【正文】 ，例如 JavaServer 頁面 (JSP)。例如，嘗試打開套接字或向文件寫入的字節(jié)碼將引發(fā)運行時異常。 HTTP API 訪問 App Engine 網址抓取服務。通過使用 JVM 兼容的解譯器或解釋器，您還可以使用其他語言來開發(fā)網絡應用程序，例如 JavaScript、 Ruby 或 Scala。 Python 運行時環(huán)境使用 Python 版。例如，對嘗試打開套接字或向文件寫入的方法的調用將引發(fā)異常。 Python 環(huán)境為 數據存儲區(qū) 、 Google 帳戶 、 網址抓取 和 電子郵件 服務提供了豐富的 Python API。就像分布式網絡服務器隨訪問量增加一樣，該分布式數據存儲區(qū)也會隨數據而增加。屬性值可以是受支持的 屬性值類型 中的任何一種。您的應用程序還可以直接訪問數據存儲區(qū)以根據需要應用或多或少的結構。 數據存儲區(qū)通過其分布式網絡使用 “實體組 ”實現(xiàn)事務。 （ 6） Google 帳戶 App Engine 支持將應用程序與用于用戶驗證的 Google 帳戶集成。 24 如果您的應用程序正在 Google 企業(yè)應用套件下運行，則它可以與您組織的成員和 Google 企業(yè)應用套件帳戶成員使用相同的功能。提供了以下 API 以訪問這些服務： ? 網址抓取 ： 應用程序可以使用 App Engine 的網址抓取服務訪問互聯(lián)網上的資源，例如網絡服務或其他數據。 ? Memcache： Memcache 服務為您的應用程序提供了高性能的內存鍵值緩存，您可通過應用程序的多個實例訪問該緩存。 ? 計劃任務 ： Cron 服 務允許您將任務計劃為按指定間隔運行。數據庫 API 提供兩種查詢接口：查 詢對象接口和 GQL 查詢語言。每一 SDK 均包括 App Engine 中的所有 API 和庫。該工具會提示您提供 Google 帳戶電子郵件地址和密碼。 Java SDK 在具有 Java 5 或 Java 6 的任何平臺上運行。 Python SDK 通過純 Python 實現(xiàn)，可以在裝有 Python 的任何平臺（包括 Windows、 Mac OS X 和 Linux）上運行。 （ 9） 配額和限制 創(chuàng)建 App Engine 應用程序不僅簡單，而且是免費的！您可以創(chuàng)建帳戶，然后發(fā)布一個用戶可以立即使用的應用程序，無需承擔任何費用和責任。 每個應用程序在限制或 “配額 ”內分配資源。例如，當調用某應用程序以為網絡請求提供服務時，該應用程序必須在 30 秒鐘內發(fā)出響應。一個查詢最多可返回 1,000 條結果。 有關配額列表和對配額系統(tǒng)的解釋，包括哪些配額可通過啟用付費來增加，請參閱 配額 。 ? Google 日歷 ： 使用可共享的日程安排來協(xié)調會議與學校的其他活動。 （ 3） 管理您的服務 ? 控制面板 ： 在線管理域和用戶帳戶。 27 （ 1） Google文件系統(tǒng) GFS Google 文件系統(tǒng)（ Google File System， GFS）是一個大型的分布式文件系統(tǒng)，位 于所有核心技術的底層。 Master 是 GFS 的管理節(jié)點，在邏輯上只有一個，保存系統(tǒng)的元數據，負責整個文件系統(tǒng)的管理。GFS 系統(tǒng)架構如圖 10 所示。 Master 管理了分布式文件系統(tǒng)中的所有元數據，解決了元數據的一致性問題，同時增加一個 Chunk Server 的難度降低了。 ? 在用戶態(tài)下實現(xiàn) 1) 在用戶臺下實現(xiàn)，直接利用操作系統(tǒng)提供的 POSIX 編程接口就可以存取數據，無需了解操作系統(tǒng)的內部實現(xiàn)機制和接口，降低了實現(xiàn)的難度，并提高了通用性。在內核臺下，如果不能很好地掌握其特性，效率不但不會高，甚至還會影響到整個系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。 2) 專用接口可對應用提供一些特殊 支持，如支持多個文件并發(fā)追加的接口。 