图文细说Google数据中心
图文解析：让我们深入参观Google数据中心
图文解析：让我们深入参观Google数据中心【TechTarget中国原创】近日，Google公司第一次允许媒体记者进入其位于世界各地的数据中心进行参观拍摄，向世人展示其迷宫一样的世界。
这些中心的处理器日以继夜地处理着全球网民的搜索请求、Youtube视频和邮件等。
虽然公布的只是一些图片和非常有限的视频资料，且没有详细注释说明，但如古老的谚语所述：一张图片胜过千言万语，今天我们就这些有限的图片管中窥豹，更多的是猜测，分别从制冷、机柜、服务器、建筑等方面做一些最粗浅的分析以飨读者，并与同行们共勉。
一、制冷篇从下图可以看到这个数据中心的冷站规模很大，整个房间管道林立，并且色彩斑斓非常好看。
空调管道采用了Google企业标准色来区分不同管路的功能，比如绿色是冷却水回水管、黄色是冷却水供水管、蓝色是冷冻水供水管，深红色（或者冷机侧的粉红色管）是冷冻水回水管，白色的是消防管路等来区别不同的功能，以便运维人员快速定位并查找问题。
还有在IT设备侧也采用同样五种颜色的网线等，加上不同数据中心不同主题的装修风格，这些都是数据中心颜色标识管理的典范。
下图的左侧是大型冷水机组，右侧是板式热交换器，以便在室外温度较低时候采用板换散热实现水侧节能。
Google也非常重视数据中心的耗水问题，据他们估算采用高效节能数据中心每年可节约几亿加仑的饮用水。
还有一些运营中的小细节也考虑非常周全，比如管路屋顶等地方采用了很多的电动吊装葫芦链条方便重型设备的维护更换吊装，比如在管路底部采用了中间凹两边凸的滚轮型支撑，减少管路振动和拉伸形变产生的物理应力，比如楼层间的竖管采用了U型弯曲以便减少水温变化和建筑形变带来的隐形损伤，以及冷机周边地面的应急排水口，最后在偌大的机房中运营人员采用同样是Google标准色的G-bike用于现场巡视等运维和工艺细节。
二、微模块机柜篇下图为美国俄克拉荷马州的数据中心，整个机房在大量服务器LED指示灯的闪烁下显得非常整洁和梦幻。
Google数据中心
Google数据中心一直是业界中令人着迷的“对象”之一。
Google这个搜索巨人很少暴露其数据中心，那么Google到底有多少数据中心？它们分布在什么地方？笔者整理收集一些有趣信息，以供分享和参考。
Google数据中心分布图Google 搜索速度为什么能这么快？这主要因为Google在全球分布着众多的数据中心。
根据现有信息，如果包括在建的数据中心，Google共有36个数据中心。
其中美国有19个、欧洲12个、俄罗斯1个、南美1个和亚洲3个（北京、香港和东京各1个）。
不过，Google也并非完全独享这些数据中心，他们也向其他公司出租空间。
图1：Google数据中心-全球图2：Google数据中心-北美图3：Google数据中心-欧洲Google的第一个“数据中心”图4：Google的第一个“数据中心”——BackRubGoogle 的首个“数据中心”是在佩恩的宿舍楼。
一句话概括：麻雀虽小，五脏俱全。
详细配置请看《成名之前的Google：斯坦福大学期间的Backrub原貌》数据中心的服务器大部分公司都是向Dell、HP、IBM和SUN厂商直接购买服务器。
购买服务器需要一大笔费用，如果 Google的服务器均从其他公司购买，估计Google也无法有今天。
时至今日，Google的所有服务器均为自己一手打造。
Google服务器厚度 3.5寸，2U（两机柜式），它有2个CPU、2个硬盘，采用技嘉主板，有8个内存插槽。
Google采用AMD与英特尔的x86处理器。
在同样大的空间内，Google的服务器比其他厂商的服务器能容纳更多的CPU.图5-1：Google服务器图5-2：“世纪互联”机房中谷歌的一组服务器（DELL Precision 390 工作站）数据中心以集装箱为单位，每个集装箱里面有1160台服务器，每个数据中心有众多集装箱。
数据中心的核心技术Google一直都钟情于开源软件，也一直支持开源技术（Google对手之一的Facebook也同样重视开源技术）。
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。
谷歌数据中心为什么建得又快又好
谷歌数据中心为什么建得又快又好？2013年08月29日，作者：腾讯网络平台部数据中心规划组：李典林，来源：谷歌在过去10年中一直在建设自己的数据中心。
搜索巨头的数据中心非常高效，利用了可再生能源，并尽可能保护环境。
目前Google依旧大举投资数据中心，最近三个月投资了16亿美金，不得不说科技真的是第一生产力。
