡和自动扩展机制2.弹性计算a.弹性资源管理和优化b.虚拟机的自动迁移和负载均衡c.弹性计算的成本效益和应用案例3.可用性和可靠性a.服务水平协议(SLA)的实现和管理b.系统冗余和容错技术在Google云计算中的应用c.故障预测和自动恢复机制四、Google云计算平台上的机器学习1.云端机器学习平台a.机器学习在云计算平台中的应用场景b.Google云计算平台提供的机器学习服务和工具c.云端机器学习算法和模型的训练与部署2.数据处理和分析a.大规模数据处理和分析的需求b.Google云计算平台支持的大数据处理工具和框架c.数据流处理和实时分析的实现原理3.与机器学习a.深度学习和的关系b.GoogleTensorProcessingUnit(TPU)的介绍和应用c.机器学习在Google云计算平台上的最新进展五、总结通过对Google云计算原理的详细介绍，我们可以看到Google 在云计算领域的核心竞争力和创新能力。

google云计算体系架构

Chubby
25
并行计算基础
摩尔定律正在走向终结…
单芯片容纳晶体管的增加，对制造工艺提出要求 CPU制造18nm技术，电子泄漏问题 CPU主频已达3GHz时代，难以继续提高
散热问题（发热太大，且难以驱散）功耗太高
未来的发展：多核
26
什么样的问题适合并行计算？
斐波那契序列(Fibonacci) X
<World 1> <China 1> <Si-tech 1>
<World 1> <China 1> <Si-tech 1>
Reduce
<Hello 3> <Bye 3> <World 2> <China 2> <Si-tech 2>
34
MapReduce容错机制
背景
MapReduce设计初衷：由普通PC组成的集群来处理超大规模的数据，所以有效的错误保障机制是必不可少
在下一章将具体介绍GAE具体的应用
10
Google 云计算SaaS
3. 隶属SaaS的Google云计算
提供在线“Word、Excel、PPT” 提供在线MAP 提供在线日历管理 ……
11
Google如何实现云？
Google云计算平台技术架构
分布式文件系统 Google Distributed File System
将
并行数据处理 MapReduce
在
分布式锁 Chubby
第二
结构化数据表 BigTable
章详
Google云计算应用
细介
MapReduce BigTable

Google的十个核心技术

Google的十个核心技术曾任职于IBM中国研究院，从事与云计算相关研究的CSDN博客专家吴朱华曾写过一篇文章《探索Google App Engine背后的奥秘(1)--Google的核心技术》，对Google 的核心技术和其整体架构进行详细的分析，现转载于此，供大家学习。

本篇将主要介绍Google的十个核心技术，而且可以分为四大类：1.分布式基础设施：GFS，Chubby和Protocol Buffer。

2.分布式大规模数据处理：MapReduce和Sawzall。

3.分布式数据库技术：BigTable和数据库Sharding。

4.数据中心优化技术：数据中心高温化，12V电池和服务器整合。

分布式基础设施GFS由于搜索引擎需要处理海量的数据，所以Google的两位创始人Larry Page和Sergey Brin在创业初期设计一套名为“BigFiles”的文件系统，而GFS（全称为“Google File System”）这套分布式文件系统则是“BigFiles”的延续。

首先，介绍它的架构，GFS主要分为两类节点：1.Master节点：主要存储与数据文件相关的元数据，而不是Chunk（数据块）。

元数据包括一个能将64位标签映射到数据块的位置及其组成文件的表格，数据块副本位置和哪个进程正在读写特定的数据块等。

还有Master节点会周期性地接收从每个Chunk节点来的更新（”Heart- beat”）来让元数据保持最新状态。

2.Chunk节点：顾名思义，肯定用来存储Chunk，数据文件通过被分割为每个默认大小为64MB的Chunk的方式存储，而且每个Chunk有唯一一个64位标签，并且每个Chunk都会在整个分布式系统被复制多次，默认为3次。

下图就是GFS的架构图：图1. GFS的架构图接着，在设计上，GFS主要有八个特点：1.大文件和大数据块：数据文件的大小普遍在GB级别，而且其每个数据块默认大小为64MB，这样做的好处是减少了元数据的大小，能使Master节点能够非常方便地将元数据放置在内存中以提升访问效率。

Google云计算原理

Google云计算原理Google云计算原理1.介绍1.1 概述Google云计算是一项基于云计算技术的服务，用户可以通过互联网访问Google云上的各种计算资源和服务，包括计算、存储、数据库、机器学习等。

1.2 优势- 弹性扩展：Google云计算支持根据需求动态扩展计算资源，以适应不同的业务需求。

- 可靠性：Google拥有全球范围的数据中心，提供高可用性和持久性的计算资源。

- 安全性：Google云计算提供多重安全保护措施，包括数据加密、身份验证和访问控制等，确保用户数据的安全。

- 灵活性：Google云计算提供多种计算模型和编程接口，方便用户根据需求选择最适合的解决方案。

2.计算模型2.1 虚拟机实例- 虚拟机实例是最基本的计算资源，用户可以根据需求创建和管理虚拟机实例，自定义大小、操作系统和软件配置等。

- 虚拟机实例的计费方式有按需计费和预付费两种模式，用户可以根据实际需求选择适合的计费方式。

2.2 容器- 容器是一种轻量级的计算单元，可以在不同的环境中运行，比如虚拟机、物理机或者云平台。

- Google提供的容器服务（Google Kubernetes Engine）可以帮助用户管理和调度容器，实现高效的容器化部署。

2.3 服务器无状态函数- 服务器无状态函数是一种无需预留或管理服务器的计算模型，用户只需要编写函数代码并到云平台，即可在需要时触发函数执行。

- Google提供的服务器无状态函数服务（Google Cloud Functions）可以自动扩展和管理函数实例，提供快速、无缝的函数执行环境。

3.存储服务3.1 对象存储- 对象存储是一种提供可扩展、高可用性的存储服务，用户可以将文件以对象的形式存储在云上，通过HTTP或者HTTPS访问。

- Google提供的对象存储服务（Google Cloud Storage）可以用于存储和管理各种类型的数据，包括图片、视频、日志文件等。

全解 Google(谷歌)基础设施架构安全设计

一、物理基础架构平安谷歌数据中心包括了生物识别、金属感应探测、监控、通行妨碍和激光入侵感应系统等多层物理平安爱护，并做了严格的限制访问。

由于谷歌的某些服务托管在第三方数据中心，为了确保确定的平安把握，必需部署此类高度平安措施。

硬件设计部署谷歌数据中心网络由数千台服务器组成，这些服务器的主板和网络设备都由谷歌自行定制设计，相关设备组件和供应商都必需经过严格的平安检测和背景审查。

同时谷歌也本人设计了平安芯片，这些芯片被广泛应用于服务器和相关外设环境，为硬件级别的平安识别和认证供应了有效的平安手段。

平安引导和服务器识别机制为了确保正确的服务启动，谷歌服务器使用了一系列的启动引导技术，包括在 BIOS、bootloader、kernel 和系统镜像等底层组件中使用加密签名，这些签名在每次启动和更新时都能进行平安验证。