MapReduce 吧對數據集的大規(guī)模操作，分發(fā)給一個主節(jié)點管理下的各分節(jié)點共同完成，通過這種方式實現(xiàn)任務的可靠執(zhí)行與容錯機制。 29 圖 11 MapReduce 操作流程圖 (3)分布式鎖服務 Chubby Chubby 是 Google 設計的提供粗粒度鎖服務的一個文件系統(tǒng)，它基于松耦合分布式系統(tǒng)，解決了分布的一致性問題。 Chubby 的設計目標有以下幾點： ? 高可用性和高可靠性： ? 高擴展性： 將數據存儲在價格較為低廉的 RAM，支持大 規(guī)模用戶訪問文件。 圖 12 Chubby 基本架構圖 圖 13 Chubby 客戶端與服務器端的通信過程 Chubby 的客戶端與主服務器端通過遠程過程調用（ RPC）來連接，客戶端的所有應用通過調用 Chubby 程序庫中相關函數完成?？蛻舳伺c主服務器之間通信靠 KeepAlive 握手協(xié)議來 維持。 Bigtable 的存儲格式如圖 14 所示。客戶訪問 Bigtable 服務時首先利用庫函數執(zhí)行 Open()操作打開一個鎖獲取目錄文件，然后和子表服務器進行通信。 ? 子表服務器 Bigtable 中實際的數據以子表的形式保存在子表服務器中，內部數據存儲格式為 SSTable。 Bigtable將數據存儲劃分成兩塊，較新的數據存儲在內存表中，較早的數據被壓縮成SSTable 格式保存在 GFS 中。這實際上就是數據庫中垂直分區(qū)技術的應用。 Bigtable 使用了緩存和預取技術，子表地址被緩存在客戶端。 SSTable 文件都存儲在 GFS 上，通過鍵查詢。當新的子表產生式，主服務器通過一個加載命令將其分配給一個空間足夠的子表服務器。 圖 14 Bigtable 存儲格式 圖 15 Bigtable 架構圖 Bigtable 是構建在另外三個云計算 組件之上的，基本架構如圖 15 所示。 （ 4） 分布式結構化數據表 Bigtable Bigtable 是一個分布式多為映射表，表中數據通過一個行關鍵字、列關鍵字和一個時間戳進行索引。這些副本通過 quorum 機制選舉產生一個主服務器，并保證在一定時間內有且僅有一個主服務器，這個時間被稱為主服務器租約期。 ? 服務信息的直接存儲： 可以直接存儲包括元數據、系統(tǒng)參數在內的有關服務信息 ? 支持通報機制： 客戶及時地了解到事件的發(fā)生。 Chubby 還可以作為一個穩(wěn)定的存儲系統(tǒng)存儲包括原數據在內的小數據，同時 Google 內部使用 Chubby 進行名字服務（ Name Server）。一個 Map 函數就是對一部分原始數據進行分發(fā)操作而一個 Reduce 操作就是對每個 Map 所產生的一部分中間結果進行合并操作。 （ 2）并行數據處理 MapReduce MapReduce 這種并行編程模式思想最早實在 1995 年提出的。 ? 只提供專用接口 1) 降低了實現(xiàn)的難度。 3) 用戶臺下有多種調試工具，而在內核態(tài)中調試相對比較困難。 28 ? 不緩存數據 在云計算系統(tǒng)中，客戶端大部分是流式順序讀寫，并不存在大量的重復讀寫，緩存對系統(tǒng)整體性能的提高作用不大，反而會產生可能的一致性問題。具體來說，它具有以下幾個特點?？蛻舳嗽谠L問 GFS 時，首先訪問 Master 節(jié)點，獲取將要與之進行交互的 Chunk Server 信息，然后直接訪問這些 Chunk Server 完成數據存取。 GFS 將整個系統(tǒng)的節(jié)點分為三類： Client（客戶端）、 Master（主服務器）和Chunk Server（數據塊服務器）。 Google 云計算技術 Google 云計算技術具體包括： Google 文件系統(tǒng) GFS、分布式計算編程模型MapReduce、分布式鎖服務 Chubby 和分布式結構化數據存儲系統(tǒng) Bigtable 等。 ? Google Sites（英文版） ： 一站式共享團隊信息。 企業(yè)應用套件主要包括以下功能： （ 1） 通信與聯(lián)系 ? Gmail： 為每個自定義電子郵件帳戶提供 GB 存儲空間的電子郵件、郵件搜索工具以及內置的聊天功能。