《Google云计算原理与应用.ppt

Google云计算原理与应用 答辩人：栗建行 指导教师：郝卫东 Google云计算主要原理 Google使用的云计算基础架构模式包括四个相互独立而又紧密结合在一起的系统： Google File System：建立在集群之上的文件系统 MapReduce：针对Google应用程序的特点提出的编程模式 Chubby：分布式锁服务 BigTable：模型简化的大规模分布式数据库 Google File System文件系统 新特性主要体现在以下四个方面 集群中的节点失效是一种常态，而不是一种异常 Google系统中的文件大小与通常文件系统中的文件大小概念不一样，文件大小通常以G字节计 Google文件系统中的文件读写模式和传统的文件系统不同 文件系统的某些具体操作不再透明，而且需要应用程序的协助完成，应用程序和文件系统API的协同设计提高了整个系统的灵活性 Google File System文件系统 系统架构： 客户端（Client)：应用程序的访问接口 主服务器（Master）：管理节点，在逻辑上只有一个，保存系统的元数据，负责整个系统的管理 数据块服务器（Chunk Sever）：负责具体的存储工作 Google File System文件系统 实现机制： 客户端首先访问Master节点，获取交互的Chunk Server信息，然后访问这些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，从而使得整个系统的I/O高度并行，系统整体性能得到提高。 MapReduce分布式数据处理 词频统计流程： Chubby分布式锁服务 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 Chubby分布式锁服务 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 BigTable大规模分布式数据库 BigTable的数据模型 总体上，与关系数据库中的表类似 数据模型包括行列以及相应的时间戳，所有的数据都存放在表格中的单元里。BigTable的内容按照行来划分，将多个行组成一个小表，保存到某一个服务器节点中。这一个小表就被称为Tablet。 Google云计算应用 Google在线文档——Google Docs 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 Google提供的电子邮件服务——Gmail 超大附件、海量存储空间 Google云计算平台GAE 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云计算平台GAE 在Google App Engine上部署应用程序 Google面临的问题与展望 问题： Google的云计算平台是私有的环境，特别是Google的云计算基础设施还没有开放出来 除了开放有限的应用程序接口之外，Google并没有将云计算的内部基础设施共享给外部的用户使用，上述的所有基础设施都是私有的 高能耗与隐私问题 展望： 和目前世界上其他云计算发展前沿的公司微软、亚马逊相比，谷歌在向云时代开发者基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）上，进步较为缓慢，在未来的云计算道路上，谷歌需要将平台及接口进一步开放，需要更强的云盈利模式和更多方便快捷的云应用 感谢答辩组各位老师！ 题目：Google云计算原理与应用 答辩人：栗建行 * * * * * * * * * * * * 做为SaaS类的应用而言，用户在具体使用这些应用时，应用的功能实现在云端实现，