整个过程中涉及的组件都由谷歌构建、把握和加固。

随着硬件的更新换代，谷歌也在不断努力进行平安改进，比如自行设计了可锁固件芯片、平安微把握器和平安芯片，并依据不同服务器的设计版本，在各类芯片中内置了可信的平安启动机制。

在软件引导和硬件启动过程中，数据中心的每台服务器都有本人独特的标识身份，这些标识也被用于机器底层管理的 API 调用验证。

另外，谷歌也开发了自动更新检测系统，以保证各类软硬件的准时更新、识别和诊断，必要时可以自动隔离那些消灭毛病的服务器。

二、平安服务部署此节中，将对一些基本的软硬件服务平安进行引见，数千台服务器将对这些服务应用恳求进行伺服和备份，这些服务包括 Gmail 的 SMTP 服务、分布式数据存储服务、YouTube 视频转码服务、客户端 APP 沙箱运转服务等常规用户恳求。

全部运转于基础设备架构的服务恳求都由一个叫 Borg 的集群业务管理服务进行把握。

服务标识、完整性与隔离在内部服务的应用层通信之间，谷歌使用了加密认证授权方式，为管理和服务供应了高强度的访问把握。

虽然谷歌不完全依靠内部网络划分和防火墙作为次要平安机制，但为了防止 IP 哄骗等进一步攻击，谷歌在网络入口和出口的各种不同点位使用了过滤策略，这种方法也最大化地提高了网络功能和可用性。

云计算的基本原理和技术架构

云计算的基本原理和技术架构云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络将计算能力、存储资源和应用服务提供给用户。

它的出现彻底改变了传统的计算模式，使得用户可以快速、灵活地获取所需的计算资源，并按需付费。

本文将介绍云计算的基本原理和技术架构，帮助读者更好地理解和应用云计算。

一、云计算的基本原理云计算的基本原理主要包括虚拟化技术、弹性扩展和分布式计算。

1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算的基石之一，它将物理资源（如服务器、存储和网络）抽象成逻辑资源，并通过虚拟化层将其隔离，使得多个用户可以共享这些资源。

虚拟化技术提供了资源的隔离性和灵活性，使得资源的使用更加高效，也为云计算的实现提供了技术保障。

2. 弹性扩展云计算提供了弹性扩展的能力，即根据用户的需求动态调整计算资源的规模。

当用户需要更多的计算资源时，云计算平台可以根据实际情况自动增加资源，以满足用户的需求；而当需求减少时，可以自动释放多余的资源，节省成本。

弹性扩展使得用户可以根据业务需求灵活调整资源，提高了资源的利用率和响应能力。

3. 分布式计算云计算采用分布式计算的方式来处理大规模数据和计算任务。

分布式计算将任务划分成多个子任务，通过网络将这些子任务分配给多台计算节点来并行执行。

分布式计算可以充分利用集群资源，提高计算效率和处理能力。

同时，分布式计算使得云计算系统具备高可用性和容错性，即使某个节点发生故障，也不会影响整个系统的运行。

二、云计算的技术架构云计算的技术架构是构建云计算平台的一套基本框架，它主要包括前端、后端和云服务三个层次。

1. 前端前端是用户与云计算平台之间的接口，包括用户终端设备、浏览器和应用程序。

用户可以通过前端接口访问云计算平台的各种服务，如计算资源调度、存储服务和应用程序运行。

2. 后端后端是云计算平台的核心部分，包括云计算资源集群和管理软件。

云计算资源集群由大量的物理服务器、存储设备和网络设备组成，提供计算、存储和网络资源。

google的组织结构

google的组织结构文.施密特Google是一个由创新人才组成的公司，Google的企业文化也是如此。

我们坚信抓住知识型员工将是未来企业成功的关键。

在Google，我们认为管理学宗师彼得·德鲁克对于如何管理“知识型员工”的理解最为深刻。

德鲁克说知识型员工相信自己拿工资是为了出效率，而不是为了完成朝九晚五的呆板工作，聪明的企业会排除任何影响知识型员工工作的障碍。

在Google，我们采取的是一种小团队管理方式，事实证明这种小团队的方式更有益于提高工作效率。

Google的工程师们可以把20%的工作时间放在自选项目开发上。

当然其中必须有一个批准过程以及某些失败，但基本上我们希望让所有富有创意的人发挥创意。

我们有一个公开的秘密武器，就是创意邮件目录：一个全公司共用的建议箱。

任何人都可以把自己的创意发送到这里，从停车程序到下一代应用程序等等。

在这里所有人都可以对创意发表评论、进行评价，从而促使最佳创意浮出水面。

我们坚信“群众的智慧”这一理念，并希望在确定任何决议之前收集广泛的观点作为分析基础。

在Google，管理者的角色是一个观点的收集者，而不是决策的独裁者。

统一大多数人的意见有时要花费较长时间，但通常可以组成一个更加忠诚的工作组和更为明智的决策。

在Google，几乎所有决策都是基于大量分析后得出，我们创建了多种管理信息的系统。

在组织架构上，我们不会向传统大公司靠拢。

Google小团队管理方式主要有三个好处：一是它能够让我们增加尝试的可能性，让我们不断尝试尽量多的新生事物，这样我们成功的几率就比较大。

二是能够给我们的员工更多的主人翁责任感，让他们觉得不是在一家大公司工作。

改进他们的工作氛围，让小组有决策权，在开发过程中让他们觉得自己拥有决定方向的自主权，同时又可以为用户来服务。

三是能够降低团队内部协调的成本。

我们有一个信条，快比慢好。

小团队有很多的决策权，这样我们就可以在更短的时间内开发出更多的产品，对于出现的失误调整起来也会更容易一些。

云计算实例分析：Google的云计算平台

云计算实例分析：Google的云计算平台云计算实例分析：Google的云计算平台1、引言1.1 背景介绍1.2 目的和范围2、Google云计算平台概述2.1 云计算平台定义2.2 Google云计算平台简介2.3 Google云计算平台的特点和优势3、Google云计算平台的基础设施3.1 数据中心网络3.2 存储系统3.3 计算资源管理4、Google云计算平台的服务4.1 云存储服务4.2 云计算服务4.3 数据分析服务4.4 机器学习服务5、Google云计算平台的实例应用5.1 媒体和娱乐行业5.2 零售行业5.3 制造业5.4 医疗健康行业6、Google云计算平台的安全性和隐私保护 6.1 安全架构6.2 数据隐私保护措施6.3 安全审计和合规性7、Google云计算平台的成本和性能评估 7.1 价格模型7.2 性能指标7.3 成本与性能优化建议8、结论附件：附件1：Google云计算平台使用指南附件2：Google云计算平台案例研究法律名词及注释：1、云计算：指通过互联网等方式，将计算资源和服务提供给用户的一种模式。