其实，很多年来，谷歌都有其独特的建造标准，比如说当地是否有良好的劳动力资源，又或者有没有一个强大的电网接入能力，这可能是一个很关键的资格审核标准。
最近谷歌还增加了绿色问题考量的比重，比如说谷歌会考虑当地有没有提供可再生的能源供应的能力。
谷歌运营副总裁Joe Kava表示，在谷歌的理念中，长期效益不仅仅是指谷歌如何使用电力来供应服务器，如何更快速的设计和建造数据中心同样也非常重要。
他指出，位于乔治亚州的数据中心历时16个月完工，而不是耗费2到3年的时间。
谷歌已经建立了一整套设计和建造数据中心的标准流程。
谷歌通过模块化、低成本的设计来缩短数据中心的交付周期。
6年前，谷歌在亚特兰大建设一处数据中心耗费了16个月时间。
目前，在大楼建好之后，谷歌通常只需要不到1年时间来完成数据中心的建设。
因此除了技术领先之外，我们还经常感叹于国外互联网公司快速的数据中心设计建设交付能力。
相比之下，国内大规模数据中心从规划设计到建成投产，整个周期往往长达2到3年。
对于快速变化的互联网行业，很多业务可能在不到一年内就爆发，或者说等机房建好之后就早已消亡，因此时间就是生命，效率就是金钱，两三年的数据中心建设时间是不能接受的，因此非常有必要研究一下国外这些领先公司的数据中心建设方法，以满足业务多变和快速需求的能力。
本文谨以谷歌数据中心的特点以及建设方法做些最粗浅的分析，纯属抛砖引玉，目的在于让更多同行来研究进步。
一、建筑布局篇图1是谷歌比利时数据中心的全景图，这是一个较为典型的谷歌特色数据中心，从空中俯视看到的庞大体量和氤氲升腾的水汽，绝对会让人联想到现代化的超级信息处理工厂，或者说全力巡航的超级信息航母，虽然用航母来比喻不太恰当。
大道至简,图解大型互联网数据中心典型模型 李典林
大道至简，图解大型互联网数据中心典型模型原创2016-04-08腾讯数据中心ensoli数据中心本质上是数学和逻辑的组合，分析模块化数据中心的颗粒度可以归纳演绎出其典型模型，本文介绍一些大型互联网数据中心的典型案例，正是为了做此方面的分析。
大型互联网公司数据中心建筑布局图一是谷歌数据中心的典型布局，从空中俯视看到的庞大体量和氤氲升腾的水汽，让人立马联想到现代化的超级信息处理工厂，或在海上全力巡航的超级信息航母。
谷歌的数据中心建筑结构极其精简，主体机房为宽而矮的单层仓储式厂房建筑结构，船体的中后两舱为两个长宽形主体机房模块，船头为机房配套的功能区域(如安保办公、拆包卸货、备品备件间等)；船体左侧为模块化变配电及柴发区域，船体右侧是模块化制冷及散热储水区域，水电分区，左右两翼像巡洋舰和护卫舰等保障航空母舰的稳定安全运行。
图一谷歌数据中心俯视图图二为其主平面布局图。
北侧为水，南侧为电，中间为机房模块，约2万平米的中间主机房区可以支持约8到10万台服务器，左右两侧为网络间以及办公支持区。
白地板区域分为南北共四个大机房房间，每个房间可以支持约2万到2.5万台服务器，每个机房模块内约30纵列，每列约25到30个IT机柜，每个大房间可以部署约750到900个机柜，约1万KVA的电力，整个建筑约4万KVA总用电。
图二谷歌数据中心平图布局图图三是facebook在瑞典的模块化数据中心效果图，该建筑也是仓储式大厂房结构，左右两栋数据中心大楼内共建设了1#-4#四个大房间的数据中心模块，两栋建筑之间有一个专用制冷机房，在建筑的两侧也部署了室外集装箱柴发。
此外，在数据中心建筑隔壁，还设有一个用于办公的其它功能的建筑。
图三 facebook模块化机房俯视图图四类似这个数据中心的平面布局（冷机和配电位置稍有变化，但主体框架模块没变），同样左右两侧共四个大机房模块，A/B区南北各两个，大房间的南北两侧为AHU模块，同样和冷热通道一一对应；两个建筑大房间之间为电力模块，以及制冷模块，同样是模块化的设计。
谷歌数据中心体现“定制化”创新精髓
C ommun icatio ns World WeeklyIT 支撑本刊记者|张鹏谷歌数据中心不但凭借其强大的处理能力带来了业务发展上的巨大成功，同时也在建设绿色机房、提供安全可靠的数据服务、减低成本等方面拥有很多创新技术，值得国内数据中心借鉴与参考。
谷歌数据中心体现“定制化”创新精髓现如今，中国已进入信息爆炸时代，全国数据中心星罗棋布，数据中心在为用户提供快速便捷、高效服务的同时，如何降低成本、实现节能减排，提高数据中心的安全可靠性问题也摆到了我们面前。
在这方面，谷歌数据中心为我们树立了很好的典范。
众所周知，谷歌为全球用户提供了搜寻引擎、Gmail 、谷歌地图、云计算等众多业务，在全球范围内拥有海量的用户。
如何提供高效、可靠的业务，当然是依靠于谷歌在全球分布的众多数据中心。
