Google与云计算的发展密切相关，不仅发表很多相关的技术论文，而且也退出很多具有代表性的云计算产品，今天我们一起看一下Google的云产品。

云产品

Google几乎大部分产品都可以被认为是典型的云计算产品，Google本身就是世界上最大的云，全球有30多个数据中心，服务器超过100万台。

SaaS：普通的SaaS服务，如：搜索、地图、视频、社交和协作工具等

企业SaaS服务，企业版Gmail、Google日历、Google文档、Google视频等

PaaS：Google App Engine提供一套开发组件让用户轻松在本地构建和调试网络应用，并且能够部署和运行网络云上，自动根据应用承受的负载进行动态扩展，主要支持Java和Python语言。

IaaS：Google的Storage云存储服务，开发者可以非常容易使用REST API对数据进行存取操作，并且在安全和空间上都有很大优势。

云客户端：Andriod、Chrome和Chrome OS，主要是基于Web的SaaS服务。在安全性、稳定性、访问速度上都有很好的提现。

核心技术

分布式基础：

GFS：前身是BigFiles用于存储搜索海量数据，有两种节点：master用于存储于数据文件相关的元数据，chunk节点用于存储数据，特点如下：大文件和大数据块，操作以添加为主，支持容错，很高的吞吐量，扩展能力强，支持压缩等。

Chubby：是分布式锁服务，主要用于GFS和MapReduce系统内部的协作工作，通过对文件创建操作实现“加锁”。

Protocal Buffer：Google内部的一种语言中立、平台中立、可扩展的序列化数据结构，提供基于java、C++和Python的实现，他是一种二进制格式，速度是xml数据交换的近10倍。

大数据处理：

MapReduce：实际上是一个编程模型，通过“map”和“reduce”这两个步骤并行处理大规模的数据

Sawzall：构建在MapReduce纸上的采用类似Java的DSL语言，也成称为分布式的AWK，主要对大规模分布式数据进行筛选和聚合处理。

数据库技术：

BigTable：一个非关系型数据库，不支持高级的SQL操作，大多是多级映射的数据结构，支持大规模数据处理、容错和自我管理等。

Sharding：关系型的数据库系统，同时针对流量巨大的需求进行分片的水平扩展解决方案，其扩展性强，吞吐量惊人，而且全球备份。

数据中心优化技术：

数据中心高温化：通过有效的控制设备临界点和精确的温度控制，数据中心在高温下工作，这样既经济，有安全

12V电池：传统的不间断电池在资源方面比较浪费，Google为每台服务器配了一个12V的电池替换常用的UPS，有效的利用资源。

服务器整合：利用虚拟化技术高效的完成服务器整合，无论从空间还是能源方面都有很大降低。

设计思想：接受失败，重视伸缩，预测性能，追求低延迟，廉价的硬件和软件，推崇重用，灵活设计，优先移动计算和服务模式。

整体架构：3累工作负载：本地交互服务，内容交互服务和企业关键业务；2类数据中心：巨型数据中心和大中型数据中心。

Google App Engine

简介

身为云计算发起者之一，在Amazon和Salesforce推出云计算产品之后也不能落后。Google App Engine是一款PaaS服务帮助用户快速搭建web应用，并且无需再运维花费大量的时间和精力。

功能

支持Web应用，提供持久存储空间，对应用自动扩展和负载均衡，支持Email、用户认证和缓存等多种服务等等。

组成部分

应用服务器，数据存储，服务，管理界面，本地开发环境

Google App Engine架构

设计理念：重用现有技术，无状态，硬性限制，采用分布式数据库等。

架构

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