2、数据中心：指用于存储和处理大规模数据的设施，包含服务器、网络设备等硬件设备。

3、存储系统：指用于存储和管理数据的软硬件系统，通常包括存储设备、存储管理软件等。

4、计算资源管理：指对云计算平台上的计算资源进行分配、调度和管理的一套技术和方法。

5、云存储服务：指提供将数据存储在云端，并能够随时访问和管理的服务。

6、云计算服务：指在云计算平台上提供的各种计算能力，如虚拟机、容器、函数等。

7、数据分析服务：指提供数据分析和挖掘功能的云服务，帮助用户从海量数据中获取有价值的信息。

8、机器学习服务：指提供机器学习算法和模型训练能力的云服务，帮助用户构建和部署智能应用。

9、安全架构：指在云计算平台中采取的一系列安全措施和技术，以保障用户数据和系统的安全性。

10、数据隐私保护措施：指在处理用户数据时采取的安全和隐私保护措施，以确保用户数据不被非法访问和滥用。

云计算平台架构图

云计算平台架构图随着数字化转型的趋势不断加强，企业对云计算平台的需求呈现出爆炸性增长。

云计算平台以其超高的计算、网络和存储能力，成为企业追求高效率、低成本的首选。

而理解云计算平台的架构，可以帮助我们更好地利用这一强大的工具。

一般来说，云计算平台架构可以分为三个主要部分：基础设施层（IaaS）、平台层（PaaS）和软件层（SaaS）。

这三个部分构成了云计算平台的骨架，为企业提供稳定、高效的IT服务。

1、基础设施层（IaaS）基础设施层是云计算平台的最底层，主要提供计算、存储和网络等基础设施服务。

这一层通过虚拟化技术，可以将物理硬件资源转化为虚拟资源，供上层使用。

企业可以根据实际需求，动态地获取所需的计算、存储和网络资源，实现按需使用，灵活扩展。

2、平台层（PaaS）平台层位于基础设施层之上，主要为企业提供应用程序开发和部署所需的平台和工具。

这一层集成了数据库、消息队列、缓存等中间件，为上层应用提供稳定、高效的支持。

企业可以利用这一层提供的工具和平台，快速开发、测试和部署应用程序，大大缩短了开发周期，提高了开发效率。

3、软件层（SaaS）软件层是云计算平台的最高层，主要为企业提供具体的软件应用和服务。

这些软件应用和服务包括但不限于客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）、数据分析等。

企业可以通过这一层，以低成本、高效率的方式获取所需的应用和服务，满足自身的业务需求。

以上就是云计算平台的基本架构。

可以看出，云计算平台是一个分层、模块化的结构，各层之间相互独立，互不影响。

这种架构使得企业可以根据自身的需求和特点，灵活地选择所需的服务和资源，实现按需使用，高效利用。

同时，云计算平台的可扩展性也非常强，企业可以根据业务的发展需求，随时增加或减少所需的资源和服务。

这种弹性的架构使得企业能够更好地应对市场变化和业务挑战。

云计算平台的开放性也是其重要特点。

通过开放的标准和接口，企业可以方便地集成第三方应用和服务，构建属于自己的云计算生态系统。

Google云计算简介

Google云计算简介Google云计算简介1·什么是云计算云计算是将计算资源（如服务器、存储设备）通过互联网提供给用户使用的一种技术。

它可以提供弹性的计算能力、灵活的存储空间和便捷的服务。

2·云计算的主要特点●弹性和可伸缩性：根据实际需求，用户可以随时增加或减少计算资源。

●资源共享：多个用户可同时使用云计算平台的资源，提高资源利用率。

●提供即服务（IaaS）：云平台提供虚拟机和物理机等基础设施，用户可通过网络访问并使用这些资源。

●用户自助服务：用户可以根据自己的需求自主配置和管理云计算资源。

●高可用性和容错性：云计算平台具备高可用性和容错机制，确保用户的服务稳定可靠。

3·云计算的主要类型●公有云：由云服务提供商如Google等提供的云计算服务，多租户模式，用户共享云服务提供商的基础设施和资源。

●私有云：由组织内部搭建和管理的云计算环境，适用于对安全性要求较高的企业或组织。

●混合云：结合公有云和私有云的特点，根据需求选择将应用和数据部署在公有云或私有云中。

4·Google云计算平台●Google Cloud Platform（GCP）是Google提供的云计算平台，包括计算、存储、数据库、等各种服务。

●GCP的核心服务包括Google Compute Engine（计算引擎）、Google Cloud Storage（云存储）和Google Cloud SQL（云数据库）等。

●GCP提供全球范围的数据中心，为用户提供高可靠性和低延迟的服务。

5·云计算的优势和应用场景●成本节约：用户无需购买昂贵的硬件设备，只需按需使用云计算平台的资源。

●灵活性和可扩展性：用户可根据实际需求灵活调整计算资源的使用量，实现快速扩展。

●数据备份和容灾：使用云储存服务可将数据备份到多个数据中心，提高数据安全性和容灾能力。

●和大数据分析：云计算平台提供丰富的和大数据分析工具，帮助用户处理和分析海量数据。

云计算的三架马车_Google_亚马逊和IBM

计算机世界/2008年/5月/12日/第038版新知云计算的三架马车:Google、亚马逊和IBM清华大学陈康　郑纬民云计算作为一种新型的计算模式，还处于早期发展阶段。

众多大小不一、类型各异的提供商提供了各自基于云计算的应用服务。

本文通过介绍亚马逊、Google、IBM这三种典型的云计算实现，为读者剖析在“云计算”背后所采用的具体技术，解析当前云计算的平台建设方法以及应用构建方式。

实例1:Google的云计算平台与应用Google的云计算技术实际上是针对Google特定的网络应用程序而定制的。

针对内部网络数据规模超大的特点，Google提出了一整套基于分布式并行集群方式的基础架构，利用软件的能力来处理集群中经常发生的节点失效问题。

从2003年开始，Google连续几年在计算机系统研究领域的最顶级会议与杂志上发表论文，揭示其内部的分布式数据处理方法，向外界展示其使用的云计算核心技术。

从其近几年发表的论文来看，Google使用的云计算基础架构模式包括四个相互独立又紧密结合在一起的系统。

包括Google建立在集群之上的文件系统Google File System，针对Google应用程序的特点提出的Map/Reduce编程模式，分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。

Google File System 文件系统为了满足Google迅速增长的数据处理需求，Google设计并实现了Google文件系统（GFS，Google File System）。

GFS与过去的分布式文件系统拥有许多相同的目标，例如性能、可伸缩性、可靠性以及可用性。

然而，它的设计还受到Google应用负载和技术环境的影响。

主要体现在以下四个方面:1. 集群中的节点失效是一种常态，而不是一种异常。

由于参与运算与处理的节点数目非常庞大，通常会使用上千个节点进行共同计算，因此，每时每刻总会有节点处在失效状态。

Google云计算简介

Google云计算简介Google云计算简介1：什么是云计算？云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的方式。

它通过将数据存储在远程服务器上，并通过网络进行访问和处理，从而使用户能够在任何地点、任何时间访问和使用计算能力和存储资源。

2：云计算的优势2.1 灵活性和可扩展性云计算提供了弹性和可扩展的资源，允许用户根据需求进行快速扩展或收缩。

用户可以根据业务的季节性需求或增长需求，在短时间内获得所需的计算能力。

2.2 成本效益云计算采用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的资源，无需投资大量资金购买硬件设备。