值得称赞的是，谷歌数据中心不但凭借其强大的处理能力带来了业务发展上的巨大成功，同时也在建设绿色机房、提供安全可靠的数据服务、减低成本等方面拥有很多创新技术，值得国内数据中心借鉴与参考。
根据现有资料显示，如果包括在建的数据中心，谷歌总共拥有36个数据中心，其中美国19个、欧洲12个、俄罗斯1个、南美1个和亚洲3个（中国北京、中国香港和日本东京各1个）。
节能降耗的秘密武器总体而言，谷歌数据中心的特点包括12V 电池、服务器整合、数据中心高温化这三大数据中心优化技术。
首先，12V 电池。
谷歌服务器都是内置电池—每台服务器都有一颗12V 的电池，替换了常用的UPS ，一旦主电源系统出现故障，将由该电池负责对服务器进行供电，节约了大量的成本。
虽然大型UPS 可以达到92%～95%的效率，但比起内置电池99.99%而言，却是捉襟见肘，而且由于能量守恒原因，未被UP S 充分利用的电力会转化成热能，这将导致用于空调的能耗相应地攀升。
其次，服务器整合。
谷歌在硬件方面引入了服务器整合的方法，在一个机箱空间内放置了两台服务器，这样不仅可以减少占地面积，而且还可以让两台服务器共享诸如电源等配套设备，降低设备和能源方面的投入。
google网络架构简介
Google全球数据中心与谷歌中国（ ）机房Google目前的全球数据中心，19个在美国，12个在欧洲，3个在亚洲（北京、香港、东京），另外3个分布于俄罗斯和南美，未来还将在台湾、马来西亚、立陶宛等地增加数据中心。
位于北京的数据中心（即图中的36号）主要为谷歌中国（）提供服务。
我曾在北京朝阳区酒仙桥附近的“世纪互联”机房见过谷歌的一组服务器（下图），样子很像普通PC机。
不过，仔细看了看型号，原来是“DELL Precision 390工作站”，价格6000～7000元/台，估计谷歌的员工都是用这种机器吧。
无论如何，谷歌也可以算作是继承了Google使用廉价PC机作为服务器的传统吧。
另外，该机柜的最上方有一台“Juniper Netscreen 防火墙”，价格不菲。
百度、新浪、搜狐是根据智能DNS解析，将电信用户解析到电信IDC机房的服务器，网通用户解析到网通的IDC机房，其他用户解析到对应的IDC机房。
而谷歌则不同，所有中国用户访问谷歌（）都只会轮询到两个IP地址：203.208.37.104和203.208.37.99，这两个IP是谷歌的负载均衡器，都位于酒仙桥的“世纪互联”机房。
世纪互联创 立于1996年，是中国最早的ISP/IDC服务商之一，注册资金1.68亿人民币，是目前中国规模最大的电信中立互联网基础设施服务提供商，在全国已经 部署了10个以上独立机房，全网处理能力超过150Gbps。
世纪互联拥有独立的自治域（AS），并与各大运营商（中国网通、中国电信、教育科研网、中国 移动、中国联通、中国铁通、中国卫通等）建立BGP连接，通过骨干网与各大区域节点直联。
BGP（边界网关协议）主要用于互联网AS（自治系统）之间的互联，BGP的最主要功能在于控制路由的传播和选择最好的路由。
中国网通 、中国电信、中国铁通和一些大的民营IDC运营商（例如世纪互联）都具有AS号，全国各大网络运营商多数都是通过BGP协议与自身的AS号来实现多线互联 的。
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。
泛微e-cology9.0数据中心应用场景专题介绍数据看板新增图表(一)
泛微e-cology9.0数据中心应用场景专题介绍子弹图、桑基图、对比条图、二维图表、html面板、自定义页面编写目的本次专题将介绍数据看板新增支持的6种图表类型：子弹图、桑基图、对比条图、二维图表、html面板、自定义页面，以及优化支持省份的图表：地图。
说明：以上图表在KB900200601及以上版本支持。
场景示例功能说明1、HTML面板：HTML面板是一种支持自定义设计展示数据的图表，通常采用文本与数据字段相结合的方式，给数据字段增加一些描述信息，让数据看起来更清晰明确。
配置后效果如下：2、地图：地图常用于展示事物的地域分布，可用于分析数据的地域差异性。
支持中国地图及省级地图。
配置后效果如下：3、子弹图：子弹图样式类似于子弹射出后带出的轨道。
主要用于度量值与目标值的比较，展示度量值达到某个阶段的数据信息。
配置后效果如下：4、桑基图：桑基图是一种特定类型的流图，用于描述一组值到另一组值的流向。
在保持总量不变的前提下，展示数据流量在层级关系中的流动情况。
常用2个以上的维度项，1个度量项来展示数据。
