一周热点：Google数据中心帝国的十条“黄金战略” 发表于2013-03-15 15:52| 次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者CSDN 数据中心GoogleHadoop机器学习RubyGo开源云计算云热点服务器 摘要：本周内容：Google数据中心帝国发展所倚赖的十条“黄金法则”最受关注；Iron.io使用Go代替Ruby重写其服务，并带来15倍缩减服务器的效果，最让人费解；图解Hadoop生态圈带来最直观的视觉感受；还有那GitHub推进的开源时代以及传说中的“天网”和“终结者”。
本周文章可以说是包罗万象，覆盖了多个领域：数据中心方面，Google数据中心帝国的十条“黄金法则”；服务方面，Iron.io使用Go代替Ruby重写其服务，将服务器数量缩减到原来的1/15；Hadoop生态圈，一目了然的图片解剖；开源方面，GitHub打造的开源社区；山寨方面，云巨头Amazon频繁推出其合伙人类似产品；机器学习方面，“天网的雏形”，Robot或将崛起。下面带大家做简要的回顾：
1. 领导阶层深远的眼光：Google数据中心帝国倚赖生存和发展的十条“黄金法则”
长期以来，谷歌对其数据中心基础设施的设计保护已经到了“令人发指”的地步，因为很多人都想偷师，但是偷不到。尤其当涉及到可再生能源、高效的冷却系统、新型的电力设备和创新式建筑布局的时候，谷歌捂的更加严实。谷歌数据中心的副总裁Joe Kava表示，谷歌的数据中心规划一直遵循着谷歌最初的10大信条，这也是谷歌的创始人在他很年轻的时候写出来的（不过GigaOM的记者Ucilia Wang在文章中并没有提到具体是哪一位），本文算是对谷歌10大信条的重新解读。
2. Iron.io使用Go代替Ruby，将服务器数量从30降到2
Rbuy的高效、简洁和易于开发一直广受编程者的喜爱，然而在大享其益处的同时似乎总有些方面让人不大如意。这不，Iron.io在使用RoR快速开发和扩展其服务不久后就受到了Ruby的限制，不惜花大功夫使用Go重写其服务。
Go版本推出后，Iron.io的服务器数量直接从30台减少到了2台，附加的两台实现冗余服务器更是从未用到。CPU的使用率不到5%，而初始化过程中对比Rubby使用接近50M的内存，Go版本只是用了不到几百K。
3. 直观明了的Hadoop生态圈图解
GigaOM总结的Hadoop生态系统图，基本覆盖了主流的Hadoop相关企业。尽管Hortonworks或Cloudera掌握了大量核心技术并推出了发行版，Oracle、Teradata等传统数据挖掘企业虽然缺少Hadoop核心技术，但却掌握着渠道。
4. AWS“山寨”技术伙伴创意与产品，是自我完善还是杀鸡取卵？
我们一向认为AWS是全球范围内云计算成功的案例，其已经完成了公共IaaS的建设与运营积累，积极向PaaS扩展并迅速完善SaaS各类应用，而在这一过程中已被确立的繁荣的生态系统更是为美国移动和互联网近年来一大批新兴创业公司的崛起提供了很棒的平台。但本文所反映的或是“阳光下的阴影”，尤其是在Amazon近期频频发布新服务，如Trusted Advisor、OpsWork之后。
近几个月以来，通常以生产类似第三方服务企业的“仿冒品”和削弱服务价格等方式，Amazon“侵犯”到了其他公司的领域。对此，部分合作伙伴进行了公开指责。比如Newvem (一家云优化企业，通过云用法分析产品帮助企业节省资金)的首席执行官Zev Laderman曾公开表示：“Amazon现在所复制的就是他们曾经鼓励合作伙伴所做的。Amazon合作伙伴计划就是一条不归路。”而Chris Wensel，Concurrent（Amazon另一家合作伙伴）数据分析平台CTO更是做了生动的比喻：如果Amazon比作一辆汽车，这些伙伴就犹如汽车上的各种配件；因为他们缺少了Amazon对等的控制权，所以很可能有被同化的那一天。
5. GitHub时代：为什么我们都在开源
GitHub的本意是旨在成为一种开放的软件协作平台，但它目前已成为一个巨大的综合性的平台，其作用远远超过单纯地开源代码。它已经被新一代的人们授权进行协作、创造和生产。未来掌握在新一代手中，并且已经在进行改变。GitHub不仅仅是一个工具：我们正在见证一个新文化的诞生。
GitHub已经被新一代的人们授权进行协作、创造和生产。很多开发人员将对传统的文化规范的丢失表示哀叹，但未来已经掌握在新一代手中，并且已经在进行改变。
6. “天网”降临 机器人或将崛起？
机器人能自我更新和学习？这听起来有点天方夜谭，但一群欧洲的研究人员已经于日前发布了机器人使用的第一个云计算平台版本。机器人用一个基于云的应用平台进行通信，执行计算任务，并连接到一个云数据库的完整信息，如地图、图片、语言，以及其他的Web服务。
这个项目听起来有点像《终结者》里天网（SkyNet）和机器崛起的象征，但这有点夸张了。毕竟，机器本身并不相互通信，而是通过人类操作一个集中式的计算基础设施。它类似于IBM的沃森（Watson）系统，其很擅长回答问题，但其优秀的回答问题能力是建立在同样优秀的信息数据库和算法。
7-8 分别是关于公有云服务和大数据的文章：云落地@北京，北京市北斗公共平台或开放API？和从查询开始分析数据本身就是个死胡同
前者讲述了在云计算平台建设上，IaaS、PaaS和SaaS之外，应该还有一股力量，来自私有云建设架构，公有云的服务模式。正如日前青岛海关动态数据仓库云架构师任林对CSDN所说：“我们并不关心IaaS、PaaS和SaaS的划分，反而最关心的就是对产品（其他品牌）和系统（旧有系统）的整合性。在系统做好之后，将行政IT能力提高，以云的方式服务公共利益，最终形成独特的公有云服务就是目标。而后，或许会看下对应的划分和所属归类。”
后者阐述了从查询开始分析数据无异于大海捞针，永远都不会有发现。现有的数据分析只建立在收集数据上的1%，其它99%收集的数据都被抛弃；而在这99%的数据中可能包括了解决企业面临的大问题，能加速创新，使业务迅速增长的真知，不能因成本的原因放弃分析；更不要抱着“如果我有足够多的数据，我肯定能怎么样怎么样”的思想，其实你手中的数据已经够多了。
9-12更多信息：MIT发表最新云数据库性能优化算法DBSeer、【Cloud Edge第8期】初创公司SwiftStack：“放在盒子里的S3”、Twitter开源Parquet 将支持Impala加速实时查询。（审校/王旭东）
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