google云计算体系架构
第3章 云计算平台
阿里云服务平台-1
阿里云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的云计 算服务，能够帮助用户快速构建更稳定、更安全的应用，提升运维效率，降低IT成本，使企业更 专注于核心业务创新。 批量计算服务（Batch Computing Service，简称BatchCompute）是一种适用于大规模并行批处理作 业的分布式云服务。BatchCompute支持并发规模的海量作业，由系统自动完成资源管理、作业调 度和数据加载，并按实际使用量计费。
Google云计算平台核心技术-7 6. Dapper监控系统 Google设计了Dapper监控系统。Dapper能对几乎所有的Google后 台服务器进行监控，并将海量的监控信息记录汇集在一起产生有 效的监控信息。
Dapper监控信息的汇总需要经过以下三个步骤： (1)将区间的数据写入到本地的日志文件。 (2)将所有机器上的本地日志文件汇集在一起。 (3)将汇集后的数据写入到BigTable存储库中。
Amazon云平台-1
Amazon的云计算服务主要包括：弹性计算云服务EC2、简单存储服务S3、 简单数据库服务SimpleDB、简单队列服务SQS、弹性MapReduce服务、内 容推送服务CloudFront、移动服务、安全服务和身份服务等。这些服务涉 及云计算的方方面面，用户可以根据自己的需要选用一个或多个，而且 所有这些服务都是按需获取计算资源，具有极强的可扩展性和灵活性。
专有网络（Virtual Private Cloud，简称VPC）支持用户基于阿里云构建出一个隔离的网络环境，并 对该虚拟网络进行配置，包括选择自有IP地址范围、划分网段、配置路由表及网关等。
弹性伸缩（Auto Scaling，简称AS）是一种根据用户的业务需求和策略，对弹性计算资源进行经济 地自动调整的管理服务。阿里云平台的AS机制能够在业务增长时自动增加ECS实例，并在业务下 降时自动减少ECS实例。
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。
云计算PPT课件
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Amazon 弹性计算云使用模式
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IBM 蓝云产品结构
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➢ 平台即服务（Platform as a Service，PaaS）
提供给客户的是将客户用供应商提供的开发语言和工具（例 如：Java、Python、.Net）创建的应用程序部署到云计算基础 设施上去。其核心技术是分布式并行计算。 典型代表：Google App Engine（GAE）
通过互联网提供自助式服务，使用者不需要部署相关的复 杂硬件设施和应用软件，也不需要了解使用资源的物理 位置和配置等信息，可以直接通过互联网或企业内部网络 透明访问即可获取云中的计算资源。高性能计算能力可以 通过网络访问。
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➢ 资源池（resource pooling）
供应商的计算资源汇集在一起，通过使用多租户模式将不同的物理和虚 拟资源动态分配多个消费者，并根据消费者的需求重新分配资源。各个客户 分配有专门独立的资源，客户通常不需要任何控制或知道所提供资源的确切 位置，就可以使用一个更高级别抽象的云计算资源。
云服务系统可以根据服务类型提供相应的计量方式，云自动控制系统通
过利用一些适当的抽象服务( 如存储处理带宽和活动用户帐户) 的计量能力来
优化资源利用率，还可以监测控制和管理资源使用过程。 同时，能为供应者
和服务消费者之间提供透明服务。
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云计算体系架构
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1、核心服务层
➢ 软件即服务（Software as a Service，SaaS）
一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是
Google云计算原理
1、Google 云计算文件系统GFS/GFSIIGFSII cell 是Google 文件系统中最基础的模块。
任何文件和数据都可以利用这种底层模块。
GFSII 通过基于Linux 分布存储的方式，对于服务器来说，分成了主服务器（Master Servers）和块存储服务器（Chunk Servers），GFS上的块存储服务器上的存储空间以64MB为单位，分成很多的存储块，由主服务器来进行存储内容的调度和分配。
