28十二月2023google云計算培訓(xùn)課件2ReachedOurGoal 認(rèn)識云計算（理解） 理解Google云計算實(shí)現(xiàn)原理（難點(diǎn)） 可獨(dú)立在GAE上開發(fā)云服務(wù)應(yīng)用 了解TMF？以及云未來的發(fā)展（了解）3初識云計算1Google云計算原理2GAE平臺部署云服務(wù)3提綱TMForum對云態(tài)度44Wehaveadream……愿景:

計算機(jī)的服務(wù)能力可以作為一種商品進(jìn)行流通。就像水、電、氣一樣取之方便，費(fèi)用低廉5云計算定義

圖：云計算概念模型云計算:是一種商業(yè)計算模型。它將計算任務(wù)分布在大量計算機(jī)構(gòu)成的資源池上，使各種應(yīng)用系統(tǒng)能夠按需獲取計算力、存儲空間和信息服務(wù)。6云計算服務(wù)的部署形式IaaS基礎(chǔ)設(shè)施云(代表：亞馬遜的S3)SaaS應(yīng)用云（代表：salesforce的CRM）PaaS平臺云（代表：GoogleAppEngine）私有云(數(shù)據(jù)中心–內(nèi)部網(wǎng))公共云(服務(wù)提供商–互連網(wǎng))混合云(公共和私有)Xasaservice7Amazon云計算1GB數(shù)據(jù)存放1個月為0.15美元每個服務(wù)器租用1小時為0.1美元Amazon的IaaS云計算思路彈性計算云EC2為企業(yè)提供計算服務(wù)簡單存儲服務(wù)S3為企業(yè)提供存儲服務(wù)Amazon的IaaS運(yùn)用實(shí)例亞馬遜IaaS應(yīng)用案例：紐約時報使用亞馬遜云計算服務(wù)效果：在不到24個小時的時間里處理了1100萬篇文章費(fèi)用：累計花費(fèi)240美元利用自己服務(wù)器時間：數(shù)月時間費(fèi)用：多得多的費(fèi)用89Google云計算Google的云計算思路“瀏覽器＝操作系統(tǒng)”10隸屬PaaS的Google云計算Google云計算PaaS屬于部署在云端的應(yīng)用執(zhí)行環(huán)境支持Python和Java兩種語言通過SDK調(diào)用Google的各種服務(wù)。如GoogleMap、Mail等用戶可快速、廉價（可免費(fèi)使用限定的流量和存儲）地部署自己開發(fā)的應(yīng)用（如創(chuàng)新的網(wǎng)站、游戲等）在下一章將具體介紹GAE具體的應(yīng)用11Google云計算SaaS隸屬SaaS的Google云計算提供在線“Word、Excel、PPT”提供在線MAP提供在線日歷管理……Google云計算平臺技術(shù)架構(gòu)分布式文件系統(tǒng)GoogleDistributedFileSystem并行數(shù)據(jù)處理MapReduce分布式鎖Chubby結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表BigTableGoogle如何實(shí)現(xiàn)云？Google云計算應(yīng)用MapReduceBigTableGFSChubby12將在第二章詳細(xì)介紹13云計算概念入門14初識云計算1Google云計算原理2GAE平臺部署云服務(wù)3提綱TMForum對云態(tài)度4Google云計算原理Google云計算應(yīng)用MapReduceBigTableGFSChubby151617Google設(shè)計GFS的動機(jī)Google需要支持海量數(shù)據(jù)存儲的文件系統(tǒng)購置昂貴的分布式文件系統(tǒng)與硬件？是否可以在一堆廉價且不可靠的硬件上構(gòu)建可靠的分布式文件系統(tǒng)？GFS的設(shè)計思路GFS設(shè)計原則：機(jī)器失效不能視為異常現(xiàn)象能應(yīng)付對大型/超大型文件處理支持大量用戶同時訪問GFS組成GFS集群:一個的Master和多個ChunkServer（塊服務(wù)器）組成，并可以多客戶端Client訪問GFS設(shè)計要點(diǎn)每個文件拆成若干個64M文件塊Chunk組成每個Chunk都由Master根據(jù)其創(chuàng)建時間指定ChunkHandle(64)文件塊被保存在ChunkServer本地磁盤中缺省情況下3處熱備份Chunk塊文件18GFS的設(shè)計思路Client職責(zé)包含文件系統(tǒng)的API負(fù)責(zé)和ChunkServer和Master通信代表應(yīng)用程序