配置后效果如下：5、对比条图：对比条图是一种以条形图为基础，增加了同一个维度下不同度量对比的图表类型。
通常用来展示同一个维度，两个数据量之间的对比效果。
配置后效果如下：6、二维图表：二维图表即将数据以二维图表的形式展示，与表格报表较为相似。
二维图表由横向分组、纵向分组以及交叉区域组成。
配置后效果如下：7、自定义页面：自定义页面即在看板中嵌入任意自定义页面来展示数据。
以建模查询列表为例：1）添加筛选条件，获取条件标识。
2）将建模查询列表中对应的字段勾选为查询条件，并配置条件参数为1）中的标识。
3）配置自定义页面链接为查询列表的地址，开启查询时刷新。
配置后效果如下：。
Google架构介绍
Google系统架构在伸缩性上可以说称王了，Google一直的目标就是构建高性能高伸缩性的基础组织来支持它们的产品。
平台Linux使用大量开发语言：Python，Java，C++状态∙在2006年大约有450,000台廉价服务器；∙在2005年Google索引了80亿Web页面，现在没有人知道数目；∙目前在Google有超过200个GFS集群。
一个集群可以有1000或者甚至5000台机器。
成千上万的机器从运行着5000000000000000字节存储的GFS集群获取数据，集群总的读写吞吐量可以达到每秒40兆字节；∙目前在Google有6000个MapReduce程序，而且每个月都写成百个新程序；∙BigTable伸缩存储几十亿的URL，几百千千兆的卫星图片和几亿用户的参数选择；堆栈Google形象化它们的基础组织为三层架构：1、产品：搜索，广告，email，地图，视频，聊天，博客；2、分布式系统基础组织：GFS，MapReduce和BigTable；3、计算平台：一群不同的数据中心里的机器；4、确保公司里的人们部署起来开销很小；5、花费更多的钱在避免丢失日志数据的硬件上，其他类型的数据则花费较少；可信赖的存储机制-谷歌文件系统GFS(Google File System)1、可信赖的伸缩性存储是任何程序的核心需求，谷歌文件系统GFS就是Google的核心存储平台；2、Google File System - 大型分布式结构化日志文件系统，Google在里面扔了大量的数据；3、为什么构建GFS而不是利用已有的东西？因为可以自己控制一切并且这个平台与别的不一样，G oogle需要：-跨数据中心的高可靠性；-成千上万的网络节点的伸缩性；-大读写带宽的需求；-支持大块的数据，可能为上千兆字节；-高效的跨节点操作分发来减少瓶颈；4、系统有Master和Chunk服务器-Master服务器在不同的数据文件里保持元数据。
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。
解密Google十大核心技术
本 ， 且对环境也很有利 。 而
１ Ｖ 电 池 ２
得 表 可 以轻 松 地横 向扩 展 。
３ 全 球 备 份 ： 仅 在 一 个 数 据 中 ． 不
由 于 传 统 的 ＵＰ Ｓ在 资 源 方 面 比
在 结 构 上 ， 首 先 ， ｉＴ ｂｅ基 于 Ｂｇ ａｌ
ＧＦ Ｓ分 布 式 文 件 系 统 和 Ｃｈ ｂ ｙ 分 ｕｂ 布 式 锁 服 务 。 其 次 ＢｉＴａ ｌ ｇ ｂｅ也 分 为
级 映 射 的 数 据 结 构 ， 并 是 一 种 面 向
ｂ ｏ 号 称 Ｔ ｒ ｔ 速 度 上 还 有 一 定 ｏｋ ｈｉ 在 ｆ
的 优势 。
Ｍ ａｐＲｅ ｄｕｅ ｅ
２ ０多 个 ＧＦ ０ Ｓ集 群 ， 最 大 的 集 群 有 几 千 台 服 务 器 ， 并 且 服 务 于 多 个
语 言 的 实 现 ，每 一 种 实 现 都 包 含 了
相 应 语 言 的 编 译 器 以及 库 文 件 ， 而
ｇ ａ ｅ ， 也 可 以 认 为 它 是 分 布 式 的 ｕｇ） Ａ Ｋ。 它 主 要 用 于 对 大 规 模 分 布 式 Ｗ
数 据 进 行 筛 选 和 聚 合 等 高 级 数 据 处 理 操 作 ， 实 现 方 面 ， 通 过 解 释 器 在 是 将 其 转 化 为 相 对 应 的 Ｍ ａＲｅｕ ｅ任 ｐ ｄｃ
被 复 制 多 次 ， 认 为 ３次 。 默 现 在 Ｇｏ ｇｅ 内 部 至 少 运 行 着 ｏｌ
了 一 套 数 据 库 系 统 ， 名 为 “ ｉ ａ ｌ” Ｂ ｇ ａ ｌ Ｂ ｇ ｂｅ 。 ｉ ｂｅ不 是 一 个 关 系 Ｔ Ｘ 型的数据库 ， 也不支持关联 （ ｉ 它 ｊ ｎ） ｏ 等高 级 Ｓ ＱＬ 操 作 ， 而 代 之 的 是 多 取
数据中心 案例
数据中心案例数据中心是一个用来托管计算机系统、网络和存储设备的设施。