每一份数据都是一式三份的方式，将同样的数据分布存储在不同的服务器集群中，以保证数据的安全性和吞吐的效率提高。
当需要对于文件、数据进行存储的时候，应用程序之间将需求发给主服务器，主服务器根据所管理的块存储服务器的情况，将需要存储的内容进行分配，并将可以存储的消息（使用那些块存储服务器，那些地址空间），有应用程序下面的GFS 接口在对文件和数据直接存储到相应的块存储服务器当中。
块存储服务器要定时通过心跳信号的方式告知主服务器，目前自己的状况，一旦心跳信号出了问题，主服务器会自动将有问题的块存储服务器的相关内容进行复制。
以保证数据的安全性。
2、Google 并行计算构架–Mapreduce有了强大的分布式文件系统，Google 遇到的问题就是怎么才能让公司所有的程序员都学会些分布式计算的程序呢？于是，那些Google 工程师们从lisp和其他函数式编程语言中的映射和化简操作中得到灵感，搞出了Map/Reduce 这一套并行计算的框架。
Map/Reduce 被Google 拿来重新了Google Search Engine的整个索引系统。
而Doug Cutting同样用Java 将这一套实现和HDFS合在一起成为Hadoop的Core。
MapReduce是Google 提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”，和他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。
云计算百度百科
云计算百科名片【云计算】概念是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。
狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效；“云计算”图书版本也很多，都从理论和实践上介绍了云计算的特性与功用。
目录[隐藏]基本概念和特点“云计算”时代云计算的几大形式云计算四个显著特点云计算的发展现状云计算的20个基本定义判断是否是云计算的十五种方法与90's NetPC的渊源基本概念和特点“云计算”时代云计算的几大形式云计算四个显著特点云计算的发展现状云计算的20个基本定义判断是否是云计算的十五种方法与90's NetPC的渊源•云计算的发展原因•云计算主要应用•第一本深入剖析云计算技术的教材《云计算》•国内权威《云计算》图书•《云计算》新版•云计算图书《云计算:深刻改变未来》•国内第一本云计算原创图书《走近云计算》[编辑本段]基本概念和特点英译：cloud；cloud computing；cloud computer；cloud-based。
云计算（cloud computing，分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。
透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。
最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。
未来如手机、GPS等行动装置都可以透过云计算技术，发展出更多的应用服务。
进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成[7]。
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。
云计算PPT课件
虚拟信息 底层结构虚拟
服 务
安 全
资 源 管
理
虚拟存储 虚拟进程
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虚拟化:
简单接入, 提高终端用户管理
& 使用最大化
自动化:
提高速度和预言性 & 减少劳动力
云计算对未来动态IT架构的支撑
商业流程
用户界面 & 接口
Cloud Applications
(“Software-as-a-Service”)
提高速度和预言性减少劳动力商业流程商业流程虚拟信息虚拟信息虚拟存储虚拟存储虚拟进程虚拟进程底层结构虚拟底层结构虚拟虚拟应用cloudapplicationssoftwareasaservice用户界面用户界面接口接口cloudplatformsplatformasaservice商业流程商业流程用户界面用户界面接口接口虚拟应用虚拟信息虚拟信息底层结构虚拟底层结构虚拟虚拟存储虚拟存储虚拟进程虚拟进程商业流程商业流程用户界面接口虚拟应用虚拟信息虚拟存储虚拟进程底层结构虚拟cloudcollaboration云计算对未来动态it架构的支撑商业流程商业流程用户界面接口虚拟应用虚拟信息虚拟存储cloudstoragecloudserversprocessing虚拟进程底层结构虚拟商业流程商业流程用户界面接口虚拟应用virtualizedinformation底层结构虚拟虚拟进程虚拟存储虚拟信息cloudsystemsinfrastructuresoftwaresoftwareasaservice云计算在中小企业的应用用户界面接口商业流程商业流程虚拟应用virtualizedinformation底层机构虚拟虚拟进程虚拟储存virtualizedinformation云计算和下一代it应用云计算还应包含onpremisesoftwareeg