这种模式可以有效降低成本，并使企业能够根据需求进行预算规划。

2.3 高可用性和容错性云计算提供了高可用性和容错性，通过将数据和应用程序复制到多个地理位置的服务器上，确保即使发生故障或灾难，用户的数据和服务也能够保持可用。

2.4 安全性云计算提供了一系列的安全措施和机制，包括数据加密、身份认证和访问控制等，保护用户的数据不被未经授权的访问和泄露。

3： Google云计算平台3.1 Google Cloud Platform（GCP）概述GCP是Google提供的云计算平台，提供了一系列的云服务，包括计算、存储、数据库、等。

GCP由全球分布的数据中心网络支持，并提供了可扩展的计算资源、安全性和高可用性。

3.2 GCP的核心服务3.2.1 计算服务- 云计算引擎：提供虚拟机实例来运行应用程序和服务。

- 云函数：以事件触发方式运行代码，无需管理服务器。

- 云容器引擎：将应用程序打包到容器中以实现更高的可移植性和可扩展性。

- 云计算实例组：自动管理一组虚拟机实例，以实现负载均衡和自动扩展等功能。

3.2.2 存储和数据库服务- 云存储：提供可扩展的对象存储服务，用于存储和检索各种类型的数据。

- 云SQL：提供完全托管的关系型数据库服务。

- 云存储桶：用于存储和管理海量数据的对象存储服务。

- 云数据库：提供高可靠性、可扩展性和性能的数据库服务，包括NoSQL数据库（Cloud Firestore）和分布式关系型数据库（Cloud Spanner）等。

Google云计算平台的技术架构及对其成本的影响研究

通过服务器端和客户端的联合设计，ＦＧＳ对应用支持
ＧＳｃｕｋｒｒＦｎｓｖ和Ｍｐｅｕｅｏ等核心功能模块，与之ｈｅｅａＲｄｃＪｂ相对应的则是数据存储、数据管理和编程模型等３项关键技术．因此本文将重点对它们进行研究。
２１数据存储技术．
网页搜索业务需要海量的数据存储，同时还需要满足
切分技术、任务调度技术、编程模型、负载均衡技术、并行计
算技术和系统监控技术等。Ｇｏｌ云计算平台是建立在大量的ｘ６ｏｇｅ８服务器集群上
的．ｏｅＮｄ是最基本的处理单元，其总体技术架构如图１所示。在Ｇｏ￣云计算平台的技术架构中，除了少量负责特ｏｓｅ
定管理功能的节点（ＧＳｍｓｒｈｂｙ和Ｓｈｄｌ如Ｆａｅ、ｕｂｔＣｃｅｕｒｅ
电信科萄｝
Ａ卜
为了保证数据的可靠性，Ｆ文件系统采用了冗余存Ｇｓ
储的方式。每份数据在系统中保存３个以上的备份，其中
两份拷贝在同一机架的不同节点上，以充分利用机柜内部带宽．另外一份拷贝存储在不同机架的节点上。同时，
／ｏｌ，ｇｄ、Ｉｏｕ＿ｅ，＿Ｃ二ＧＩｏｌｉｉＤ厂…
一究与主
孙健。贾晓菁。
（．１中国移动通信集团公司北京１０３；．００２２中央财经大学北京１０８）００１
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Ｇｏｇｅ云计算平台的技术架构及对其成本的影响研究ｏｌ
１引言
毫无疑问，云计算是２０Ｉ行业最热门的话题，０９年ＴＧｏｅＡａｏ、ａｏｏｇ、ｍｚｎＹｈｏ等互联网服务商，Ｍ、ｉｓｆ等ｌＩＭｃｏＢｏｒｔ

Google技术生态与发展趋势

Google技术生态与发展趋势近年来，科技的快速发展给我们带来了诸多方便和便利。

其中，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径。

谷歌搜索引擎作为全球最大的搜索引擎，其技术生态和发展趋势备受关注。

一、Google技术生态的构成Google技术生态是由多项技术和服务组成的，其中最为人所知的是谷歌搜索和谷歌地图。

除此之外，还有Gmail、YouTube、Google Drive等服务。

这些服务通过内部的技术框架和云计算平台进行协同和整合，构成了庞大的技术生态平台。

其中，搜索引擎是Google最核心的技术之一，早在1998年就被创始人Larry Page和Sergey Brin所开发。

它基于PageRank算法，通过分析其他网站对该网页的链接情况，来判断网站的重要性和排名。

此外，Google搜索还支持人工干预，以提高搜索结果的准确性和内容的优化。

Google地图是Google的另一项核心技术，它使用卫星和地图数据，提供全球各地的街景和卫星图像，可实现地图搜索、导航和定位等功能。

Gmail是Google推出的电子邮件服务，提供了强大的邮件搜索和邮件管理功能。

此外，Gmail还支持第三方的插件和扩展程序，方便用户定制个性化的邮件服务。

二、Google技术生态的发展趋势为了更好地服务用户，Google在技术生态方面的发展呈现出以下趋势：1. 人工智能技术的应用Google提倡“机器学习优先”，正在大力发展和应用人工智能技术，使得其技术生态更加智能化和个性化。

例如，Google Lens是一款基于机器学习的相机应用程序，可以识别物体、文字和场景，并提供相关信息和搜索结果。

2. 云计算平台的发展Google Cloud已成为Google重要的商业渠道。

如今，Google正在积极推动其云计算平台业务，为企业和用户提供更高效的计算和储存服务。

同时，Google正在与其它公司合作，共同推进云计算行业的整体发展。

3. 开源技术的推广Google在技术开源方面表现出色。

google云计算架构

Google云计算平台架构云计算平台的技术架构结构图：技术架构具体组成●数据存储技术（Google file system 简称GFS）●数据管理技术（Big Table）●编程模型（Map—Reduce）数据存储技术（GFS）网页搜索业务需要海量的数据存储，同时还需要满足高可用性、高可靠性和经济性等要求。

为此，Google基于以下几个假设开发了分布式文件系统——GFS(google file system)。

●(1)硬件故障是常态系统平台是建立在大量廉价的、消费级的IT部件之上，系统必●须时刻进行自我监控、节点检测和容错处理，能够从部件级的错误中快速恢复是一个基本●的要求。

●(2)支持大数据集系统平台需要支持海量大文件的存储，可能包括几百万个100 MB●以上的文件，GB级别的文件也是常见的。

与此同时，小文件也能够支持，但将不进行专门●的优化。

●(3)一次写入、多次读取的处理模式Google需要支持对文件进行大量的批量数据写入●操作，并且是追加方式(append)的，即写入操作结束后文件就几乎不会被修改了。

