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Google云计算技术主要内容•Google的“云”在哪里？•Google云计算应用场景•Google云计算的技术框架•Google云计算的关键技术Google的“云”在哪里？•云计算是一个新概念–于07年第3季度被提出，是并行计算、分布式计算和网格计算等技术的混合演进，–经过商业包装的概念•为分布式存储和分布式计算找到了盈利模式–提出以来发展迅速，Google、Amazon、Microsoft等公司都提出了自己的云计算方案•为什么Google需要“云”？–系统规模对系统设计的重要性–Google提供的服务：海量信息＋海量用户，如何又好又快地提供服务？Google的“云”在哪里？•Google的“云”无所不在–GoogleEarth、Gmail……–GoogleDocs，GoogleWave……–云计算技术是Google大部分应用的基础设施–没有“云计算”，就没有Google的创新服务Google云计算应用场景•Google的云计算梦想–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”GoogleChromeGoogle云计算应用场景•Google云计算应用的分类–总体上，云计算可以分为IaaS、PaaS和SaaS三种类型将基础设施作为服务IaaS(InfrastructureasaService)将平台作为服务PaaS(PlatformasaService)将软件作为服务SaaS(SoftwareasaService)如：GoogleAppEngineMicrosoftWindowsAzure如：SalesforceonlineCRM如：AmazonEC2/S3专用通用Google云计算应用场景•Google云计算应用的分类–目前，Google云计算应用可以归于SaaS和PaaS两类SaaSGoogleDocsGoogleMapsGmailGoogleCalendarGoogleWave……PaaSGoogleAppEngineGoogle云计算应用场景——GoogleDocs•Google在线文档–创建在线的Word和Excel，支持主要的文档编辑功能Google云计算应用场景——GoogleDocs•Google在线文档–在线创建演示文档（PPT），并支持在线演示Google云计算应用场景——GoogleDocs•Google在线文档–支持实时协作（多人同时编辑）–使用丰富的在线模板，快速构建文档–支持移动设备访问和编辑–与其他产品集成，如Gmail等Google云计算应用场景——GoogleMaps•Google提供的电子地图服务Google云计算应用场景——GoogleMaps•Google提供的电子地图服务–提供全球详尽的矢量电子地图–不仅仅是地图•街景•地形•交通流量•卫星图片–不仅仅是地图•商业信息•导航–支持移动设备访问，对外提供服务Google云计算应用场景——Gmail•Google提供的电子邮件服务–超大附件、海量存储空间Google云计算应用场景——GoogleCalendar•Google提供的日程安排工具Google云计算应用场景——GoogleWave•Google的信息分享、协作、发布平台–一个创新和整合的平台–整合了Gmail、即时通讯、文字处理、在线协作（游戏）等功能Google云计算应用场景——AppEngine•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）地部署自己开发的应用（如创新的网站、游戏等）Google云计算应用场景•上述应用的特点–应用（功能实现）在云端–存储在云端–计算在云端Google云计算的技术架构•Google的云计算应用均依赖于四个基础组件–文件存储，GoogleFileSystem，GFS–并行数据处理MapReduce–分布式锁Chubby–结构化数据表BigTableGoogle云计算应用MapReduceBigTableGFSChubbyGoogle云计算关键技术——GFS•Google文件系统的假设与目标–硬件出错是正常而非异常•系统应当由大量廉价、易损的硬件组成•必须保持文件系统整体的可靠性–主要负载是流数据读写•主要用于程序处理批量数据，而非与用户的交互或随机读写•数据写主要是“追加写”，“插入写”非常少–需要存储大尺寸的文件•存储的文件尺寸可能是GB或TB量级，而且应当能支持存储成千上万的大尺寸文件Google云计算关键技术——GFS•GFS的架构•如何存储大文件？•节点分为Client、Master和ChunkServer三类Google云计算关键技术——GFS•GFS的架构–Master：管理节点，逻辑上唯一（物理上多个），保存系统元数据，负责整个文件系统的管理，是GFS的“大脑”Google云计算关键技术——GFS•GFS的架构–ChunkServer：负责具体的存储工作•GFS可以包含多个ChunkServer，其数目决定了GFS的存储规模•GFS将文件分块存储，块大小默认为64M，每隔块均具有唯一索引号（index）Google云计算关键技术——GFS•GFS的架构–GFS的访问流程Google云计算关键技术——GFS•GFS的架构–访问流程实现了控制流和信息流的分离•Client与Master仅有控制流，使Master不成为瓶颈•Client与ChunkServer直接存储数据，实现高速的数据并发读取Google云计算关键技术——GFS•GFS的架构的特点–采用中心服务器模式•可以方便地增加ChunkServer•Master掌握系统内所有ChunkServer的情况，方便进行负载均衡•不存在元数据的一致性