Google云计算平台的技术架构及对其成本的影响研究
Ｇ Ｓｃｕｋ ｒ ｒ Ｆ ｎｓ ｖ 和Ｍ ｐ ｅｕｅ ｏ 等核心功能模块，与之 ｈ ｅｅ ａＲ ｄｃ Ｊ ｂ 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 ｘ６ ｏｇ ｅ ８ 服务器集群上
的．ｏｅ Ｎ ｄ 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 ｏｓ ｅ
定管理功能的节点 （ Ｇ Ｓｍ ｓ ｒ ｈｂｙ和 Ｓｈｄｌ 如 Ｆ ａ ｅ、 ｕｂ ｔ Ｃ ｃｅｕ ｒ ｅ
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 ＧＩ ｏ ｌ ｉ ｉ Ｄ 厂…
一 究 与 主
孙 健 。 贾晓 菁 。
（． １中国移 动 通信 集 团公 司 北 京 １ ０ ３ ；． ０ ０ ２ ２ 中央财 经 大 学 北京 １ ０ ８ ） ０ ０ １
ｊ 萋 誊
Ｇｏ ｇｅ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 ２０ Ｉ 行业最热门的话题 ， ０９年 Ｔ Ｇ ｏ ｅＡ ａｏ、ａｏ ｏｇ 、ｍ ｚｎＹ ｈｏ等互联网服务商 ， Ｍ、 ｉ ｓｆ等 ｌ Ｉ Ｍｃ ｏ Ｂ ｏ ｒ ｔ
gcp办公室的组织人员架构
gcp办公室的组织人员架构GCP（Google Cloud Platform）是谷歌提供的云计算平台。
作为GCP办公室的组织人员架构，它由不同的部门和不同层级的员工组成，以确保平台的顺利运营和持续发展。
1. 高层管理层：GCP办公室的高层管理层由执行总监、首席技术官（CTO）、首席运营官（COO）和首席财务官（CFO）等组成。
他们负责决策并制定战略规划，指导全体成员的工作，并将公司的目标和愿景传达给底层员工。
2. 产品与工程团队：GCP办公室的产品与工程团队负责开发和维护GCP的各种服务和工具。
这个团队通常包括产品经理、软件工程师、测试工程师、数据工程师和用户体验设计师等。
他们与其他团队合作，确保GCP平台的持续创新、稳定性和高质量。
3. 销售与市场团队：GCP办公室的销售与市场团队致力于推广和销售GCP的产品和解决方案。
他们与客户沟通，了解客户需求，并将GCP的价值和优势传达给潜在客户。
该团队通常由销售经理、市场经理、业务发展经理和渠道合作伙伴经理组成。
4. 支持与服务团队：GCP办公室的支持与服务团队旨在提供高质量的技术支持和解决方案，以满足客户的需求。
该团队由技术支持工程师、客户成功经理和解决方案架构师等组成。
他们负责帮助客户解决问题，提供培训和咨询服务，并确保客户对GCP的满意度和忠诚度。
5. 运营与人力资源团队：GCP办公室的运营与人力资源团队负责管理和协调公司的日常运营和人力资源事务。
该团队通常包括财务经理、人力资源经理、行政经理和项目经理等。
他们负责制定和执行预算计划、招聘和培训员工、管理办公室设施和提供支持等。
6. 法务与合规团队：GCP办公室的法务与合规团队负责确保公司的业务和运营符合相关法律法规和合规要求。
该团队由法务顾问、合规经理和风险管理专员等组成。
他们负责进行法律风险评估、处理法律事务、制定合规政策和程序，并提供合规培训和咨询服务。
7. 培训与发展团队：GCP办公室的培训与发展团队负责为员工提供持续的培训和发展机会，以提升他们的技能和知识水平。
云计算的六种架构浅析
云计算的六种架构浅析在当今数字化时代，云计算已经成为了企业和个人获取计算资源、存储数据以及运行应用程序的重要方式。
云计算的架构多种多样，每种架构都有其独特的特点和适用场景。
接下来，让我们一起深入了解云计算的六种常见架构。
一、IaaS（基础设施即服务）IaaS 是云计算的基础架构模式。
在这种架构中，云服务提供商向用户提供服务器、存储、网络等基础设施资源。
用户可以根据自己的需求灵活选择和配置这些资源，就像在自己的数据中心中操作一样。
比如说，一家初创企业需要快速搭建一个网站和数据库服务器。
通过 IaaS 服务，它可以按需租用云服务器、存储空间和网络带宽，而无需投资购买昂贵的硬件设备。
这大大降低了企业的初始成本和运营风险。
IaaS 的优势在于高度的灵活性和可定制性。
用户可以完全掌控底层基础设施的配置和管理，但同时也需要具备一定的技术能力来进行维护和管理。
二、PaaS（平台即服务）PaaS 为用户提供了一个平台，用于开发、运行和管理应用程序。
在PaaS 架构中，云服务提供商负责管理基础设施和平台的运行环境，用户只需专注于应用程序的开发和部署。
例如，一个开发团队想要构建一个移动应用程序。
使用PaaS 服务，他们可以直接在云平台上获取开发工具、数据库管理系统、中间件等，无需担心底层服务器的配置和维护。