与此同●时，随机写人的方式可以支持，但将不进行专门的优化。

●(4)高并发性系统平台需要支持多个客户端同时对某一个文件的追加写入操作，这些●客户端可能分布在几百个不同的节点上，同时需要以最小的开销保证写入操作的原子性。

●GFS由一个master和大量块服务器构成，GFS图解GFS优点●为了保证数据的可靠性，GFS文件系统采用了冗余存储的方式。

●保证数据的一致性，对于数据的所有修改需要在所有的备份上进行，并用版本号的方式来确保所有备份处于一致的状态。

●避免大量读操作使master成为系统瓶颈，客户端不直接通过master读取数据，而是从master 获取目标数据块的位置信息后，直接和块服务器交互进行读操作数据管理技术（Big table）由于Google的许多应用(包括Search History、Maps、Output和RSS阅读器等)需要管理大量的格式化以及半格式化数据，上述应用的共同特点是需要支持海量的数据存储，读取后进行大量的分析，数据的读操作频率远大于数据的更新频率等，为此Google开发了弱一致性要求的大规模数据库系统——BigTable。

google云计算体系架构

Google云计算体系架构随着云计算技术的不断发展，越来越多的公司开始采用云计算来存储和处理数据。

Google云计算平台是当今最成熟和最灵活的云计算平台之一。

Google Cloud Platform（GCP）为客户提供了丰富的产品和服务，包括计算、存储、网络、数据库、分析、人工智能和开发工具等。

Google云计算体系架构概述Google云计算平台的架构整体上由三部分组成：硬件层、软件层和服务层。

硬件层Google云计算平台基于Google自有的硬件。

Google将其数据中心配置为由几十个模块组成的单独可互换的单元。

每个模块中含有数千个服务器。

这个架构使得Google可以在不影响整个体系架构的情况下，逐步更换单元内的服务器。

软件层Google云计算平台采用自己的分布式操作系统并开发自己的性能分析和调试工具。

Google开发的内部软件为Google的云计算平台提供了许多优势，包括高可用性、高弹性、自动缩放、自我修复能力和自动扩展等。

这些工具让Google云计算平台用户可以轻松地部署和管理他们的应用程序和数据。

服务层Google云计算平台通过服务层提供丰富的云计算产品和服务。

其中一些服务包括：计算服务、存储服务、网络服务、数据库服务、分析服务、人工智能服务和应用开发服务。

Google云计算平台的主要产品和服务Google云计算平台提供了很多的产品和服务，以帮助客户更好地开发和管理他们的应用程序和数据。

计算服务Google云计算平台提供了多项计算服务，包括计算引擎、云函数和Kubernetes引擎等。

其中：•计算引擎是高度可扩展和灵活的基于虚拟机的计算服务，支持多种操作系统和多种应用程序环境。

•云函数是一种事件驱动的计算服务，客户可以通过编写简单的函数来处理事件、自动化流程或处理数据。

•Kubernetes引擎是Google云计算平台提供的全托管的Kubernetes 服务，可以帮助客户更好地管理和扩展他们的容器化应用程序。

Google云计算技术架构

精品文档Google 云计算技术架构:Google 云计算技术架构应用均依赖于四个基本组件1.分布式文件存储(GFS),2,并行数据处理模型(MapReduce).3分布式锁(Chubby).4,结构化数据表(BigTable).Chubby的作用:1.为GFS提供锁服务,选择Master节点:记录Master的相关描述信息;2:通过独占锁记录Chunk Server 的活跃情况;3:为BigTable提供锁服务,记录子表信息(如子表文件信息,子表分类信息,子表服务信息);4:记录MapReduce的任务信息;5:为第三方提供锁服务与文件存储.GFS的作用:1.存储Bigtable的子表文件,2:为第三方应用提供大尺寸文件存储功能;3:文件读操作流程(API与Mater 通信,获取文件元信息,根据指定的读取位置与读取长度,API发动兵发起操作,分别从若干ChunkServer上读取数据,API组装所得数据,返回结果.BigTable的作用:1.为Google云计算应用(或第三方应用)提供数据结构化存储功能;2:类似于数据库;3:为应用提供简单数据查询功能(不支持联合查询);4:为MapReduce提供数据源或者数据结果存储.BigTable的存储于服务请求的响应:1.换分为子表存储,每一个子表对应一个子表文件,子表文件存储于GFS 上;2:bigTable通过元数据组织子集;3:每个子集都被分配给一个子表服务器;4:一个子表服务器可同时分配多个子表;4:子表服务器负责对外提供服务,响应查询请求.MapReduce的作用:对BigTable中的数据进行并行计算处理;2使用BigTable或者GFS存储计算结果Google Analytics:免费的企业级网络分析解决方案;2:帮助企业了解网站流量和营销效果;3:能以灵活的反噬(各类报表)查看并分析流量数据Google网站流量分析的基本功能:统计网站的基本数据,包括会话,综合浏览量,点击量和字节流量;2:分析网站页面关注度,帮助企业调整或者增删页面;3:分析用户浏览路径,优化页面布局;4:分析用户访问来源连接,提供广告投资回报;5:分析用户访问环境,帮助美化页面EC2:Eastic Compute Cloud)简言之,EC2就是一部具有无限采集能力的虚拟计算机,用户能够用来执行一些处理任务EC2的主要特征:1:灵活性,可以自行配置的实例类型,数量,还可以选择实例运行的地理位置,可以根据影虎的需求随时改变实例的使用数量;2:低成本:SSH,可配置的防火墙机制,监控等;3:易用性:用户可以根据亚马逊提供的模块自由构建自己的应用程序,同时EC2还会对用户的服务请求自动进行负载均衡;3:容错性,弹性IP简单队列服务SQS:目标:解决低耦合系统间的通信问题,支持分布式计算机系统之间的工作流,简单队列服务SQS:特点:简单,无处不在简单队列服务SQS:的机制:冗余存储,给予加权随机分布的消息取样,并发管理和故障排除,消息的可见性超时值与生命周期SDB与S3的区别:S3是专为大型,费结构化的数据块设计的;SimpleDB是为复杂的,结构化数据建立的,支持数据的查找,删除,插入等操作.。