它是现代组织中非常重要的一部分，扮演着保护和管理数据的关键角色。
数据中心可以为企业提供强大的计算、存储和网络能力，帮助他们实现高效的业务运营。
下面将介绍一些与数据中心相关的案例和参考内容。
1. Facebook的数据中心Facebook拥有全球范围内多个数据中心，用于存储和处理数十亿用户产生的数据。
Facebook的数据中心采用了一系列先进的技术来提供高效的计算和存储能力。
例如，他们使用了自己开发的混凝土数据中心设计，以提供更高的能效和可靠性。
参考内容：- 混凝土数据中心设计的原理和优势；- Facebook的数据中心能效措施和例子；- Facebook数据中心的规模和布局。
2. Google的数据中心Google拥有全球众多的数据中心，用于支持其搜索、云计算和其他在线服务。
Google一直致力于提高数据中心的能效和环境友好性。
他们采用了多种技术来降低能耗，如使用自然冷却、优化硬件运行、实施节能措施等。
参考内容：- Google数据中心的环境友好设计和实施；- Google在数据中心能耗管理方面的成功案例；- Google对数据中心硬件和软件的创新及优化。
3. 微软的Azure数据中心微软Azure是一个全球性的云计算平台，拥有众多数据中心分布在全球各地。
Azure数据中心提供云服务，包括虚拟机、存储、数据库、人工智能等。
微软注重数据中心的安全性和可靠性，他们采用了多重备份、灾难恢复计划和高级安全措施来保护用户数据。
参考内容：- 微软Azure数据中心的全球布局和规模；- 微软对数据中心安全和可靠性的保障措施；- 微软在云计算领域的创新和案例。
4. 中国移动的数据中心中国移动是全球最大的移动通信运营商之一，拥有庞大的用户基础和海量的数据。
为了支持移动通信和互联网服务，中国移动建立了自己的数据中心网络。
他们注重数据中心的高可用性和网络性能，采用了多数据中心部署和负载平衡技术。
数据中心简介
数据中心简介数据中心是一个专门用于存储、管理和处理大量数据的设施。
它是现代信息技术基础设施的重要组成部分，被广泛应用于各个行业和领域。
数据中心通过提供高效的数据存储、处理和传输能力，支持企业的信息化建设和数字化转型。
一、数据中心的定义和功能数据中心是一个集中存储、管理和处理数据的设施，它通常包括服务器、网络设备、存储设备、安全设备等硬件设备，以及操作系统、数据库、应用软件等软件系统。
数据中心的主要功能包括数据存储、数据处理、数据传输和数据保护。
1. 数据存储：数据中心提供大容量的存储设备，用于存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
通过数据存储，企业可以方便地管理和访问数据，并支持各种业务系统的运行和发展。
2. 数据处理：数据中心配备强大的计算设备，可以对存储在其中的数据进行各种处理操作，包括数据分析、数据挖掘、数据建模等。
通过数据处理，企业可以从海量数据中获取有价值的信息和洞察，为业务决策提供支持。
3. 数据传输：数据中心通过高速的网络连接，实现数据在各个设备之间的传输和共享。
它可以连接不同地理位置的分支机构和用户，实现远程访问和协同工作。
数据中心的数据传输能力对于企业的业务运营和信息交流至关重要。
4. 数据保护：数据中心采用多重安全措施，保护存储在其中的数据不受损坏、丢失或被非法访问。
这包括物理安全措施、网络安全措施、备份和灾备措施等。
数据中心的数据保护能力对于企业的信息安全和业务连续性至关重要。
二、数据中心的组成和架构数据中心由多个组件和设备组成，包括服务器、网络设备、存储设备、安全设备等。
这些设备按照一定的架构和布局进行组织，以实现高效的数据处理和传输。
1. 服务器：服务器是数据中心的核心设备，用于存储和处理数据。
它可以根据需要进行扩展，以满足不同规模和性能要求的业务需求。
服务器通常采用集群或分布式架构，以提高性能和可靠性。
2. 网络设备：网络设备包括交换机、路由器、防火墙等，用于实现数据中心内部和外部网络的连接和通信。
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。
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。
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 Fil e 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。
谷歌数据中心供电系统介绍