PaaS 能够显著提高应用程序的开发效率，减少开发过程中的复杂性。
然而，由于平台的限制，某些特定的需求可能无法完全满足。
三、SaaS（软件即服务）SaaS 是我们日常生活和工作中最常见的云计算架构之一。
在这种模式下，用户通过网络访问和使用由云服务提供商提供的现成软件应用程序。
像我们常用的电子邮件服务、在线办公软件（如 Google Docs、Microsoft 365）、CRM 系统等都属于 SaaS 应用。
用户无需安装和维护软件，只需按需订阅服务即可。
SaaS 的优点是易于使用和部署，用户可以快速上手。
但缺点是定制化程度相对较低，可能无法满足某些企业的特殊需求。
Google云计算
五、Google云计算服务
三者服务关系
三者服务之间没有必然的联系，只是三种不同的服务模式， 都是基于互联网，按需按时付费，就像水电、煤气一样，不能说 有什么联系，又不能说完全没有联系。 但是在实际的商业模式中，Paas的发展确实促进了SaaS的 发展，因为提供了开发平台后，SaaS的开发难度降低了。 从用户体验角度而言，他们之间的关系是独立的，因为他 们面对的是不同的用户。 从技术角度而言，他们并不是简单的继承关系，因为SaaS 可以是基于PaaS或者直接部署于IaaS之上，其次PaaS可以构建 与IaaS之上，也可以直接构建在物理资源之上。
五、Google云计算服务
一点点常识和一些简单的正确电脑操作练习可以将这类安 全性失误的影响降至最低，避免将你的机密资料放在云端上，如 果你真的放了，例如利用网上银行时，避免在网吧、学校或图书 馆内的公用电脑上进行，也别太随便给出自己真正的联络资料， 避免每个帐号都使用同一个密码，就算只更改一个字母也好。 就算一家公司运营正常，还是可能会选择关闭某项服务， 例如Google最近就宣布要关闭提供记事功能的Google Notebook 服务，不过网络的适应性是很强的，提供类似服务的Evernote马 上就接着发布一项可从Google将你的资料移植的工具。
五、Google云计算服务
SaaS全拼是Software-as-a-service ，国内通常叫做软件运 营服务模式，简称为软营模式，提供的是软件服务，例如 office365等，通过互联网就直接能使用这个软件应用，不需要本 地安装。 用户只需要接上网络，并通过浏览器，就能直接使用在云 端上运行应用，而不需要考虑类似安装等琐事，并且免去初期高 昂的软硬件投入。SaaS主要面对的是普通用户。 主要的产品: salesforce sales cloud，Google Apps，Zimbra，Zoho和IBM Lotus Live等，也包括像网页番茄类似的软件。
南开24秋学期《大数据导论》作业参考三
24秋学期《大数据导论》作业参考1.大数据的特点不包含选项A：数据体量大选项B：价值密度高选项C：处理速度快选项D：数据不统一参考答案：D2.下列不属于Google云计算平台技术架构的是()选项A：并行数据处理MapReduce选项B：分布式锁Chubby选项C：结构化数据表BigTable选项D：弹性云计算EC2参考答案：D3.以下哪项不是数据可视化工具的特性()选项A：实时性选项B：简单操作选项C：更丰富的展现选项D：仅需一种数据支持方式即可参考答案：D4.以下不是数据仓库基本特征的是()选项A：数据仓库是面向主题的选项B：数据仓库是面向事务的选项C：数据仓库的数据是相对稳定的选项D：数据仓库的数据是反映历史变化的参考答案：B5.下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()选项A：Leaflet选项B：Visual.ly选项C：BPizza Pie Charts选项D：Gephi参考答案：A6.()是Microsoft Office的核心组件选项A：SQL选项B：WORD选项C：PPT选项D：EXCEL参考答案：D7.PaaS是()的简称选项A：软件即服务选项B：平台即服务选项C：基础设施即服务选项D：硬件即服务参考答案：B8.DAS代表的意思是()选项A：两个异步存储选项B：数据归档软件选项C：连接一个可选的存储选项D：直连存储参考答案：D9.大数据的最显著特征是() 。
选项A：数据规模大选项B：数据类型多样选项C：数据处理速度快选项D：数据价值密度高参考答案：A。
云计算的体系结构由5部分组成
云计算的体系结构由5局部组成云计算的体系结构由5局部组成，分别为应用层，平台层，资源层，用户访问层和管理层，云计算的本质是通过网络提供效劳，所以其体系结构以效劳为核心。
如下列图：1，资源层资源池层是指根底架构屋面的云计算效劳，这些效劳可以提供虚拟化的资源，从而隐藏物理资源的复杂性。
物理资源指的是物理设备，如效劳器等。
效劳器效劳指的是操作系统的环境，如linux集群等。
网络效劳指的是提供的网络处理能力，如防火墙，VLAN，负载等。
存储效劳为用户提供存储能力。
2，平台层平台层为用户提供对资源层效劳的封装，使用户可以构建自己的应用。