Google云计算三大核心技术

Google三大核心技术之一:MapReduceMapReduce:超大机群上的简单数据处理摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间 value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源.我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上,一个典型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据.程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,每天在Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行.1.介绍在过去的5年里,作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算来处理大量的原始数据,比如,爬行的文档,Web请求日志,等等.为了计算各种类型的派生数据,比如,倒排索引,Web文档的图结构的各种表示,每个主机上爬行的页面数量的概要,每天被请求数量最多的集合,等等.很多这样的计算在概念上很容易理解.然而,输入的数据量很大,并且只有计算被分布在成百上千的机器上才能在可以接受的时间内完成.怎样并行计算,分发数据,处理错误,所有这些问题综合在一起,使得原本很简介的计算,因为要大量的复杂代码来处理这些问题,而变得让人难以处理.作为对这个复杂性的回应,我们设计一个新的抽象模型,它让我们表示我们将要执行的简单计算,而隐藏并行化,容错,数据分布,负载均衡的那些杂乱的细节,在一个库里.我们的抽象模型的灵感来自Lisp和许多其他函数语言的map和reduce的原始表示.我们认识到我们的许多计算都包含这样的操作:在我们输入数据的逻辑记录上应用map操作,来计算出一个中间key/value对集,在所有具有相同key的value上应用reduce操作,来适当的合并派生的数据.功能模型的使用,再结合用户指定的map和reduce操作,让我们可以非常容易的实现大规模并行化计算,和使用再次执行作为初级机制来实现容错.这个工作的主要贡献是通过简单有力的接口来实现自动的并行化和大规模分布式计算,结合这个接口的实现来在大量普通的PC机上实现高性能计算.第二部分描述基本的编程模型,并且给一些例子.第三部分描述符合我们的基于集群的计算环境的MapReduce的接口的实现.第四部分描述我们觉得编程模型中一些有用的技巧.第五部分对于各种不同的任务,测量我们实现的性能.第六部分探究在Google内部使用MapReduce作为基础来重写我们的索引系统产品.第七部分讨论相关的,和未来的工作.2.编程模型计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduce函数.用户自定义的reduce函数,接受一个中间key I和相关的一个value集.它合并这些value,形成一个比较小的value集.一般的,每次reduce调用只产生0或1个输出value.通过一个迭代器把中间value提供给用户自定义的reduce函数.这样可以使我们根据内存来控制value列表的大小.2.1 实例考虑这个问题:计算在一个大的文档集合中每个词出现的次数.用户将写和下面类似的伪代码:map(St ring key,String value)://key:文档的名字//value:文档的内容for each word w in value:Emit Intermediate(w,"1");reduce(String key,Iterator values)://key:一个词//values:一个计数列表int result=0;for each v in values:result+=ParseInt(v);Emit(AsString(resut));map函数产生每个词和这个词的出现次数(在这个简单的例子里就是1).reduce函数把产生的每一个特定的词的计数加在一起.另外,用户用输入输出文件的名字和可选的调节参数来填充一个mapreduce规范对象.用户然后调用MapReduce函数,并把规范对象传递给它.用户的代码和MapReduce库链接在一起(用C++实现).附录A包含这个实例的全部文本.2.2类型即使前面的伪代码写成了字符串输入和输出的t erm格式,但是概念上用户写的map和reduce函数有关联的类型:map(k1,v1) ->list(k2,v2)reduce(k2,list(v2)) ->list(v2)例如,输入的key,value和输出的key,value的域不同.此外,中间key,value和输出key,values的域相同.我们的C++实现传递字符串来和用户自定义的函数交互,并把它留给用户的代码,来在字符串和适当的类型间进行转换.2.3更多实例这里有一些让人感兴趣的简单程序,可以容易的用MapReduce计算来表示.分布式的Grep(UNIX工具程序, 可做文件内的字符串查找):如果输入行匹配给定的样式,map函数就输出这一行.reduce函数就是把中间数据复制到输出.计算URL访问频率:map函数处理web页面请求的记录,输出(URL,1).reduce函数把相同URL的value都加起来,产生一个(URL,记录总数)的对.倒转网络链接图:map函数为每个链接输出(目标,源)对,一个URL叫做目标,包含这个URL的页面叫做源.reduce 函数根据给定的相关目标URLs连接所有的源URLs形成一个列表,产生(目标,源列表)对.每个主机的术语向量:一个术语向量用一个(词,频率)列表来概述出现在一个文档或一个文档集中的最重要的一些词.map函数为每一个输入文档产生一个(主机名,术语向量)对(主机名来自文档的URL).reduce函数接收给定主机的所有文档的术语向量.它把这些术语向量加在一起,丢弃低频的术语,然后产生一个最终的(主机名,术语向量)对.倒排索引:map函数分析每个文档,然后产生一个(词,文档号)对的序列.reduce函数接受一个给定词的所有对,排序相应的文档IDs,并且产生一个(词,文档ID列表)对.所有的输出对集形成一个简单的倒排索引.它可以简单的增加跟踪词位置的计算.分布式排序:map函数从每个记录提取key,并且产生一个(key,record)对.reduce函数不改变任何的对.这个计算依赖分割工具(在4.1描述)和排序属性(在4.2描述).3实现MapReduce接口可能有许多不同的实现.根据环境进行正确的选择.例如,一个实现对一个共享内存较小的机器是合适的,另外的适合一个大NUMA的多处理器的机器,而有的适合一个更大的网络机器的集合.这部分描述一个在Google广泛使用的计算环境的实现:用交换机连接的普通PC机的大机群.我们的环境是:1.Linux操作系统,双处理器,2-4GB内存的机器.2.普通的网络硬件,每个机器的带宽或者是百兆或者千兆,但是平均小于全部带宽的一半.3.因为一个机群包含成百上千的机器,所有机器会经常出现问题.4.存储用直接连到每个机器上的廉价IDE硬盘.一个从内部文件系统发展起来的分布式文件系统被用来管理存储在这些磁盘上的数据.文件系统用复制的方式在不可靠的硬件上来保证可靠性和有效性.5.用户提交工作给调度系统.每个工作包含一个任务集,每个工作被调度者映射到机群中一个可用的机器集上.3.1执行预览通过自动分割输入数据成一个有M个split的集,map调用被分布到多台机器上.输入的split能够在不同的机器上被并行处理.通过用分割函数分割中间key,来形成R个片(例如,hash(key) mod R),reduce调用被分布到多台机器上.分割数量(R)和分割函数由用户来指定.图1显示了我们实现的MapReduce操作的全部流程.当用户的程序调用MapReduce的函数的时候,将发生下面的一系列动作(下面的数字和图1中的数字标签相对应):1.在用户程序里的MapReduce库首先分割输入文件成M个片,每个片的大小一般从16到64MB(用户可以通过可选的参数来控制).然后在机群中开始大量的拷贝程序.2.这些程序拷贝中的一个是mast er,其他的都是由mast er分配任务的worker.有M 个map任务和R个reduce任务将被分配.管理者分配一个map任务或reduce任务给一个空闲的worker.3.