刘鹏教授详解Google云计算：GFS、MapReduce与App Engine应用

《云计算(第二版)》教材配套课件——"Google云计算原理与应用(4).ppt"详细介绍了Google云计算的核心组成部分和技术。该PPT由解放军理工大学刘鹏教授和华东交通大学刘鹏共同制作，旨在帮助读者理解Google云计算技术在实际应用中的关键理念。 主要内容包括： 1. **Google文件系统 (GFS)**: 作为Google云计算的基础，GFS是一个分布式文件系统，能够提供大容量、高可用性和高性能的数据存储，是实现大规模数据存储的关键技术。 2. **分布式数据处理 MapReduce**: 这是一种编程模型，用于处理海量数据，通过将任务分解成许多小部分并在多台机器上并行执行，提高了计算效率。 3. **分布式锁服务 Chubby**: 用于管理分布式系统中的全局状态，确保数据的一致性，是Google分布式系统中的重要组件。 4. **分布式结构化数据表 Bigtable**: 一个高扩展性的NoSQL数据库，用于存储结构化的、大规模的数据，常用于搜索引擎和其他在线服务。 5. **分布式存储系统 Megastore**: 可能是指Google的另一个分布式存储解决方案，用于支持高可用性和可伸缩性的数据存储。 6. **大规模分布式系统的监控基础架构 Dapper**: 一种用于理解和优化分布式系统性能的工具，帮助管理员追踪和诊断问题。 7. **Google应用程序引擎 (GAE)**: 主要讲解了GAE作为一个平台，它集成了Python应用服务器、Bigtable数据库和GFS等技术，为开发者提供一站式在线应用服务。 - **GAE简介**：GAE允许开发者在其基础设施上构建、部署和扩展应用程序，无需关心底层细节。 - **应用程序环境**：支持多种编程语言（如Python和Java），并提供webapp框架简化网络应用开发。 - **GAE服务**：包括动态网站、静态文件托管、数据库存储（DataStore）以及应用程序管理功能。 - **开发流程**：遵循特定的开发规范，包括使用沙盒环境、遵循配额和限制等。 - **账户要求**：用户需有Google账户才能开发和发布应用程序，且免费账户有限制。 这个课件深入浅出地展示了Google云计算的核心技术和服务，对于学习云计算特别是Google云平台的学生和开发者来说，是一份宝贵的参考资料。通过学习这些内容，读者能够理解Google如何利用其创新的技术来支撑大规模的在线服务，并掌握在GAE平台上进行高效开发和部署的方法。