進(jìn)行讀寫操作Client和Master進(jìn)行元數(shù)據(jù)操作Client和ChunkServer進(jìn)行文件數(shù)據(jù)操作Master職責(zé)負(fù)責(zé)管理所有文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)包括：命名空間，訪問控制信息，文件到Chunk的映射信息等ChunkServer職責(zé)負(fù)責(zé)存儲chunk文件塊Linux文件系統(tǒng)1920GFS的系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)用程序GFS客戶端GFS數(shù)據(jù)塊服務(wù)器Linux文件系統(tǒng)GFS主服務(wù)器文件命名空間Chunk2EEE/foo/barGFS數(shù)據(jù)塊服務(wù)器Linux文件系統(tǒng)………………標(biāo)注：數(shù)據(jù)信息控制信息文件名，chunk索引向數(shù)據(jù)塊服務(wù)器發(fā)指令返回數(shù)據(jù)塊服務(wù)器狀態(tài)Chunk句柄和位置Chunk句柄，查找數(shù)據(jù)返回數(shù)據(jù)信息21Question文件為什么要被化分為64M？Answer：1、可以減少Client和Master的之間的交互，減少M(fèi)aster的負(fù)載2、客戶端可以在一個Chunk中完成許多操作3、可以減少TCP三次握手時間。另外這些信息都要被Master管理的缺點(diǎn)：有冗余GFS架構(gòu)的特點(diǎn)采用中心服務(wù)器模式Master可以方便地增加ChunkServerMaster掌握系統(tǒng)內(nèi)所有ChunkServer的情況，方便進(jìn)行負(fù)載均衡不存在元數(shù)據(jù)的一致性問題不緩存數(shù)據(jù)必要性：Client流式讀取，非重復(fù)讀寫可行性：Master本身管理多個Server，很復(fù)雜22GFS容錯機(jī)制ChunkServer容錯每個Chunk有多個存儲副本（默認(rèn)是3個），分別存儲于不通的服務(wù)器上每個Chunk又劃分為若干Block（64KB），每個Block對應(yīng)一個32bit的校驗(yàn)碼，保證數(shù)據(jù)正確（若某個Block錯誤，則轉(zhuǎn)移至其他Chunk副本）Master容錯三類元數(shù)據(jù)：命名空間（目錄結(jié)構(gòu)）、Chunk與文件名的映射以及Chunk副本的位置信息前兩類通過日志提供容錯，Chunk副本信息存儲于其它ChunkServer。這樣Master出現(xiàn)故障時可恢復(fù)2324GFS實(shí)驗(yàn)效果圖ChunkServer1ChunkServer2ChunkServer16……MasterClient1Client2Client16路由器1路由器2MasterGoogle云計算原理Google云計算應(yīng)用MapReduceBigTableGFSChubby25并行計算基礎(chǔ)摩爾定律正在走向終結(jié)…單芯片容納晶體管的增加，對制造工藝提出要求CPU制造18nm技術(shù)，電子泄漏問題CPU主頻已達(dá)3GHz時代，難以繼續(xù)提高散熱問題（發(fā)熱太大，且難以驅(qū)散）功耗太高26未來的發(fā)展：多核27什么樣的問題適合并行計算？斐波那契序列(Fibonacci)X計算URL訪問頻率YMap函數(shù)處理日志中web頁面請求的記錄，然后輸出(URL,1)。Reduce函數(shù)把相同URL的value值都累加起來，產(chǎn)生(URL,記錄總數(shù))結(jié)果。Google為什么需要MapReduce？Google擁有海量數(shù)據(jù)，并且需要快速處理什么是MapReduce？