一个被分配了map任务的worker读取相关输入split的内容.它从输入数据中分析出key/value对,然后把key/value对传递给用户自定义的map函数.由map函数产生的中间key/value对被缓存在内存中.4.缓存在内存中的key/value对被周期性的写入到本地磁盘上,通过分割函数把它们写入R个区域.在本地磁盘上的缓存对的位置被传送给master,master负责把这些位置传送给reduce worker.5.当一个reduce worker得到mast er的位置通知的时候,它使用远程过程调用来从map worker的磁盘上读取缓存的数据.当reduce worker读取了所有的中间数据后,它通过排序使具有相同key的内容聚合在一起.因为许多不同的key映射到相同的reduce任务,所以排序是必须的.如果中间数据比内存还大,那么还需要一个外部排序.6.reduce worker迭代排过序的中间数据,对于遇到的每一个唯一的中间key,它把key和相关的中间value集传递给用户自定义的reduce函数.reduce函数的输出被添加到这个reduce分割的最终的输出文件中.7.当所有的map和reduce任务都完成了,管理者唤醒用户程序.在这个时候,在用户程序里的MapReduce调用返回到用户代码.在成功完成之后,mapreduce执行的输出存放在R个输出文件中(每一个 reduce任务产生一个由用户指定名字的文件).一般,用户不需要合并这R个输出文件成一个文件--他们经常把这些文件当作一个输入传递给其他的MapReduce调用,或者在可以处理多个分割文件的分布式应用中使用他们.3.2master数据结构master保持一些数据结构.它为每一个map和reduce任务存储它们的状态(空闲,工作中,完成),和worker机器(非空闲任务的机器)的标识.master就像一个管道,通过它,中间文件区域的位置从map任务传递到reduce任务.因此,对于每个完成的map 任务,mast er存储由map任务产生的R个中间文件区域的大小和位置.当map任务完成的时候,位置和大小的更新信息被接受.这些信息被逐步增加的传递给那些正在工作的reduce任务.3.3容错因为MapReduce库被设计用来使用成百上千的机器来帮助处理非常大规模的数据,所以这个库必须要能很好的处理机器故障.worker故障master周期性的ping每个worker.如果mast er在一个确定的时间段内没有收到worker返回的信息,那么它将把这个worker标记成失效.因为每一个由这个失效的worker完成的map任务被重新设置成它初始的空闲状态,所以它可以被安排给其他的worker.同样的,每一个在失败的worker上正在运行的map或reduce任务,也被重新设置成空闲状态,并且将被重新调度.在一个失败机器上已经完成的map任务将被再次执行,因为它的输出存储在它的磁盘上,所以不可访问.已经完成的reduce任务将不会再次执行,因为它的输出存储在全局文件系统中.当一个map任务首先被worker A执行之后,又被B执行了(因为A失效了),重新执行这个情况被通知给所有执行reduce任务的worker.任何还没有从A读数据的reduce任务将从worker B读取数据.MapReduce可以处理大规模worker失败的情况.例如,在一个MapReduce操作期间,在正在运行的机群上进行网络维护引起80台机器在几分钟内不可访问了,MapReduce mast er只是简单的再次执行已经被不可访问的worker完成的工作,继续执行,最终完成这个MapReduce操作.master失败可以很容易的让管理者周期的写入上面描述的数据结构的checkpoints.如果这个mast er任务失效了,可以从上次最后一个checkpoint开始启动另一个mast er进程.然而,因为只有一个mast er,所以它的失败是比较麻烦的,因此我们现在的实现是,如果mast er失败,就中止MapReduce计算.客户可以检查这个状态,并且可以根据需要重新执行MapReduce操作.在错误面前的处理机制当用户提供的map和reduce操作对它的输出值是确定的函数时,我们的分布式实现产生,和全部程序没有错误的顺序执行一样,相同的输出.我们依赖对map和reduce任务的输出进行原子提交来完成这个性质.每个工作中的任务把它的输出写到私有临时文件中.一个reduce任务产生一个这样的文件,而一个map任务产生R个这样的文件(一个reduce任务对应一个文件).当一个map任务完成的时候,worker发送一个消息给master,在这个消息中包含这R个临时文件的名字.如果master从一个已经完成的map任务再次收到一个完成的消息,它将忽略这个消息.否则,它在master的数据结构里记录这R个文件的名字.当一个reduce任务完成的时候,这个reduce worker原子的把临时文件重命名成最终的输出文件.如果相同的reduce任务在多个机器上执行,多个重命名调用将被执行,并产生相同的输出文件.我们依赖由底层文件系统提供的原子重命名操作来保证,最终的文件系统状态仅仅包含一个reduce任务产生的数据.我们的map和reduce操作大部分都是确定的,并且我们的处理机制等价于一个顺序的执行的这个事实,使得程序员可以很容易的理解程序的行为.当map或/和reduce操作是不确定的时候,我们提供虽然比较弱但是合理的处理机制.当在一个非确定操作的前面,一个reduce任务R1的输出等价于一个非确定顺序程序执行产生的输出.然而,一个不同的reduce任务R2的输出也许符合一个不同的非确定顺序程序执行产生的输出.考虑map任务M和reduce任务R1,R2的情况.我们设定e(Ri)为已经提交的Ri的执行(有且仅有一个这样的执行).这个比较弱的语义出现,因为e(R1)也许已经读取了由M的执行产生的输出,而e(R2)也许已经读取了由M的不同执行产生的输出.3.4存储位置在我们的计算机环境里,网络带宽是一个相当缺乏的资源.我们利用把输入数据(由GFS 管理)存储在机器的本地磁盘上来保存网络带宽.GF S把每个文件分成64MB的一些块,然后每个块的几个拷贝存储在不同的机器上(一般是3个拷贝).MapReduce的mast er考虑输入文件的位置信息,并且努力在一个包含相关输入数据的机器上安排一个map任务.如果这样做失败了,它尝试在那个任务的输入数据的附近安排一个map任务(例如,分配到一个和包含输入数据块在一个swit ch里的worker机器上执行).当运行巨大的MapReduce操作在一个机群中的一部分机器上的时候,大部分输入数据在本地被读取,从而不消耗网络带宽.3.5任务粒度象上面描述的那样,我们细分map阶段成M个片,reduce阶段成R个片.M和R应当比worker机器的数量大许多.每个worker执行许多不同的工作来提高动态负载均衡,也可以加速从一个worker失效中的恢复,这个机器上的许多已经完成的map任务可以被分配到所有其他的worker机器上.在我们的实现里,M和R的范围是有大小限制的,因为mast er必须做O(M+R)次调度,并且保存O(M*R)个状态在内存中.(这个因素使用的内存是很少的,在O(M*R)个状态片里,大约每个map任务/reduce任务对使用一个字节的数据).此外,R经常被用户限制,因为每一个reduce任务最终都是一个独立的输出文件.实际上,我们倾向于选择M,以便每一个单独的任务大概都是16到64MB的输入数据(以便上面描述的位置优化是最有效的),我们把R设置成我们希望使用的worker机器数量的小倍数.我们经常执行MapReduce计算,在M=200000,R=5000,使用2000台工作者机器的情况下.3.6备用任务一个落后者是延长MapReduce操作时间的原因之一:一个机器花费一个异乎寻常地的长时间来完成最后的一些map或reduce任务中的一个.有很多原因可能产生落后者.例如,一个有坏磁盘的机器经常发生可以纠正的错误,这样就使读性能从30MB/s降低到3MB/s.机群调度系统也许已经安排其他的任务在这个机器上,由于计算要使用CPU,内存,本地磁盘,网络带宽的原因,引起它执行MapReduce代码很慢.我们最近遇到的一个问题是,一个在机器初始化时的Bug引起处理器缓存的失效:在一个被影响的机器上的计算性能有上百倍的影响.我们有一个一般的机制来减轻这个落后者的问题.