《云计算(第三版)》配套PPT之二：第2章 Google云计算原理与应用(一)
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《云计算(第三版)》配套PPT之五：第2章 Google云计算原理与应用(四)
MapReduce
优点：便携 缺点：效率低
Google的团队结合其自身的实际需求，借鉴搜 索引擎和并行数据库的一些技术，开发出了实 时的交互式查询系统Dremel。
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2 . 7 海 量 数 据 的 交 互 式 分 析 工 具 D r e m e l 《云计算》第三版配套PPT课件
Dremel支持的典型应用
《云计算》第三版配套PPT课件
云 计 算 （第三版）
CLOUD COMPUTING Third Edition
第2章
Google云计算原理与应用（四）
主编：刘鹏 教授
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《云计算》第三版配套PPT课件
目 录
2.1 Google文件系统GFS 2.2 分布式数据处理MapReduce 2.3 分布式锁服务Chubby 2.4 分布式结构化数据表Bigtable 2.5 分布式存储系统Megastore 2 . 6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper 2.7 海量数据的交互式分析工具Dremel 2.8 内存大数据分析系统PowerDrill 2.9 Google应用程序引擎
符合该模式的两条记录
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《云计算》第三版配套PPT课件
2.7 海量数据的交互式分析工具Dremel
2.7.1 产生背景 2.7.2 数据模型 2.7.3 嵌套式的列存储 2.7.4 查询语言与执行 2.7.5 性能分析 2.7.6 小结
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2 . 7 海 量 数 据 的 交 互 式 分 析 工 具 D r e m e l 《云计算》第三版配套PPT课件 数据结构的无损表示
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2 . 7 海 量 数 据 的 交 互 式 分 析 工 具 D r e m e l 《云计算》第三版配套PPT课件
云计算PPT模板：原理、应用与前景
云计算定义与特点
1. 云计算是一种基于互联网的计算方式，通过 共享计算资源和数据，为用户提供按需使用的 服务。这种计算方式具有高度的可扩展性、灵 活性和成本效益，能够快速响应用户需求，实 现资源的高效利用。
2. 云计算的主要特点包括：按需自助服务、广 泛的网络访问、资源池化、快速弹性伸缩、按 使用量计费等。这些特点使得云计算在企业和 个人用户中得到了广泛的应用，推动了数字化 转型和创新。
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AI在云计算中的应用前景
1. 云计算与AI的深度融合：随着云计算技术的发展，AI 在云计算中的应用前景日益显现。通过将AI算法部署在 云端，可以实现更高效的数据处理和分析，为各行各业 提供智能化解决方案。例如，在图像识别、语音识别和 自然语言处理等领域，云计算与AI的结合将极大地提高 计算能力和响应速度，推动各行业实现数字化转型。 2. AI驱动的云计算服务创新：AI技术在云计算中的应用 不仅局限于基础设施层面，还可以推动云服务的创新。 通过利用AI技术优化云计算资源调度、负载均衡和故障 预测等方面，可以提高云服务的可用性和性能。此外， AI还可以帮助云计算服务提供商更好地了解用户需求， 为用户提供更加个性化和智能化的服务。
Distributed Storage
冗余备份
Redundant backup
数据同步
Data synchronization
大数据分析与处理
1. 大数据分析与处理：云计算作为大数据处理的基础，能够提供 强大的计算能力和存储空间，使得大数据的处理和分析成为可能。 通过云计算，企业可以实时收集、存储和分析大量的数据，从而 获取深入的洞察，优化决策过程，提高运营效率。
2. 边缘计算与云计算的融合：未来云计算将与边缘计算相结合，实现计算资 源的分布式部署和协同处理。边缘计算可以有效降低延迟，提高数据处理速 度，使云计算在实时性、安全性和隐私保护方面具有更大优势。
google云计算原理1精品PPT课件
如何实现物流配送 ◦ 订单是关键！
星辰急便董事长 陈平
马云
17
Google云计算原理
Google云计算的背景
18
Google与Microsoft的战争
19
冲突之源
Google和微软之间日益激烈的对立将是一场史诗般 的企业战争，将对两家公司的成功和发展产生重要 影响，并规定着消费者和企业如何工作、购物、通 讯，以及“他们过的数字生活”
29
Google云计算应用场景
Google Wave
◦ 信息分享、协作、发布平台
30
Google云计算应用场景
隶属于PaaS的Google云计算
◦ 属于部署在云端的应用执行环境 ◦ 支持Python和Java两种语言 ◦ 通过SDK提供Google的各种服务，如图形、MAIL和数据存
储等 ◦ 用户可快速、廉价（可免费使用限定的流量和存储）地部
Microsoft CEO 史蒂夫.鲍尔默
◦ 高速宽带连接会象Google断言的那样普及和可 靠吗？
◦ 企业、大学、消费者会让Google保存他们的资 料吗？
22
Google的秘密武器
应用规模对于系统架构设计的重要性 Google应用的特性
◦ 海量用户+海量数据 ◦ 需要具备较强的可伸缩性 ◦ 如何又快又好地提供服务？
中小企业、大学、消费者会相对迅速地转 向基于Web的“云计算”技术
新的赢利模式
◦ 低廉的云计算给Google带来更多的流量，进而带 来更多的广告收入
承认“云计算”不会在一夜之间普及
◦ 大公司通常会慢慢地改变自己的习惯 ◦ 其它问题，例如“飞机问题”，以及在不能上网