问题–不缓冲数据•GFS的文件操作大部分是流式读写，不存在大量的重复读写，使用Cache对性能提高不大•ChunkServer上的数据存取使用本地文件系统，如果某个Chunk读取频繁，文件系统具有Cache•从可行性看，Cache与实际数据的一致性维护也极其复杂Google云计算关键技术——GFS•GFS的架构的特点–在用户态下实现•直接利用ChunkServer的文件系统存取Chunk，实现简单•用户态应用调试较为简单，利于开发•用户态的GFS不会影响ChunkServer的稳定性–只提供专用的访问接口•降低GFS的实现复杂度Google云计算关键技术——GFS•GFS的容错机制–ChunkServer容错•每个Chunk有多个存储副本（通常是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副本的位置信息•前两类通过日志提供容错，Chunk副本信息存储于ChunkServer，Master出现故障时可恢复Google云计算关键技术——GFS•基于GFS的Google数据中心–节点廉价、易损坏，但整体可靠、稳定Google云计算关键技术——MapReduce•MapReduce–Google提出的一个软件架构，是一种处理海量数据的并行编程模式–用于大规模数据集（通常大于1TB）的并行运算•MapReduce实现了Map和Reduce两个功能–Map把一个函数应用于集合中的所有成员，然后返回一个基于这个处理的结果集–Reduce对结果集进行分类和归纳–Map()和Reduce()两个函数可能会并行运行，即使不是在同一的系统的同一时刻Google云计算关键技术——MapReduce•业务处理流程Google云计算关键技术——MapReduce•案例：单词记数问题(WordCount)–给定一个巨大的文本（如1TB），如何计算单词出现的数目？Google云计算关键技术——MapReduce•使用MapReduce求解该问题–定义Map和Reduce函数Google云计算关键技术——MapReduce•使用MapReduce求解该问题–Step1:自动对文本进行分割Google云计算关键技术——MapReduce•使用MapReduce求解该问题–Step2:在分割之后的每一对key,value进行用户定义的Map进行处理，再生成新的key,value对Google云计算关键技术——MapReduce•使用MapReduce求解该问题–Step3:对输出的结果集归拢、排序(系统自动完成）Google云计算关键技术——MapReduce•使用MapReduce求解该问题–Step4:通过Reduce操作生成最后结果Google云计算关键技术——MapReduce•实践证明，MapReduce是出色的分布式计算模型–Google宣布，其对分布于1000台计算机上的1TB数据进行排序仅仅需要68s–对4000台计算机上的1PB数据进行排序处理仅需要6小时2分钟（每次测试至少会损坏1块硬盘）–在08年1月份，GoogleMapReduce平均每天的数据处理量是20PB，相当于美国国会图书馆当年5月份存档网络数据的240倍Google云计算关键技术——Chubby•分布式一致性问题–在一个分布式系统中，有一组的Process，它们需要确定一个Value。于是每个Process都提出了一个Value，一致性就是指只有其中的一个Value能够被选中作为最后确定的值，并且当这个值被选出来以后，所有的Process都需要被通知到Google云计算关键技术——Chubby•Google云计算中的分布式一致性问题–例如，GFS在物理上往往包含多个Master，但需要在逻辑上确定唯一的Master。如何确定？这是一个分布式一致性问题•Chubby是Google为解决分布式一致性问题而设计的提供粗粒度锁服务的文件系统Google云计算关键技术——Chubby•Chubby是一个文件系统，如何提供“锁”服务？–Chubby中的锁就是文件–在GFS的例子中，创建文件就是进行“加锁”操作，创建文件成功的那个server其实就是抢占到了“锁”–用户通过打开、关闭和读取文件，获取共享锁或者独占锁；并且通过通信机制，向用户发送更新信息–因此，通过Chubby可以解决Google云计算中的分布式一致性问题Google云计算关键技术——BigTable•为什么需要设计BigTable？–Google需要存储的数据种类繁多•网页，地图数据，邮件……•如何使用统一的方式存储各类数据？–海量的服务请求•如何快速地从海量信息中寻找需要的数据？•BigTable：基于GFS和Chubby的分布式存储系统–对数据进行结构化存储和管理–与GFS的区别Google云计算关键技术——BigTable•BigTable的设计目标–具有广泛的适应性•支持Google系列产品的存储需求–具有很强的可扩展性•根据需要随时加入或撤销服务器–高可用性•尽管单个节点易损，但要确保几乎所有的情况下系统都可用–简单性•简单的底层系统可减少系统出错概率，为上层开发带来便利Google云计算关键技术——BigTable•BigTable的数据模型–总体上，与关系数据库中的表类似Google云计算关键技术——BigTable•BigTable的数据模型–行键•任意的字符串（小于64K），表中的数据按照行键进行排序•URL是较为常见的行键，存储时需要倒排–统一地址域的网页连续存储，便于查找、分析和压缩mp3.baidu.com/index.asp→com.baidu.mp3/index.aspGoogle云计算关键技术——BigTable•BigTable的数据模型–列键•列键采用列族:限定词的语法规则进行定义•如anchor:cnnsi.com,anch