数据库效劳提供可扩展的数据库处理的能力。
中间件效劳为用户提供可扩展的消息中间件或事务处理中间件等效劳。
3，应用层应用层提供软件效劳企业应用是指面向企业的用户，如财务管理，客户关系管理，商业智能等。
个人应用指面向个人用户的效劳，如电子邮件，文本处理，个人信息存储等。
4，用户访问层用户访问层是方便用户使用云计算效劳所需的各种支撑效劳，针对每个层次的云计算效劳都需要提供相应的访问接口。
效劳目录是一个效劳列表，用户可以从中选择需要使用的云计算效劳。
订阅管理是提供应用户的管理功能，用户可以查阅自己订阅的效劳，或者终止订阅的效劳。
效劳访问是针对每种层次的云计算效劳提供的访问接口，针对资源层的访问可能是远程桌面或者xwindows，针对应用层的访问，提供的接口可能是web。
4，管理层管理层是提供对所有层次云计算效劳的管理功能：平安管理提供对效劳的授权控制，用户认证，审计，一致性检查等功能。
效劳组合提供对自己有云计算效劳进行组合的功能，使得新的效劳可以基于已有效劳创立时间。
效劳目录管理效劳提供效劳目录和效劳本身的管理功能，管理员可以增加新的效劳，或者从效劳目录中除去效劳。
效劳使用计量对用户的使用情况进行统计，并以此为依据对用户进行计费。
效劳质量管理提供对效劳的性能，可靠性，可扩展性进行管理。
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.。
云计算
系统架构及特点
容错机制
系统管理技术
2.1.1 GFS体系架构
GFS将整个系统的节点分为三类角 色：Client(客户端)、Master（主服务器） 和Chunk Server（数据块服务器）。 客户端在访问GFS时，首先访问 Master 节点，获取与之进行交互的 Chunk Server信息，然后直接访问这些 Chunk Server，完成数据存取工作。实 现数据流与控制流的分离。 针对多种应用的特点，Google 从多 个方面简化设计的GFS，在一定规模下 达到了成本、可靠性和性能的最佳平衡。 具体说有以下几个特点。 （1）采用中心服务器模式 （2）不缓存数据 （3）在用户态下实现
“云”的规模可以动 态伸缩，满足应用和 用户规模的增长需要
1.3云计算服务类型
⑴IaaS 将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如Amazon云计算 AWS（Amazon Web Services）的弹性计算云EC2和简单存储服务S3。
⑵PaaS 对资源的抽象层次更进一步，它提供用户应用程序的运行环境，如 Goole App Engine和Miscrosoft Azure。 ⑶SaaS 的针对性更强，它将某些特定的应用软件功能封装成服务，如 Salesforce提供的在线客户关系管理CRM（Client Relationship Management） 服务。
1.5云计算的发展环 境
云计算
提各算供 供种能更 前的力好 另 所软、的 一 未件接用 方 有和近户 面 的信无体 ， 服息限验 云 务服的。 计 体务存云 算 验，储计 能 。能空算 够 够间有 给 为，强 并大用 用支的 户 户持计 提 3G 3G 2 IT CT Computed Tomography X
云计算知名厂商及其产品
云计算知名厂商及其产品.本文档为云计算知名厂商及其产品的综合介绍，以下是详细内容：1.亚马逊云计算(Amazon Web Services, AWS)- 产品架构- 弹性计算(EC2)- 虚拟服务器- 实例类型- 选择操作系统- 存储卷- 数据存储(S3)- 对象存储- 数据备份- 数据迁移- 云服务(SQS, SNS)- 队列服务- 通知服务- 容器服务(ECS, EKS)- 容器编排- 容器编排服务2.微软云计算(Microsoft Azure) - 产品架构- 虚拟机(VM)- VM类型- 超大规模部署- 存储- Blob存储- 文件存储- 数据库存储- 弹性伸缩- 自动缩放- 自动部署- 云服务- 计算服务- 网络服务- 安全服务3.谷歌云计算(Google Cloud Platform, GCP) - 产品架构- 计算引擎- 虚拟机实例- 预配置机器类型- 容器优化- 存储- 对象存储- 文件存储- 数据库存储- 网络- VPC网络- VPN- 负载均衡- 与机器学习- TensorFlow- AutoML4.阿里云(Alibaba Cloud)- 产品架构- 弹性计算- 云服务器(ECS)- 弹性Web托管- 轻量级分布式应用服务(Contner Service for Swarm) - 存储与CDN- 对象存储(OSS)- 文件存储(NAS)- 内容分发网络(CDN)- 数据库- 关系型数据库(RDS)- NoSQL数据库(Table Store)- 安全- 安全服务(Security Center)- 边缘安全(DDoS防护)本文档涉及附件：- 附件1：AWS产品文档- 附件2：Azure产品文档- 附件3：GCP产品文档- 附件4：阿里云产品文档法律名词及注释：- 云计算：一种通过网络提供计算和存储资源的模式，用户可以按需使用和付费。