时用户如何工作。
Google CEO 埃立克.施米特
星辰急便董事长 陈平
马云
17
Google云计算原理
Google云计算的背景
18
Google与Microsoft的战争
19
冲突之源
Google和微软之间日益激烈的对立将是一场史诗般 的企业战争，将对两家公司的成功和发展产生重要 影响，并规定着消费者和企业如何工作、购物、通 讯，以及“他们过的数字生活”
29
Google云计算应用场景
Google Wave
◦ 信息分享、协作、发布平台
30
Google云计算应用场景
隶属于PaaS的Google云计算
◦ 属于部署在云端的应用执行环境 ◦ 支持Python和Java两种语言 ◦ 通过SDK提供Google的各种服务，如图形、MAIL和数据存
储等 ◦ 用户可快速、廉价（可免费使用限定的流量和存储）地部
Microsoft CEO 史蒂夫.鲍尔默
◦ 高速宽带连接会象Google断言的那样普及和可 靠吗？
◦ 企业、大学、消费者会让Google保存他们的资 料吗？
22
Google的秘密武器
应用规模对于系统架构设计的重要性 Google应用的特性
◦ 海量用户+海量数据 ◦ 需要具备较强的可伸缩性 ◦ 如何又快又好地提供服务？
中小企业、大学、消费者会相对迅速地转 向基于Web的“云计算”技术
新的赢利模式
◦ 低廉的云计算给Google带来更多的流量，进而带 来更多的广告收入
承认“云计算”不会在一夜之间普及
◦ 大公司通常会慢慢地改变自己的习惯 ◦ 其它问题，例如“飞机问题”，以及在不能上网
时用户如何工作。
Google CEO 埃立克.施米特
2024云计算ppt模板课件完整版
2024云计算ppt模板 课件完整版
• 云计算概述 • 云计算平台与技术 • 云计算存储与网络技术 • 云计算安全与隐私保护 • 云计算在各行业应用案例 • 云计算发展趋势与挑战
目录
01
云计算概述
云计算定义与发展
云计算定义
云计算是一种基于互联网的计算方式 ，通过这种方式，共享的软硬件资源 和信息可以按需提供给计算机和其他 设备。
感谢观看
THANKS
06
云计算发展趋势与挑战
边缘计算发展趋势
边缘计算设备数量
激增
随着物联网设备的普及，边缘计 算设备数量将快速增长，实现更 高效的数据处理和分析。
边缘数据中心建设
加速
为满足低延迟、高带宽的应用需 求，边缘数据中心的建设将加速 ，提高数据处理和存储能力。
边缘计算与云计算
协同
边缘计算将与云计算协同工作， 形成云边端一体化的计算模式， 提高整体计算效率和响应速度。
发展历程
当前现状
云计算已经成为企业和组织重要的IT 基础设施，提供了灵活、可扩展和高 效的计算服务。
从早期的网格计算、效用计算，到云 计算的提出和发展，经历了不断的技 术演进和模式创新。
云计算技术架构
基础设施层（IaaS）
01
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户可以通过互联网
按需使用和管理。
平台层（PaaS）
面临挑战和解决方案
数据安全与隐私保护
随着云计算的普及，数据安全和隐私保护问题日益突出。解决方案包括加强数据加密、访 问控制和安全审计等。
多云管理与互操作性
企业采用多云策略时，面临多云管理和互操作性的挑战。解决方案包括建立统一的多云管 理平台、制定多云互操作性标准等。
• 云计算概述 • 云计算平台与技术 • 云计算存储与网络技术 • 云计算安全与隐私保护 • 云计算在各行业应用案例 • 云计算发展趋势与挑战
目录
01
云计算概述
云计算定义与发展
云计算定义
云计算是一种基于互联网的计算方式 ，通过这种方式，共享的软硬件资源 和信息可以按需提供给计算机和其他 设备。
感谢观看
THANKS
06
云计算发展趋势与挑战
边缘计算发展趋势
边缘计算设备数量
激增
随着物联网设备的普及，边缘计 算设备数量将快速增长，实现更 高效的数据处理和分析。
边缘数据中心建设
加速
为满足低延迟、高带宽的应用需 求，边缘数据中心的建设将加速 ，提高数据处理和存储能力。
边缘计算与云计算
协同
边缘计算将与云计算协同工作， 形成云边端一体化的计算模式， 提高整体计算效率和响应速度。
发展历程
当前现状
云计算已经成为企业和组织重要的IT 基础设施，提供了灵活、可扩展和高 效的计算服务。
从早期的网格计算、效用计算，到云 计算的提出和发展，经历了不断的技 术演进和模式创新。
云计算技术架构
基础设施层（IaaS）
01
提供计算、存储和网络等基础设施服务，用户可以通过互联网
按需使用和管理。
平台层（PaaS）
面临挑战和解决方案
数据安全与隐私保护
随着云计算的普及，数据安全和隐私保护问题日益突出。解决方案包括加强数据加密、访 问控制和安全审计等。
多云管理与互操作性
企业采用多云策略时，面临多云管理和互操作性的挑战。解决方案包括建立统一的多云管 理平台、制定多云互操作性标准等。
《云计算(第三版)》第2章_Google云计算原理与应用(三)解析
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《云计算》第三版配套PPT课件
数据分区和复制
➢Megastore中，这些小的数据
分区被称为实体组集（Entit
y Groups）。
➢每实个体实组体集组之集间包只含具若有干比实较体松散的一致性。每个实体组都通过复制技术在数 组据（中E心nt中it保y 存Gr若ou干p，数相据当副于本，这些实体组及其副本都存储在NoSQL数据库 分（区Bi中gt表ab的le概）念中），而一个101Fra bibliotekJohn
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Mary
Bigtable的列名实际上是表名和属性名结合在一起得到，不同表中实体可 存储在同一个Bigtable行中
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《云计算》第三版配套PPT课件
2.5 分布式存储系统Megastore
协调者是一个服务，该服务分布在每个副本的数据中 心里面。它的主要作用就是跟踪一个实体组集合
协调者的状态是由写算法来保证