谷歌数据中心供电系统介绍腾讯网络平台部数据中心规划组李典林曾宪龙邮箱：dufresne545@ 2011年中，谷歌公布了其在2010年全年的数据中心耗电情况。
根据谷歌提供的数据，这家互联网公司一年的电力消耗量高达近23亿千瓦时，比21万个美国家庭一年的用电量加一块儿还要多。
据斯坦福大学的Jonathan Koomey估计，截至2010年底，谷歌共拥有近90万台服务器，约占全球3％的服务器数量，但只使用全球数据中心1％的电力，目前其部分数据中心的年均PUE约为1.12左右，显然谷歌数据中心的运作比其他数据中心更为高效。
我们知道除了制冷系统外，数据中心的供电系统也是能耗很大的一块，因此有必要研究一下其供电系统，虽然不一定适合中国国情和一般用户，但其理念和思路却是非常值得借鉴的。
图1是谷歌某个数据中心外部供电照片，由于谷歌的数据中心体量通常都很大，比如达到30-40M以上的用电，因此往往机房周边专门区域建设有专用的变电站给庞大的机房供电。
图 1 谷歌数据中心外部供电照片由于篇幅有限，变电站及中压部分就不再展开，但其总体思路是采用中压配电输送到机房周边，靠近负载就近经变压器降压成低压，再通过低压母线输电到机房内的IT机柜上。
从图1我们可以看到模块化的户外型变压器及低压配电柜环绕机房周边，采用集装箱型的柴油发电机组作为变配电的供电投切备份，柴发风管直立到屋顶上排风。
经过变压器变压后的市电通过母线槽或者线缆直连到机房内的机柜上方，直接给自带分布式UPS的服务器供电。
图2 谷歌数据中心内部供电示意图2则是谷歌数据中心内部的俯视图，从这个照片我们可以看到市电经前面描述的室外变压器降压后直接通过母线槽的方式架设在每排机柜顶部，再用机柜顶部的配线盒连接到每个机柜PDU，具体细节我们后面会介绍。
由于谷歌定制的服务器上自带有分布式小UPS，因此谷歌的数据中心内部不再有UPS室和电池室等，也没有列头柜等二次配电环节，每个服务器直接采用市电直供技术，达到接近99.9%的供电效率。
Google Megastore分布式存储技术全揭秘
Google Megastore分布式存储技术全揭秘导读：本文根据Google最新Megastore论文翻译而来，原作者为Google团队，团队人员包括：Jason Baker，Chris Bond，James C.Corbett，JJ Furman，Andrey Khorlin，James Larson，Jean-Michel Léon，Yawei Li，Alexander Lloyd，Vadim Yushprakh。
翻译者为国内知名IT人士。
在上个月举行的创新数据系统研讨会上(CIDR)，Google公开了其Megastore分布式存储技术的白皮书。
Megastore是谷歌一个内部的存储系统，它的底层数据存储依赖Bigtable，也就是基于NoSql实现的，但是和传统的NoSql不同的是，它实现了类似RDBMS的数据模型(便捷性)，同时提供数据的强一致性解决方案(同一个datacenter，基于MVCC的事务实现)，并且将数据进行细颗粒度的分区(这里的分区是指在同一个datacenter，所有datacenter 都有相同的分区数据)，然后将数据更新在机房间进行同步复制(这个保证所有datacenter 中的数据一致)。
Megastore的数据复制是通过paxos进行同步复制的，也就是如果更新一个数据，所有机房都会进行同步更新，因为使用paxos进行复制，所以不同机房针对同一条数据的更新复制到所有机房的更新顺序都是一致的，同步复制保证数据的实时可见性，采用paxos 算法则保证了所有机房更新的一致性，所以个人认为megastore的更新可能会比较慢，而所有读都是实时读(对于不同机房是一致的)，因为部署有多个机房，并且数据总是最新。
为了达到高可用性，megastore实现了一个同步的，容错的，适合长距离连接的日志同步器为了达到高可扩展性，megastore将数据分区成一个个小的数据库，每一个数据库都有它们自己的日志，这些日志存储在NoSql中Megastore将数据分区为一个Entity Groups的集合，这里的Entity Groups相当于一个按id切分的分库，这个Entity Groups里面有多个Entity Group(相当于分库里面的表)，而一个Entity Group有多个Entity(相当于表中的记录)在同一个Entity Group中(相当于单库)的多个Entity的更新事务采用single-phase ACID事务，而跨Entity Group(相当于跨库)的Entity更新事务采用two-phase ACID 事务(2段提交)，但更多使用Megastore提供的高效异步消息实现。