28GoogleMapReduce架構(gòu)設(shè)計師JeffreyDeanJefferyDean設(shè)計一個新的抽象模型，使我們只要執(zhí)行的簡單計算，而將并行化、容錯、數(shù)據(jù)分布、負(fù)載均衡的等雜亂細(xì)節(jié)放在一個庫里，使并行編程時不必關(guān)心它們這就是MapReduce29Google并行運(yùn)算編程模型MapMapMap……原始數(shù)據(jù)1原始數(shù)據(jù)2原始數(shù)據(jù)MReduceReduce結(jié)果1結(jié)果R……1、在編程的時候，開發(fā)者需要編寫兩個函數(shù)：Map:(in_key,in_value)Reduce:(key,[value1,value2…])2、Map操作產(chǎn)生結(jié)果是<key,value>對3、在Map，Reduce之間系統(tǒng)把同一Key歸類到Reduce3、Reduce操作對相同的Key進(jìn)行歸類處理30MapReduce實(shí)現(xiàn)機(jī)制用戶程序(1)分割(1)分割(1)分割Master工作機(jī)M工作機(jī)M工作機(jī)M工作機(jī)R工作機(jī)R(2)指派Map(2)指派Reduce片段1片段4片段3片段2輸入文件(3)Read(4)本地存儲輸出文件0輸出文件1Map狀態(tài)本地存儲Reduce狀態(tài)輸出文件(5)遠(yuǎn)程讀取(6)寫入文件31單詞計數(shù)體現(xiàn)M/R算法HelloWorldByeWorldHelloChinaByeChinaHelloSi-techByeSi-tech輸入數(shù)據(jù)：MapReduceHello：3Bye：3China：2World：2Si-tech：2Map(Key,Value){for(eachworld‘world’invalue) collect(‘world’,1);}Reduce(Key,Value[]){intcount=0;for(eachwinvalue) count++;collect(Key,count);}1)32HelloWorldByeWorldHelloChinaByeChinaHelloSi-techByeSi-tech2)分割分割分割HelloWorldByeWorldHelloChinaByeChinaHelloSi-techByeSi-techKEYVALUEKEYVALUEKEYVALUE3)HelloWorldByeWorldHelloChinaByeChinaHelloSi-techByeSi-techMAPMAPMAP<Hello1><World1><Bye1><World1><Hello1><China1><Bye1><China1><Hello1><Si-tech1><Bye1><Si-tech1>33<Hello1><World1><Bye1><World1><Hello1><China1><Bye1><China1><Hello1><Si-tech1><Bye1><Si-tech1>4)Map輸出Fold<Hello1><World1><Bye1><World1><Hello1><China1><Bye1><China1><Hello1><Si-tech1><Bye1><Si-tech1>Fold輸出34<Hello3><Bye3><China2><World2><Si-tech2><Hello1><World1><Bye1><World1><Hello1><China1><Bye1><China1><Hello1><Si-tech1><Bye1><Si-tech1>Fold輸出5)Reduce輸出ReduceMapReduce容錯機(jī)制背景MapReduce設(shè)計初衷：由普通PC組成的集群來處理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)，所以有效的錯誤保障機(jī)制是必不可少Worker容錯Master周期性的ping每個workerMaster容錯Master周期性的將Master的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的寫入磁盤，即檢查點(diǎn)（checkpoint）Master數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括:Map和Reduce任務(wù)的狀態(tài)（空閑、工作中或完成)，以及Worker機(jī)器(非空閑任務(wù)的機(jī)器)的標(biāo)識。35Google云計算原理Google云計算應(yīng)用MapReduceBigTableGFSChubby3637初識云計算1Google云計算原理2GAE平臺部署云服務(wù)3提綱TMForum對云態(tài)度438GAE部署云應(yīng)用39初識云計算1Google云計算原理2GAE平臺部署云服務(wù)3提綱TMForum對云態(tài)度4TMFSeeSunnyFutureInTeleManagementWorldAmerican40TMF簡介1、電信管理論壇,非盈利聯(lián)盟組織2、會員遍布全球195個國家，700+會員公司3、我們公司也是會員，享受會員