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《云计算》第三版配套PPT课件
快速写 Megastore采用了一种在主/从式系统中常用的优化方法。 如果一次写成功，那么下一次写的时候就跳过准备过程，直 接进入接受阶段 Megastore没有使用专门的主服务器，而是使用leaders
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2.5 分布式存储系统Megastore 完整的事务周期
《云计算》第三版配套PPT课件
获取最后一次提交的事 务的时间戳和日志位置
使用Paxos达到一致， 将入口追加到日志
清理不再需要的数据
4. 云计算 之四：第2章 Google云计算原理与应用(三)
Dinner, Paris …
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Bigtable的列名实际上是表名和属性名结合在一起得到，不同表中实体可 存储在同一个Bigtable行中
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《云计算》第三版配套PPT课件
2.5 分布式存储系统Megastore
2.5.1 设计目标及方案选择 2.5.2 Megastore数据模型 2.5.3 Megastore中的事务及并发控制 2.5.4 Megastore基本架构 2.5.5 核心技术——复制 2.5.6 产品性能及控制措施
属性是命名的且具有类型，这些类型包括字符 型（strings）、数字类型（numbers）或者 Google的Protocol Buffers。
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Hale Waihona Puke 2.5 分布式存储系统Megastore 照片共享服务数据模型实例
《云计算》第三版配套PPT课件
表Photo就是一个子表，因为它声明了 一个外键
《云计算》第三版配套PPT课件
主要 两类
局部 索引
定义在单个实体组中，作用域仅限于单个实 体组（ 如PhotosByTime ）
全局 索引
可以横跨多个实体组集进行数据读取操作 （ 如PhotosByTag ）
额外 索引
STORING子句
（STORING Clause）
可重复的索引
（Repeated Indexes）
User则是一个根表
一个Megastore实例中可以有若干个不 同的根表，表示不同类型的实体组集
三种不同属性设置，既有必须的（如 user_id），也有可选的（如 thumbnail_url）
云计算课件 第3章_1
电子工业出版社《云计算(第三版)》配套课件
云 计 算 （第三版）
CLOUD COMPUTING Third Edition
第3章
Amazon 云计算 AWS (一)
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《云计算》第三版配套PPT课件
目 录
3.1 基础存储架构Dynamo 3.2 弹性计算云EC2 3.3 简单存储服务S3 3 . 4 非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB 3.5 关系数据库服务RDS 3 . 6 简单队列服务SQS 3.7 内容推送服务CloudFront 3.8 其他Amazon云计算服务 3.9 AWS应用实例 3.10 小结
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亚马逊 Amazon
在电子商务中积累的大量基础性设施和各类先进技术，很早地进入了 云计算领域，并在提供计算、存储等服务方面处于领先地位。
Amazon开发并提供了一系列云计算服务这些云计算服务共同构成了
提供的服务主要包括
弹性计算云EC2 简单存储服务S3 简单数据库服务Simple DB 简单队列服务SQS 弹性MapReduce服务 内容推送服务CloudFront 电子商务服务DevPay FPS
3.1.1 Dynamo概况 3.1.2 Dynamo架构的主要技术
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3.1 基础存储架构Dynamo
《云计算》第三版配套PPT课件
Dynamo需要解决的主要问题及解决方案
Dynamo在设计时被定位为一个基于分布式存储架构的，高可靠、高可用且具有良 好容错性的系统。下图列举了Dynamo设计时面临的主要问题及所采取的解决方案。
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3.1 基础存储架构Dynamo 数据均衡分布的问题
改进的一致性哈希算法
云 计 算 （第三版）
CLOUD COMPUTING Third Edition
第3章
Amazon 云计算 AWS (一)
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《云计算》第三版配套PPT课件
目 录
3.1 基础存储架构Dynamo 3.2 弹性计算云EC2 3.3 简单存储服务S3 3 . 4 非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB 3.5 关系数据库服务RDS 3 . 6 简单队列服务SQS 3.7 内容推送服务CloudFront 3.8 其他Amazon云计算服务 3.9 AWS应用实例 3.10 小结
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亚马逊 Amazon
在电子商务中积累的大量基础性设施和各类先进技术，很早地进入了 云计算领域，并在提供计算、存储等服务方面处于领先地位。
Amazon开发并提供了一系列云计算服务这些云计算服务共同构成了
提供的服务主要包括
弹性计算云EC2 简单存储服务S3 简单数据库服务Simple DB 简单队列服务SQS 弹性MapReduce服务 内容推送服务CloudFront 电子商务服务DevPay FPS