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？云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式。
它允许用户通过互联网访问计算机软件、存储和处理能力，而不需要拥有自己的物理服务器或数据中心。
2.云计算的类型2.1 公共云公共云是由云服务提供商拥有和管理的基础设施，多个用户可以共享使用。
用户可以根据需求购买所需的计算资源，比如虚拟机、存储和网络服务。
2.2 私有云私有云是指由企业自己拥有和管理的云基础设施。
它可以部署在企业内部的数据中心或外部托管的环境中，只对特定的用户开放。
2.3 混合云混合云是将公共云和私有云相结合的一种云计算模型。
它允许将敏感数据和应用程序放在私有云中，并将其他工作负载放在公共云中。
3.Google云计算平台概述3.1 Google云服务Google云服务提供了丰富的云计算服务，包括计算、存储、数据库、网络和安全等。
它可以帮助用户构建、部署和管理应用程序，提高效率和灵活性。
3.2 Google云产品- Google Compute Engine：提供虚拟机实例，可通过选择不同的机型和规模来满足各种计算需求。
- Google Cloud Storage：提供可扩展的云存储解决方案，用于存储和访问数据。
- Google Cloud SQL：提供完全托管的关系数据库服务，可用于各种应用程序。
- Google Kubernetes Engine：提供用于管理、部署和扩展容器化应用程序的环境。
- Google Cloud ：提供各种和机器学习服务，如自然语言处理和图像识别。
4.Google云计算的优势4.1 可靠性和可扩展性Google拥有全球范围的数据中心网络，具有强大的计算和存储能力。
用户可以根据需要扩展资源，提高可用性和性能。
4.2 安全性Google云计算平台提供了多层次的安全措施，包括数据加密、身份验证和访问控制等。
它符合全球各地的数据安全和合规性要求。
4.3 弹性和灵活性用户可以根据需要灵活地增加或减少云资源，并按照实际使用情况付费。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图文细说Google数据中心
2010年7月20日，Google能源部向NextEra能源公司购买1.14亿瓦的风力电能，以供部分数据中心在未来20年使用。
NextEra已从7月30日开始向Google供电。
Google数据中心一直是业界中令人着迷的“对象”之一。
那么Google到底有多少数据中心？它们分布在什么地方？伯乐在线-职场博客的这篇文章整理收集一些有趣信息，以供分享和参考。
Google数据中心分布图
Google搜索速度为什么能这么快？这主要因为Google在全球分布着众多的数据中心。
根据现有信息，如果包括在建的数据中心，Google共有36个数据中心。
其中美国有19个、欧洲12个、俄罗斯1个、南美1个和亚洲3个（北京、香港和东京各1个）。
不过，Google也并非完全独享这些数据中心，他们也向其他公司出租空间。
图1：Google数据中心-全球
图 2：Google数据中心-北美
图3：Google数据中心-欧洲
Google的第一个“数据中心”
图4：Google的第一个“数据中心”--BackRub
Google 的首个“数据中心”是在佩恩的宿舍楼。
一句话概括：麻雀虽小，五脏俱全。
详细配置请看《成名之前的Google：斯坦福大学期间的Backrub原貌》
数据中心的服务器
大部分公司都是向Dell、HP、IBM和SUN厂商直接购买服务器。
购买服务器需要一大笔费用，如果Google的服务器均从其他公司购买，估计Google也无法有今天。
时至今日，Google 的所有服务器均为自己一手打造。
Google服务器厚度3.5寸，2U（两机柜式），它有2个CPU、2个硬盘，采用技嘉主板，有8个内存插槽。
Google采用AMD与英特尔的x86处理器。
在同样大的空间内，Google的服务器比其他厂商的服务器能容纳更多的CPU。
图5-1：Google服务器
图5-2：“世纪互联”机房中谷歌的一组服务器(DELL Precision 390 工作站)
数据中心以集装箱为单位，每个集装箱里面有1160台服务器，每个数据中心有众多集装箱。
数据中心的核心技术
Google一直都钟情于开源软件，也一直支持开源技术（Google对手之一的Facebook 也同样重视开源技术）。
