亚马逊云计算AWS.ppt

* 在数据被充分的传播到所有的存放节点之前返回给用户的仍是原数据 要想构建一个灵活且可扩展的系统，低耦合度是很有必要的。因为只有系统各个组件之间的关联度尽可能低才可以根据系统需要随时从系统中增加或者删除某些组件。但松散的耦合度也带来了组建之间的通信问题，如何实现安全、高效的通信是设计一个低耦合度的分布式系统所必须考虑的问题。简单队列服务（Simple Queue Service，以下简称SQS）是亚马逊为了解决其云计算平台之间不同组件的通信而专门设计开发的 * * * * * * * 简单数据库服务SimpleDB SDB与S3的区别 SDB与传统关系数据库的区别 SDB的基本结构及主要概念 SDB与S3的区别 S3是专为大型，非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 SDB与关系数据库的区别(1) 传统的关系数据库——表结构 SDB树状结构 SDB的基本结构 SDB与关系数据库的区别(2) 新特性： ——无需预定义模式 ——单个属性允许有 多个值 ——支持自动索引 不能完成的操作： ——没有事务的概念 ——不支持连接操作 ——实际存储的数据类型过于单一 ——查询结果只包含条目名称而不包括相应属性值，返回结果不支持排序操作 总结——AWS的结合使用 欢迎访问 中国云计算网站 欢迎使用 《云计算》教材 电子工业出版社 刘鹏 主编 本讲到此结束 * * 　　Jeff Barr认为，云计算是分层次和类别的，每一类公司提供的云计算的服务都不一样，亚马逊是IT基础架构云计算服务提供商。在网络互联的需求之上，直接就是亚马逊的最底层的IT基础架构AWS(Amazon Web Services)，包括计算、存储、内容分发等；在AWS的基础上，用户才可以构建自己的应用层，这些应用层包括构建数据库、应用服务器；最上一层才是应用软件。他表示，目前市场上很多云计算服务提供商所提供的服务，仅仅是不同层面的一部分解决方案。 * * * 完成数据迁移后，由于不需再考虑基础设施问题，SmugMug将公司的主要精力集中在提高服务质量上。目前SmugMug向用户提供了三种照片访问方式[35]： SmugMug以代理的身份处理用户访问请求 SmugMug对用户访问请求进行重定向 利用有关API直接对存储在S3中的数据进行访问。 在这三种访问方式中，以第一种方式访问的用户超过99%。也就是说几乎所有的用户都选择这种访问方式，这也正是SmugMug所期待的结果，因为它希望S3对于普通用户来说是透明的。SmugMug公司还引入了EC2服务，使客户可以利用EC2来完成图片的在线编辑和处理。 将基础设施部分外包给亚马逊后，SmugMug的基础架构如图 4?33所示。几乎所有的用户都是采用直接访问SmugMug的方式处理照片，实际的照片处理过程对于用户是透明的。SmugMug的系统后台则如虚线框所示。主要包括三个部分[37]：队列服务，亚马逊AWS和控制器。目前使用的AWS包括EC2和S3。而队列服务和控制器则由SmugMug提供。SmugMug并没有采用SQS而是建立了自己的队列服务,控制器每隔固定的时间就会自动决定增加还是减少EC2实例。整个SmugMug 的系统具有高度的智能型，绝大部分操作都会自动完成。这也是为什么SmugMug仅用几十人就可以完成如此巨大的工作量。 * * * * Dynamo 的冗余副本读写策略比较有趣，它定义了：N,W,R三个参数。其中N代表系统中每条记录的副本数，W代表每次记录成功写操作需要写入的副本数，R代表每次记录读请求最少需要读取的副本数。只要W+R N就可以保证数据的一致性。因为W+RN时读写总会有交集——必定最少有W＋R－N个读请求会落到被写的副本上，所以必然会读到“最后”被更新的副本数据（至于谁“最后”的判断需采用时间戳或者时钟向量等技术完成——有逻辑关系先后由时钟向量判断，否则简单的用时间戳先后判断.详情去看dynamo论文吧）。这种做法相比我们最朴素的想法——我们直观的想法一定认为如果系统要求记录冗余N份，那么每次就写入N份，而在读请求时读取任意一份可用记录即可——要更安全，也更灵活。说其更安全是指数据一致性更能被保证：比如说客户写入一条记录，该记录有三个副本在三个不同点上，但是其中一个点临时故障了，因此记录没有被写入／更新。那么在对该记录再读取时，如果取两点（R=2）则必然会读取到最少一个正确的值（临时故障点有可能在读是恢复，那么读出的值则不存在或者不是必威体育精装版的；若临时故障点还未恢复，则读请求无法访问其上副本）。而使用我们传统方法可能读到发生临时故障的那点，此刻就有可能读出现错误记录（旧的或者不存在），因此可以看到加大W,R可