3.1.1 Dynamo概况 3.1.2 Dynamo架构的主要技术
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3.1 基础存储架构Dynamo
《云计算》第三版配套PPT课件
Dynamo需要解决的主要问题及解决方案
Dynamo在设计时被定位为一个基于分布式存储架构的，高可靠、高可用且具有良 好容错性的系统。下图列举了Dynamo设计时面临的主要问题及所采取的解决方案。
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3.1 基础存储架构Dynamo 数据均衡分布的问题
改进的一致性哈希算法
云计算PPT
每个 Google App Engine 应用程序都可使用多达 500MB 的持久存储空间以及可支持每月 500 万综 合浏览量的足够带宽和 CPU。
Google App Engine使用的流程
• 1 帐号申请： • 如果你还没有Google App Engine的帐号，需要 到这个网站创建一个。 /intl/zh-CN/appengine/
4 其他
• Image 见/intl/zhCN/appengine/docs/python/images/ • URL fetch 见/intl/zhCN/appengine/docs/python/urlfetch/ • Google Account 见/intl/zhCN/appengine/docs/python/users/ • 当然，这些可能还不够应对千变万化的应用。 不过我相信，如果有需要的话，云会提供我们更 多更专业的服务。就好像Salesforce在CRM领域做 出的杰出贡献。
6 安装应用到Google云端 • 执行<Google App Engine SDK Home>\appcfg.py update <Application Path> 将我们的应用部署到云端。登录 http://<Application ID 1>即可访 问这个应用。
• 好了，现在你的应用程序已经运行在Google 的云计算中心了。如果你对它的运行状态 还不放心，可以登录到这个DashBoard去监 控你的应用，及备要求最低，使用起 来也最方便。你可以在浏览器中直接编辑存储 在“云”的另一端的文档，你可以随时与朋友 分享信息，再也不用担心你的软件是否是最新 版本，再也不用为软件或文档染上病毒而发愁。 因为在“云”的另一端，有专业的 IT 人员帮你 维护硬件，帮你安装和升级软件，帮你防范病 毒和各类网络攻击，帮你做你以前在个人电脑 上所做的一切。
Google App Engine使用的流程
• 1 帐号申请： • 如果你还没有Google App Engine的帐号，需要 到这个网站创建一个。 /intl/zh-CN/appengine/
4 其他
• Image 见/intl/zhCN/appengine/docs/python/images/ • URL fetch 见/intl/zhCN/appengine/docs/python/urlfetch/ • Google Account 见/intl/zhCN/appengine/docs/python/users/ • 当然，这些可能还不够应对千变万化的应用。 不过我相信，如果有需要的话，云会提供我们更 多更专业的服务。就好像Salesforce在CRM领域做 出的杰出贡献。
6 安装应用到Google云端 • 执行<Google App Engine SDK Home>\appcfg.py update <Application Path> 将我们的应用部署到云端。登录 http://<Application ID 1>即可访 问这个应用。
• 好了，现在你的应用程序已经运行在Google 的云计算中心了。如果你对它的运行状态 还不放心，可以登录到这个DashBoard去监 控你的应用，及备要求最低，使用起 来也最方便。你可以在浏览器中直接编辑存储 在“云”的另一端的文档，你可以随时与朋友 分享信息，再也不用担心你的软件是否是最新 版本，再也不用为软件或文档染上病毒而发愁。 因为在“云”的另一端，有专业的 IT 人员帮你 维护硬件，帮你安装和升级软件，帮你防范病 毒和各类网络攻击，帮你做你以前在个人电脑 上所做的一切。
3.《云计算(第三版)》配套PPT之三：第2章 Google云计算原理与应用(二)
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2.3 分布式锁服务Chubby 系统的约束条件
《云计算》第三版配套PPT课件
p1：每个acceptor只接受它得到的第一个决议。
p2：一旦某个决议得到通过，之后通过的决议必须和该决议保持一致。
p2a：一旦某个决议v得到通过，之后任何acceptor再批准的决议必须是v。 p2b：一旦某个决议v得到通过，之后任何proposer再提出的决议必须是v。 p2c：如果一个编号为n的提案具有值v，那么存在一个“多数派”，要么它们中没有谁批 准过编号小于n的任何提案，要么它们进行的最近一次批准具有值v。
《云计算》第三版配套PPT课件
目 录
2.1 Google文件系统GFS 2.2 分布式数据处理MapReduce 2.3 分布式锁服务Chubby 2.4 分布式结构化数据表Bigtable 2.5 分布式存储系统Megastore 2 . 6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper 2.7 海量数据的交互式分析工具Dremel 2.8 内存大数据分析系统PowerDrill 2.9 Google应用程序引擎
为了保证决议的唯一性，acceptors也要满足一个约束条件：当且仅当 acceptors 没有收到编号大于n的请求时，acceptors 才批准编号为n的提案。
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2.3 分布式锁服务Chubby 一个决议分为两个阶段
《云计算》第三版配套PPT课件
1
准备阶段