当一个MapReduce操作将要完成的时候,mast er调度备用进程来执行那些剩下的还在执行的任务.无论是原来的还是备用的执行完成了,工作都被标记成完成.我们已经调整了这个机制,通常只会占用多几个百分点的机器资源.我们发现这可以显著的减少完成大规模MapReduce操作的时间.作为一个例子,将要在5.3描述的排序程序,在关闭掉备用任务的情况下,要比有备用任务的情况下多花44%的时间.4技巧尽管简单的map和reduce函数的功能对于大多数需求是足够的了,但是我们开发了一些有用的扩充.这些将在这个部分描述.4.1分割函数MapReduce用户指定reduce任务和reduce任务需要的输出文件的数量.在中间key上使用分割函数,使数据分割后通过这些任务.一个缺省的分割函数使用hash方法(例如,hash(key) mod R).这个导致非常平衡的分割.然后,有的时候,使用其他的key分割函数来分割数据有非常有用的.例如,有时候,输出的key是URLs,并且我们希望每个主机的所有条目保持在同一个输出文件中.为了支持像这样的情况,MapReduce库的用户可以提供专门的分割函数.例如,使用"hash(Hostname(urlkey)) mod R"作为分割函数,使所有来自同一个主机的URLs保存在同一个输出文件中.4.2顺序保证我们保证在一个给定的分割里面,中间key/value对以key递增的顺序处理.这个顺序保证可以使每个分割产出一个有序的输出文件,当输出文件的格式需要支持有效率的随机访问key的时候,或者对输出数据集再作排序的时候,就很容易.4.3combiner函数在某些情况下,允许中间结果key重复会占据相当的比重,并且用户定义的reduce函数满足结合律和交换律.一个很好的例子就是在2.1部分的词统计程序.因为词频率倾向于一个zipf分布(齐夫分布),每个map任务将产生成百上千个这样的记录<the,1>.所有的这些计数将通过网络被传输到一个单独的reduce任务,然后由reduce函数加在一起产生一个数字.我们允许用户指定一个可选的combiner函数,先在本地进行合并一下,然后再通过网络发送.在每一个执行map任务的机器上combiner函数被执行.一般的,相同的代码被用在combiner和reduce函数.在combiner和reduce函数之间唯一的区别是MapReduce库怎样控制函数的输出.reduce函数的输出被保存最终输出文件里.combiner函数的输出被写到中间文件里,然后被发送给reduce任务.部分使用combiner可以显著的提高一些MapReduce操作的速度.附录A包含一个使用combiner函数的例子.4.4输入输出类型MapReduce库支持以几种不同的格式读取输入数据.例如,文本模式输入把每一行看作是一个key/value 对.key是文件的偏移量,value是那一行的内容.其他普通的支持格式以key的顺序存储key/value对序列.每一个输入类型的实现知道怎样把输入分割成对每个单独的map任务来说是有意义的(例如,文本模式的范围分割确保仅仅在每行的边界进行范围分割).虽然许多用户仅仅使用很少的预定意输入类型的一个,但是用户可以通过提供一个简单的reader接口来支持一个新的输入类型.一个reader不必要从文件里读数据.例如,我们可以很容易的定义它从数据库里读记录,或从内存中的数据结构读取.4.5副作用有的时候,MapReduce的用户发现在map操作或/和reduce操作时产生辅助文件作为一个附加的输出是很方便的.我们依靠应用程序写来使这个副作用成为原子的.一般的,应用程序写一个临时文件,然后一旦这个文件全部产生完,就自动的被重命名.对于单个任务产生的多个输出文件来说,我们没有提供其上的两阶段提交的原子操作支持.因此,一个产生需要交叉文件连接的多个输出文件的任务,应该使确定性的任务.不过这个限制在实际的工作中并不是一个问题.4.6跳过错误记录有的时候因为用户的代码里有bug,导致在某一个记录上map或reduce函数突然crash掉.这样的bug使得MapReduce操作不能完成.虽然一般是修复这个bug,但是有时候这是不现实的;也许这个bug是在源代码不可得到的第三方库里.有的时候也可以忽略一些记录,例如,当在一个大的数据集上进行统计分析.我们提供一个可选的执行模式,在这个模式下,MapReduce库检测那些记录引起的crash,然后跳过那些记录,来继续执行程序.每个worker程序安装一个信号处理器来获取内存段异常和总线错误.在调用一个用户自定义的map或reduce 操作之前,MapReduce库把记录的序列号存储在一个全局变量里.如果用户代码产生一个信号,那个信号处理器就会发送一个包含序号的"last gasp"UDP包给MapReduce的mast er.当mast er不止一次看到同一个记录的时候,它就会指出,当相关的map或reduce任务再次执行的时候,这个记录应当被跳过.4.7本地执行调试在map或reduce函数中问题是很困难的,因为实际的计算发生在一个分布式的系统中,经常是有一个master动态的分配工作给几千台机器.为了简化调试和测试,我们开发了一个可替换的实现,这个实现在本地执行所有的MapReduce操作.用户可以控制执行,这样计算可以限制到特定的map任务上.用户以一个标志调用他们的程序,然后可以容易的使用他们认为好用的任何调试和测试工具(例如,gdb).4.8状态信息master运行一个HTTP服务器,并且可以输出一组状况页来供人们使用.状态页显示计算进度,象多少个任务已经完成,多少个还在运行,输入的字节数,中间数据字节数,输出字节数,处理百分比,等等.这个页也包含到标准错误的链接,和由每个任务产生的标准输出的链接.用户可以根据这些数据预测计算需要花费的时间,和是否需要更多的资源.当计算比预期的要慢很多的时候,这些页面也可以被用来判断是不是这样.此外,最上面的状态页显示已经有多少个工作者失败了,和当它们失败的时候,那个map和reduce任务正在运行.当试图诊断在用户代码里的bug时,这个信息也是有用的.4.9计数器MapReduce库提供一个计数器工具,来计算各种事件的发生次数.例如,用户代码想要计算所有处理的词的个数,或者被索引的德文文档的数量.为了使用这个工具,用户代码创建一个命名的计数器对象,然后在map或/和reduce函数里适当的增加计数器.例如:Counter * uppercase;uppercase=Get Count er("uppercase");map(St ring name,String contents):for each word w in contents:if(IsCapit alized(w)):uppercase->Increment();Emit Intermediate(w,"1");来自不同worker机器上的计数器值被周期性的传送给master(在ping回应里).master把来自成功的map和reduce任务的计数器值加起来,在MapReduce操作完成的时候,把它返回给用户代码.当前计数器的值也被显示在master状态页里,以便人们可以查看实际的计算进度.当计算计数器值的时候消除重复执行的影响,避免数据的累加.(在备用任务的使用,和由于出错的重新执行,可以产生重复执行)有些计数器值被MapReduce库自动的维护,比如,被处理的输入key/value对的数量,和被产生的输出key/value 对的数量.用户发现计数器工具对于检查MapReduce操作的完整性很有用.例如,在一些MapReduce操作中,用户代码也许想要确保输出对的数量完全等于输入对的数量,或者处理过的德文文档的数量是在全部被处理的文档数量中属于合理的范围.5性能在本节,我们用在一个大型集群上运行的两个计算来衡量MapReduce的性能.一个计算用来在一个大概1TB的数据中查找特定的匹配串.另一个计算排序大概1TB的数据.这两个程序代表了MapReduce的用户实现的真实的程序的一个大子集.一类是,把数据从一种表示转化到另一种表示.另一类是,从一个大的数据集中提取少量的关心的数据.5.1机群配置所有的程序在包含大概1800台机器的机群上执行.机器的配置是:2个2G的 Int el Xeon超线程处理器,4GB内存,两个160GB IDE磁盘,一个千兆网卡.这些机器部署在一个由两层的,树形交换网络中,在根节点上大概有100到2000G的带宽.所有这些机器都有相同的部署(对等部署),因此任意两点之间的来回时间小于1毫秒.。