建"云"伟业 2011云计算平台半年盘点

从云计算概念诞生，到如今各个国际IT巨头揭竿而起，推出各自的云计算平台和解决方案，云计算大有势不可挡的趋势。

新生物的诞生，到最后的成长壮大，都不是自己单打独斗的结果。正如，当前的英特尔、微软等IT巨头，它们没有一个不是尽量扩大自己生态链。生态链越大，其生命力越强。

而当前市场上林林总总的云计算平台，同样形成了平台混战的局面。谁都希望在自己的云平台上，拥有更多做应用开发的小厂商以及企业客户。以下，编者通过整理当前热门的云计算平台以及开源云平台，为读者呈现一些云平台的特性。未来的一段时间，它也许将壮大，成为众开发人员以及ISV顶礼膜拜的云平台。

2011年，各个IT巨头都在原有战略布局的基础上有所前行，但是没有大的方向性转变，而是更加强调自己的云平台如何落地生根。正如，很多专家预料的那样，2011年是云计算应用年。

虽然，很多国内和国际的第三方咨询机构都公布的调查数据都显示，云计算未来几年将拥有巨大的市场份额。同时，也有专家同时提醒，云计算是有钱人玩的游戏，特别是云计算平台。如果不能当云平台提供者，能够在云计算这个产业链中担当一个角色，也是非常有前途的。下面，编者搜集了当前比较热门的云计算平台，看一下2011年上半年它们都发生哪些变化。

Google的云计算平台原本为Google最重要的搜索应用提供服务，如今这个服务已经扩展到其他应用程序。Google的云计算基础架构模式包括4个相互独立又紧密结合在一起的系统：Google File Systemt分布式文件系统，针对Google应用程序的特点提出的MapReduce编程模式，分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。下面分别介绍四个系统的特性。

首先是Google File System文件系统（GFS）。除了性能，可伸缩性、可靠性以及可用性以外，GFS设计还受到Google应用负载和技术环境的影响。体现在4个方面：1）充分考虑到大量节点的失效问题，需要通过软件将容错以及自动恢复功能集成在系统中；2）构造特殊的文件系统参数，文件通常大小以G字节计，并包含大量小文件；3）充分考虑应用的特性，增加文件追加操作，优化顺序读写速度；4）文件系统的某些具体操作不再透明，需要应用程序的协助完成。

MapReduce分布式编程环境：Google构造MapReduce编程规范来简化分布式系统的编程。应用程序编写人员只需将精力放在应用程序本身，而关于集群的处理问题，包括可靠性和可扩展性，则交由平台来处理。MapReduce通过"Map（映射）"和"Reduce（化简）"这样两个简单的概念来构成运算基本单元，用户只需提供自己的Map函数以及Reduce函数即可并行处理海量数据。为了进一步理解MapReduce的编程方式，下面给出一个基于MapReduce编程方式的程序伪代码。程序功能是统计文本中所有单词出现的次数。

分布式的大规模数据库管理系统BigTable：由于一部分Google应用程序需要处理大量的格式化以及半格式化数据，Google构建了弱一致性要求的大规模数据库系统BigTablet。BigTable的应用包括Search History，Maps，Orkut，RSS阅读器等。

BigTable是客户端和服务器端的联合设计，使得性能能够最大程度地符合应用的需求。BigTable系统依赖于集群系统的底层结构。一个是分布式的集群任务调度器，一个是前述的Google文件系统，还有一个分布式的锁服务Chubby。

Chubby是一个非常鲁棒的粗粒度锁，BigTable使用Chubby来保存根数据表格的指针，即用户可以首先从Chubby锁服务器中获得根表的位置，进而对数据进行访问。BigTable使用一台服务器作为主服务器，用来保存和操作元数据。主服务器除了管理元数据之外，还负责对tablet服务器（即一般意义上的数据服务器）进行远程管理与负载调配。客户端通过编程接口与主服务器进行元数据通信，与tablet服务器进行数据通信。

2011年上半年，谷歌除了在云计算平台上获得进一步的认可之外，还在移动开发平台Andriod上获得空前的成功。对于2011的谷歌来说，可以说是双丰收。

在不久的将来，云计算一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以收藏云计算，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来！

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