proposers选择一个提案并将它的编号设为n 将它发送给acceptors中的一个“多数派”
远程过程调用
客户端
Chubby
应用程序 程序率
客户端进程
主服务器
客户端
在客户这一端每个客户应用程序都有 一个Chubby程序库（Chubby Library），客户端的所有应用都是通 过调用这个库中的相关函数来完成的。
云计算(第三版)
2.3.5 通信协 议
2 Google云计算原理与应用
2.3 分布式锁服务Chubby
2.3.3 Chubby中 的Paxos
2.3.6 正确性 与性能
2 Google云计算原理与应用
06
2.4.6 性能 优化
05
2.4.5 子表
服务器
04
2.4.4 主服
务器
03
2.4.3 系统
架构
02
2.4.2 数据
2 Google 云计算原 理与应用
2.2 分布式数据处理 MapReduce
https:///
2.2.2 编程模 型
2.2.4 案例分 析
1
2
3
4
2.2.1 产生背 景
2.2.3 实现机 制
2.3.1 Paxos 算法
2.3.2 Chubby 系统设计
2.3.4 Chubby 文件系统
0 3 . 41. 1 非 关 系 型 数据库
与传统关系数据库的比 较
0 3
3.4.3 DynamoDB
0 2
3.4.2 SimpleDB
0 4
3.4.4 SimpleDB和 DynamoDB的比较
3.4 非关系型数据库服务 SimpleDB和DynamoDB
3 Amazon 云计算 AWS
3.5 关系数据库服务RDS
2.9 Google应用程序引擎
06
3 Amazon云计算AWS
3 Amazon云计算AWS
A
C
3.2 弹性计算云 EC2
3.4 非关系型数据 库服务SimpleDB
和DynamoDB
E
3.6 简单队列服 务SQS
《云计算(第三版)》配套PPT之十一：第4章 微软云计算Windows Azure(一)
计算服务
为在Azure平台中运行的应用提供支持
存储服务
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
主要用来存储二进制和结构化的数据
Fabric 控制器 主要用来部署、管理和监控应用
内容分发网络 CDN
通过维持世界各地数据缓存副本，提高全球用户访问 Windows Azure存储中的二进制数据的速度
Windows Azure 在本地计算机和Windows Azure之间创建IP级连接，使本
《云计算》第三版配套PPT课件
4.2 微软云操作系统Windows Azure
4.2.1 Windows Azure概述 4.2.2 Windows Azure计算服务 4.2.3 Windows Azure存储服务 4.2.4 Windows Azure Connect 4.2.5 Windows Azure CDN 4.2.6 Fabric控制器
Windows Azure
Marketplace
为购买云计算环境下的数据和应用提供在线服务
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4.1 微软云计算平台
Windows Azure平台体系架构
《云计算》第三版配套PPT课件
应用
Windows Azure AppFabric
SQL Azure
Windows Azure
Windows Azure
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Windows Azure服务平台的CTP版提供了一整套的开发工具和组件允许
Connect
地应用和Azure平台相连
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《云计算》第三版配套PPT课件
4.2 微软云操作系统Windows Azure
4.2.1 Windows Azure概述 4.2.2 Windows Azure计算服务 4.2.3 Windows Azure存储服务 4.2.4 Windows Azure Connect 4.2.5 Windows Azure CDN 4.2.6 Fabric控制器
精选-《云计算(第三版)》配套PPT之四：第2章-Google云计算原理与应用(三)
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Megastore在Google中已经部 署和使用了若干年，有超过100 个产品使用Megastore作为其 存储系统
从图中可以看出，绝大多数产 品具有极高的可用性 （>99.999%）。这表明 Megastore系统的设计是非常 成功的，基本达到了预期目标
2.5 分布式存储系统Megastore
可扩展性
Google的服务增长速度是惊人的，设计出的系统至少在 未来几年里要能够满足Google服务和集群的需求。
31
2.6 大规模分布式系统的监控 基础架构Dapper
2.6.1 基本设计目标 2.6.2 Dapper监控系统简介 2.6.3 关键性技术 2.6.4 常用Dapper工具 2.6.5 Dapper使用经验
Dinner, Paris …
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Betty, Paris
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Mary
Bigtable的列名实际上是表名和属性名结合在一起得到，不同表中实体可 存储在同一个Bigtable行中
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2.5 分布式存储系统Megastore
2.5.1 设计目标及方案选择 2.5.2 Megastore数据模型 2.5.3 Megastore中的事务及并发控制 2.5.4 Megastore基本架构 2.5.5 核心技术——复制 2.5.6 产品性能及控制措施
每个模式都由一系列的表（tables）构成，表 又包含有一系列的实体（entities），每实体 中包含一系列属性（properties）