- 弹性计算：基于云计算架构，能够根据用户的需求动态分配计算资源并弹性伸缩。
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ChunkServer 1 ChunkServer 2 ……
Client 16
ChunkServer 16
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Google云计算原理
分布式文件系统GFS 并行数据处理模型MapReduce 分布式锁服务Chubby 分布式数据库BigTable Google云计算应用
MapReduce
GFS
BigTable
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Google设计GFS的动机
• Google需要支持海量数据存储的文件系统
–购臵昂贵的分布式文件系统与硬件？
是否可以在一堆廉价且不可靠的硬件上构建可靠的 分布式文件系统？
17
GFS的设计思路
1. GFS设计原则：
机器失效不能视为异常现象 能应付对大型/超大型文件处理 支持大量用户同时访问
分割 分割
KEY VALUE
KEY VALUE
3) Hello World Bye World Hello China Bye China Hello Si-tech Bye Si-tech
MAP
<Hello 1> <World 1>
<Bye 1> <World 1> <Bye 1> <China 1> <Bye 1> <Si-tech 1>
1. Google的云计算思路
应用向互联 网迁移 数据向互联 网迁移
计算能力向 互联网迁移
存储空间向 互联网迁移
“浏览器＝操作系统”
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Google 云计算PaaS
2. 隶属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调用Google的各种服务。如Google Map、Mail等
1、在编程的时候，开发者需 要编写两个函数：
Map:(in_key, in_value) Reduce:(key,[value 1,value 2…]) 2、Map操作产生结果是 <key,value>对
Map
Map
……
Map
Reduce
……
Reduce
3、在Map，Reduce之间系 统把同一Key归类到Reduce
云计算概念入门
13
提 纲
1
初识云计算
2 3
4
Google云计算原理
GAE平台部署云服务
TM Forum 对云态度
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Google云计算原理
分布式文件系统GFS 并行数据处理模型MapReduce 分布式锁服务Chubby 分布式数据库BigTable Google云计算应用
MapReduce GFS BigTable Chubby
结果 1 结果R
3、Reduce操作对相同的Key 进行归类处理
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MapReduce实现机制
用户程序
(1)分割 (1)分割 (1)分割
Master
(2)指派Map 工作机M (2)指派Reduce (6)写入文件
工作机 R 工作机 R
输出文件0
片段1
片段2 片段3 片段4 输入文件
(3)Read 工作机M
Байду номын сангаас缺点：有冗余
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GFS架构的特点
采用中心服务器模式Master
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
不缓存数据
必要性：Client流式读取，非重复读写 可行性：Master本身管理多个Server，很复杂
简单存储服务S3为企业提供存储服务
1GB数据存放1个月为0.15美元
2. Amazon的IaaS运用实例
7
亚马逊IaaS应用案例：纽约时报
使用亚马逊云计算服务
效果：在不到 24个小时的时间里处理 了1100万篇文章 费用：累计花费240美元
利用自己服务器
时间：数月时间
费用：多得多的费用
8
Google 云计算
<Bye 1>
Fold <World 1> <China 1>
<Bye 1>
<Bye 1>
<World 1> <China 1> <Si-tech 1>
<Bye 1>
<China 1> <Bye 1> <Si-tech 1>
<Si-tech 1>
33