Google服务器使用的是Pnux操作系统。
Google的工程师按照平行计算的要求对Pnux进行了优化。
Google开发自有核心软件，开发语言是Java和C++。
Google的三大核心元素：
Google 文件系统（GFS）；（GFS负责服务器数据储存工作）
Google大表；Bigtable：是Google一种对于半结构化数据进行分布存储与访问的接口或服务）；由于Google的文件系统异常庞大，以至于甲骨文和IBM公司的商业数据库在方面无用武之地。
另外，商业数据库都是按CPU数量来收费，如果Google使用商业数据库，可想而知，这是一笔天文数字。
所以，Google量体裁衣地设计了符合自身的大表。
Mapreduce 算法；它是Google开发的C++编程工具，用于大于1TB数据的大规模数据集并行运算。
MapReduce能够找出一个词语在Google搜索目录中出现的次数；一系列网页中特定词语出现的频率；链接到某个特定网站的所有网站数量等。
虽然Google依靠许多开源项目实现了企业的腾飞，但Google始终对这三大核心元素保密。
数据中心的专利
服务器内置电池：每台服务器都有一颗12伏特电，确保万一主断源断电时还可持续供电。
最终目的，节约成本。
可移动的数据中心集装箱：2008年10月获得该项专利，每个集装箱中最多可容纳1160台服务器。
数据中心的开销
根据Google的盈利报告，2006年Google在数据中心上的开销是19亿美元，2007年是24 亿，2008年23.6亿，2009年8亿9百万，2010年上半年已开销7亿1千5百万。
图7：Google数据中心“烧
钱”曲线图
数据中心的选址标准
大量的廉价电力；
绿色能源，更注重可再生能源；
靠近河流或湖泊；（设备冷却需要大量水源）
用地广阔；（隐秘性和安全性）
和其他数据中心的距离；（数据中心之间的快速链接）
税收优惠。
图8：Google的服务器（左）Google俄勒冈州Dalles数据中心（中）Google 服务器机柜
特写（右）
Google的特殊数据中心——圣吉兰数据中心
Google在比利时的圣吉兰（SaintGhislain）数据中心(图3中编号26)根本没有冷却装置，完全依靠纯自然冷却（即：用数据中心外面的新鲜空气来支持冷却系统）。
一般来说，绝大部分数据中心都是采用水冷却装置。
（这也就是为什么数据中心选址时要考虑水源。
）
图9：Google比利时数据中心
图10：比利时国王(左五)参观Google比利时数据中心
Google的Dalles(达尔斯)数据中心
Dalles数据中心(图2中编号8)位于俄勒冈州的波特兰以东约80英里，旁边是哥伦比亚河，河上有座大坝——Dalles大坝，大坝为数据中心提供便宜的电力。
数据中心有2座4层楼高的冷却塔。
（注：“Dalles”不是“Dallas”，Dallas达拉斯在德州。
）
图11：Dalles数据中心鸟瞰图
以下这段话来自Nicholasg Carr，他曾经在2009年访问Dalles数据中。
蓝色部分是关关的注释。
Dalles数据中心有3个超大机房（在图11中有4个白色建筑，但只有3个是服务器机房），每个机房有45个集装箱，每个集装箱可以放置1160台服务器，故Dalles数据中心可以存放约15万台服务器。
Google的秘密
Google在其数据中心的位置和数量方面的保密工作做得很好。
比如说：如果你反查Google各种爬虫或者是Google各个域名的IP地址，所得结果几乎看起来都是加州山景城的IP地址。
因此，想通过反查IP地址，基本无法推断出其数据中心的真正位置和真正数量。
此外，Google通常把其数据中心“伪装”成有限责任公司，表明上看起来和Google毫无瓜葛。
比如：北卡罗来纳州Lapis公司和爱荷华州的Tetra公司。
既然Google在其数据中心方面的保密工作做得很出色，所以本文的信息未必是百分百正确。
其他相关旧闻
2008年1月28日有报道称，Google将在TW建立一数据中心。
TW经济负责人陈瑞隆已确认此消息，并且表示已在TW西部彰化的彰滨工业区内为Google预算了一块地。
TW还将向Google提供各种优待，包括土地税折扣、保证电力供应稳定在内。
不过至今一直没有听到这个数据中心在台的任何动静。
在陈瑞隆确认消息后的第二天，马来西亚总理也宣布，Google有意在马来西亚建立数据中心。
另据报道，Google有意在东欧的立陶宛新建数据中心。
另外，Google曾于2007年在南卡罗来纳州的布利西伍德购买466英亩（1英亩约合4000平方米）土地，似乎是打算建立南卡的第二个数据中心。