属性是命名的且具有类型，这些类型包括字符 型（strings）、数字类型（numbers）或者 Google的Protocol Buffers。
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Megastore在Google中已经部 署和使用了若干年，有超过100 个产品使用Megastore作为其 存储系统
从图中可以看出，绝大多数产 品具有极高的可用性 （>99.999%）。这表明 Megastore系统的设计是非常 成功的，基本达到了预期目标
2.5 分布式存储系统Megastore
可扩展性
Google的服务增长速度是惊人的，设计出的系统至少在 未来几年里要能够满足Google服务和集群的需求。
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2.6 大规模分布式系统的监控 基础架构Dapper
2.6.1 基本设计目标 2.6.2 Dapper监控系统简介 2.6.3 关键性技术 2.6.4 常用Dapper工具 2.6.5 Dapper使用经验
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Bigtable的列名实际上是表名和属性名结合在一起得到，不同表中实体可 存储在同一个Bigtable行中
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2.5 分布式存储系统Megastore
2.5.1 设计目标及方案选择 2.5.2 Megastore数据模型 2.5.3 Megastore中的事务及并发控制 2.5.4 Megastore基本架构 2.5.5 核心技术——复制 2.5.6 产品性能及控制措施
每个模式都由一系列的表（tables）构成，表 又包含有一系列的实体（entities），每实体 中包含一系列属性（properties）
属性是命名的且具有类型，这些类型包括字符 型（strings）、数字类型（numbers）或者 Google的Protocol Buffers。
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《云计算(第二版)》—第二章 Google云计算原理与应用(2)
如果元数据表未分配，则首先需要将根子表（Root Tablet）加入未分配的子表中。 由于根子表保存了其他所有元数据子表的信息，确保了扫描能够发现所有未分配 （4）扫描元数据表，发现未分配的子表并将其分配到合适子表服务 的子表 器
分布式结构化数据表Bigtable
设计动机与目标 数据模型 系统架构
当一个新子表产生时，主服务器通过一个加载命令将其分配给一个空 间足够的子表服务器。创建新表、表合并以及较大子表的分裂都会产 生一个或多个新子表。对于前面两种，主服务器会自动检测到，而较 大子表的分裂是由子服务发起并完成的，所以主服务器并不能自动检 测到，因此在分割完成之后子服务器需要向主服务发出一个通知
主服务器
主服务器会定期向其询问独占锁的状态。如果子表服务器的锁丢失或 没有回应，则此时可能有两种情况 要么是Chubby出现了问题（虽然这种概率很小，但的确存在， Google自己也做过相关测试） 要么是子表服务器自身出现了问题。对此主服务器首先自己尝试获 取这个独占锁，如果失败说明Chubby服务出现问题，需等待恢复； 如果成功则说明Chubby服务良好而子表服务器本身出现了问题
用户表 1 … 其他元数据子表 根子表 （元数据表中第一条记录） C hubby 文 件 … …
· · ·
…
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…
用户表 N …
…
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…
为了减少访问开销，提高客户访问效率，Bigtable使用了缓存
（Cache）和预取（Prefetch）技术
子表的地址信息被缓存在客户端，客户在寻址时直接根据缓存信息进行查
子表实际组成
日志
Bigtable中的日志文件是一种共享日志，每 S S Tab le S S Tab le 个子表服务器上仅保存一个日志文件，某个子 64K B 64K B 64K B 64K B ... ... ... 块 块 块 块 表日志只是这个共享日志的一个片段。这样会 索引 索引 节省大量的空间，但在恢复时却有一定的难度 Google为了避免这种情况出现，对日志做了 一些改进。Bigtable规定将日志的内容按照键 每个子表都是由多个SSTable以 值进行排序，这样不同的子表服务器都可以连 续读取日志文件了 及日志（Log）文件构成
分布式结构化数据表Bigtable
设计动机与目标 数据模型 系统架构
当一个新子表产生时，主服务器通过一个加载命令将其分配给一个空 间足够的子表服务器。创建新表、表合并以及较大子表的分裂都会产 生一个或多个新子表。对于前面两种，主服务器会自动检测到，而较 大子表的分裂是由子服务发起并完成的，所以主服务器并不能自动检 测到，因此在分割完成之后子服务器需要向主服务发出一个通知
主服务器
主服务器会定期向其询问独占锁的状态。如果子表服务器的锁丢失或 没有回应，则此时可能有两种情况 要么是Chubby出现了问题（虽然这种概率很小，但的确存在， Google自己也做过相关测试） 要么是子表服务器自身出现了问题。对此主服务器首先自己尝试获 取这个独占锁，如果失败说明Chubby服务出现问题，需等待恢复； 如果成功则说明Chubby服务良好而子表服务器本身出现了问题
用户表 1 … 其他元数据子表 根子表 （元数据表中第一条记录） C hubby 文 件 … …
· · ·
…
· · ·
…
用户表 N …
…
· · ·
…
为了减少访问开销，提高客户访问效率，Bigtable使用了缓存
（Cache）和预取（Prefetch）技术
子表的地址信息被缓存在客户端，客户在寻址时直接根据缓存信息进行查
子表实际组成
日志