5) Fold输出 <Hello 1> <Bye 1> <World 1> <China 1> <Si-tech 1> <Hello 1> <Hello 1> <Bye 1> <Bye 1> <World 1> <China 1> <Si-tech 2> <Si-tech 1> Reduce Reduce输出 <Hello 3> <Bye 3> <World 2> <China 2>
GFS数据块服务器 Linux文件系统
GFS数据块服务器 Linux文件系统
……
返回数据信息
……
20
……
Question
文件为什么要被化分为64M？
Answer：
1、可以减少Client和Master的之间的交互，减少Master的负载 2、客户端可以在一个Chunk中完成许多操作 3、可以减少TCP三次握手时间。另外这些信息都要被Master管理 的
2. GFS组成
GFS集群:一个的Master和多个ChunkServer（块服务器）组成， 并可以多客户端Client访问
3. GFS设计要点
每个文件拆成若干个64M文件块Chunk组成 每个Chunk都由Master根据其创建时间指定Chunk Handle(64) 文件块被保存在ChunkServer本地磁盘中 缺省情况下3处热备份Chunk块文件 18
GFS的设计思路
4. Client职责
包含文件系统的API 负责和ChunkServer和Master通信 代表应用程序进行读写操作 Client和Master进行元数据操作 Client和ChunkServer进行文件数据操作
5. Master职责
负责管理所有文件系统的元数据 元数据包括：命名空间，访问控制信息，文件到Chunk的映射信 息等
(4)本地存储
输出文件1
(5)远程读取
工作机M
Map状态
本地存储
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Reduce状态
输出文件
单词计数 体现M/R算法
输入数据：
Hello World Bye World Hello China Bye China Hello Si-tech Bye Si-tech
MapReduce
Hello ：3 Bye ：3 China ：2 World ：2 Si-tech：2
Google云计算平台技术架构
分布式文件系统 Google Distributed File System 并行数据处理 MapReduce 分布式锁 Chubby 结构化数据表 BigTable
Google云计算应用
MapReduce GFS BigTable Chubby
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将 在 第 二 章 详 细 介 绍
计算URL访问频率 Y
Map函数处理日志中web页面 请求的记录，然后输出(URL,1)。 Reduce函数把相同URL的 value值都累加起来，产生 (URL,记录总数)结果。
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Google为什么需要MapReduce？
Google拥有海量数据，并且需要快速处理
什么是MapReduce？
Chubby
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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
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什么样的问题适合并行计算？
斐波那契序列(Fibonacci) X
1) Map(Key,Value) { for( each world „world‟ in value) collect(„world‟,1); } Reduce(Key,Value[ ]) { int count = 0; for(each w in value) count ++; collect(Key,count); }
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GFS容错机制
Chunk Server容错
每个Chunk有多个存储副本（默认是3个），分别存储于不通的 服务器上 每个Chunk又划分为若干Block（64KB），每个Block对应一个 32bit的校验码，保证数据正确（若某个Block错误，则转移至 其他Chunk副本）
Master容错
三类元数据：命名空间（目录结构）、Chunk与文件名的映射 以及Chunk副本的位臵信息 前两类通过日志提供容错，Chunk副本信息存储于其它Chunk Server。这样Master出现故障时可恢复
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GFS实验效果图
Master
Master Client 1
Client 2
路由器 1
路由器 2
愿景:
计算机的服务能力可以作为一种商品进行流通。 就像水、电、 气一样取之方便，费用低廉