Bigtable中的日志文件是一种共享日志，每 S S Tab le S S Tab le 个子表服务器上仅保存一个日志文件，某个子 64K B 64K B 64K B 64K B ... ... ... 块 块 块 块 表日志只是这个共享日志的一个片段。这样会 索引 索引 节省大量的空间，但在恢复时却有一定的难度 Google为了避免这种情况出现，对日志做了 一些改进。Bigtable规定将日志的内容按照键 每个子表都是由多个SSTable以 值进行排序，这样不同的子表服务器都可以连 续读取日志文件了 及日志（Log）文件构成
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2.2 分布式数据处理 MapReduce
2.2.1 产生背景 2.2.2 编程模型 2.2.3 实现机制
2.2.4 案例分析
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2.2 分布式数据处理 MapReduce 编程模型
原始数据 1
Map
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原始数据 2
Map
这些Chunk Server，完成数据存取工作。这种设计方法实现了控制流和
数据流的分离。 Client与Master之间只有控制流，而无数据流，极大地降低了Master的 负载。 Client与Chunk Server之间直接传输数据流，同时由于文件被分成多个
Chunk进行分布式存储，Client可以同时访问多个Chunk Server，从而
Google MapReduce 架构设计师 Jeffrey Dean
还提供了一个简单而强大的接口。
这就是MapReduce
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2.2 分布式数据处理 MapReduce 产生背景
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MapReduce这种并行编程模式思想最早是在1995年提出的。 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce封装了并行处理、容错处理、本 地化计算、负载均衡等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 MapReduce把对数据集的大规模操作，分发给一个主节点管理下的各分节点 共同完成，通过这种方式实现任务的可靠执行与容错机制。
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目 录
2 . 1 G o o g l e 文 件 系 统 G FS 2 . 2 分 布 式 数 据 处 理 M a p Re d u c e 2.3 分布式锁服务Chubby 2.4 分布式结构化数据表Bigtable 2 . 5 分 布 式 存 储 系 统 M e g a s t o re 2 . 6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper 2 . 7 海 量 数 据 的 交 互 式 分 析 工 具 D re m e l 2 . 8 内 存 大 数 据 分 析 系 统 Po w e r D r i l l
（1）MapReduce函数首先把输入文件分成M块 （2）分派的执行程序中有一个主控程序Master
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（3）一个被分配了Map任务的Worker读取并处理相关的输入块 （4）这些缓冲到内存的中间结果将被定时写到本地硬盘，这些数据通过分 区函数分成R个区 （5）当Master通知执行Reduce的Worker关于中间<key,value>对的位置 时，它调用远程过程，从Map Worker的本地硬盘上读取缓冲的中间数据 （6）Reduce Worker根据每一个唯一中间key来遍历所有的排序后的中间 数据，并且把key和相关的中间结果值集合传递给用户定义的Reduce函数 （7）当所有的Map任务和Reduce任务都完成的时候，Master激活用户程序
云计算的红宝书
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刘鹏
教授、博导、学科带头人，清华大学博士。现任中国云计算专家咨询委员会秘书长、
中国信息协会大数据分会副会长、工业与信息化部云计算研究中心专家。
2.1 Google 文件系统 GFS GFS的特点
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3
在用户态下实现
利用POSIX编程接口存取数据降低了实现难度，提高通用性 POSIX接口提供功能更丰富 用户态下有多种调试工具 Master和Chunk Server都以进程方式运行，单个进程不影响整 个操作系统 GFS和操作系统运行在不同的空间，两者耦合性降低
使得整个系统的I/O高度并行，系统整体性能得到提高。
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2.1 Google 文件系统 GFS GFS的特点
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1
采用中心服务器模式
可以方便地增加Chunk Server
Master掌握系统内所有Chunk Server的情况，方便进行负载均衡
不存在元数据的一致性问题
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2.1 Google 文件系统 GFS 系统管理技术
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GFS集群中通常有非常 多的节点，需要相应
的技术支撑
大规模集 群安装 技术
故障检测 技术
GFS构建在不可靠廉价计 算机之上的文件系统，由 于节点数目众多，故障发 生十分频繁
新的Chunk Server加入 时 ，只需裸机加入，大 大减少GFS维护工作量
电子工业出版社《云计算(第三版)》配套课件
云 计 算 （第三版）
CLOUD COMPUTING
Third Edition
第2章
Google云计算原理与应用（一）
主编：刘鹏 教授
电子工业出版社《云计算(第三版)》配套课件
本套PPT下载地址：/list.aspx?cid=20
2.9 Google应用程序引擎
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全球最大搜索引擎、Google Maps、Google Earth、Gmail、
YouTube等。这些应用的共性在于数据量巨大，且要面向全球用户 提供实时服务。
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2.1 Google 文件系统 GFS
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2.2 分布式数据处理 MapReduce
2.2.1 产生背景 2.2.2 编程模型 2.2.3 实现机制
2.2.4 案例分析
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2.2 分布式数据处理 MapReduce 实现机制
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2.2 分布式数据处理 MapReduce 实现机制
Client是GFS提供给应用程序的访问 接口，以库文件的形式提供 Master是GFS的管理节点，负责整个 文件系统的管理 Chunk Server负责具体的存储工作
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2.1 Google 文件系统 GFS GFS的实现机制
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客户端首先访问Master节点，获取交互的Chunk Server信息，然后访问
主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出版专业书籍15本。获部级科技进步 二等奖4项、三等奖4项。主编了国内第一本云计算教材《云计算》和第一本云计算编程 书籍《实战Hadoop》。创办了知名的中国云计算（）和中国大数据
（）网站。
曾率队夺得2002 PennySort国际计算机排序比赛冠军，两次夺得全国高校科技比 赛最高奖，并三次夺得清华大学科技比赛最高奖。 荣获“全军十大学习成才标兵”（排名第一）、南京“十大杰出青年”、江苏省 “333高层次人才培养工程”中青年科学技术带头人、清华大学“学术新秀”等称号。
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2.1 Google 文件系统 GFS Chunk Server容错
GFS采用副本的方式实现Chunk Server的容错 每一个Chunk有多个存储副本（默认为三个）
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对于每一个Chunk，必须将所有的副本全部写入成功，才视为成功写入 相关的副本出现丢失或不可恢复等情况，Master自动将该副本复制到其他 Chunk Server
2.1.1 系统架构 2.1.2 容错机制 2.1.3 系统管理技术
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2.1 Google 文件系统 GFS GFS的系统架构
应用程序
GFS客户端 (Chunk句柄 Chunk位置) (文件名，Chunk索引) GFS主服务器 文件命名空间
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/foo/bar Chunk2ef0 标注： 数据信息 控制信息
日志
Master
Chunk与文件名的映射表。 Chunk副本的位置信息，每一个Chunk默认有三个副本。
直接保存在各个 Chunk Server上
当Master发生故障时，在磁盘数据保存完好的情况下，可以迅速恢复以上元数据 为了防止Master彻底死机的情况，GFS还提供了Master远程的实时备份
原始数据 M
Map函数——对一部分原始数据进行指定的
…
Map
操作。每个Map操作都针对不同的原始数据， 因此Map与Map之间是互相独立的，这使得 它们可以充分并行化。 Reduce操作——对每个Map所产生的一部分中
Reduce
…
Reduce
间结果进行合并操作，每个Reduce所处理的
Map中间结果是互不交叉的，所有Reduce产生
GFS中的每一个文件被划分成多个Chunk，Chunk的默认大小是64MB
每一个Chunk以Block为单位进行划分，大小为64KB，每一个Block对应一 个32bit的校验和
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2.1 Google 文件系统 GFS
2.1.1 系统架构 2.1.2 容错机制 2.1.3 系统管理技术
向数据块服务器发出指令 (Chunk句柄，字节范围) Chunk数据 数据块服务器状态 GFS数据块服务器 Linux文件系统 … GFS数据块服务器 Linux文件系统 … …
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2.1 Google 文件系统 GFS GFS将整个系统节点分为三类角色
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Client （客户端） GFS Master （主服务器） Chunk Server （数据块服务器） 系统节点
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2.1 Google 文件系统 GFS GFS的特点
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