在這種情況下，執(zhí)行這種查詢的請求不可能在超時前返回請求，但限制仍存在以節(jié)省數據存儲區(qū)上的資源。響應超時是動態(tài)的，如果請 求處理程序經常達到其超時，則可以縮短請求超時以節(jié)省資源。您很快就能夠通過購買其他的資源來調整這些配額中的一些配額。當您需要更多時 ，您可以啟用付費、設置每日最高預算，并根據您的需要分配每個資源的預算。 管理控制臺 是基于網絡的接口，用于管理在 App Engine 上運行的應用程序。如果您使用 Eclipse 開發(fā)環(huán)境，您可以使用 Eclipse Google 插件 來創(chuàng)建、測試和上傳 App Engine 應用程序。在您改為使用新版本之前，舊版本可以繼續(xù)為用戶提供服務。 SDK 還包括可將應用程序上傳到 App Engine 的工具。 ? 用戶 API： Google App Engine 的功能和帳號是集成的，因此用戶程序可以讓用戶使用他們自身的 Google 賬戶登錄。在 Google App Engine 中， Python 借口包含了數據建模和類似于 SQL 的一種查詢語言（ GQL），通過這些 API 和 GQL 查詢語言，可以極大的方便用戶開發(fā)可擴展數據庫的應用程序。 ? 圖像操作 ： 圖像服務使您的應用程序可以對圖像進行操作。 ? 郵件 ： 應用程序可以使用 App Engine 的郵件服務發(fā)送電子郵件。這樣便可以輕松實現(xiàn)您站點上僅管理員可訪問的區(qū)域。使用 Google 帳戶使用戶可以更快地開始使用您的應用程序，因為用戶可以不需要創(chuàng)建新帳戶了。同一組的實體存儲在一起，以高效執(zhí)行事務。如果有其他進程嘗試更新某實體，而同時該實體位于以固定次數進行重新嘗試的事務中，此時該實體將更新。數據實體的結構由應用程序代碼提供和執(zhí)行。數據對象（或 “實體 ”）有一類和一組屬性。 只要其他第三方庫是使用純 Python 實現(xiàn)的并且不需要任何不受支持的標準庫模 塊，您就可以使用您的應用程序上傳這些庫。 為 Python 環(huán)境編寫的應用程序代碼只能以 Python 編寫。 Python 環(huán)境包括 Python 標準庫 。 App Engine 包括針對 Python 網絡應用程序開發(fā)的豐富的 API 和工具，包括功能豐富的數據建模 API、易于使用的網絡應用程序框架和用于管理和訪問您的應用程序的數據的工具。請參閱有關 數據存儲區(qū) 、 memcache、 網址抓取 、 郵件 、 圖像 和 Google 帳戶 API 的文檔。對于 App Engine 數據存儲區(qū)， Java SDK 包括 Java 數據對象 (JDO) 和 Java 持久性 API (JPA) 接口的實現(xiàn)。沙盒環(huán)境的限制在 JVM 中實現(xiàn)。請求處理程序不能在響應發(fā)送后生成子進程或執(zhí)行代碼。 22 ? 應用程序無法向文件系統(tǒng)寫入。 這些限制讓 App Engine 可以在多個服務器之間分發(fā)應用程序的網絡請求，并可以啟動和停止服務器以滿足訪 問量需求。 App Engine 包括以下功能： ? 動態(tài)網絡服務，提供對常用網絡技術的完全支持 ? 持久存儲空間，支持查 詢、分類和事務 ? 自動擴展和負載平衡 ? 用于對用戶進行身份驗證和使用 Google 帳戶發(fā)送電子郵件的 API ? 一種功能完整的本地開發(fā)環(huán)境，可以在您的計算機上模擬 Google App Engine ? 用于在指定時間和定期觸發(fā)事件的計劃任務 最開始 Google App Engine 只支持 Python 開發(fā)語言，現(xiàn)在用戶 的應用程序可在以下兩個運行時環(huán)境之一中運行： Java 環(huán)境和 Python 環(huán)境。所有應用程序都可以使用多達 500 MB 的存儲空間，以及可支持每月約 500 萬頁面瀏覽量的足夠的 CPU 和帶寬，完全免費。沒有設置成本，也沒有重復的費用。通過 App Engine 的 Java 運行時環(huán)境，您可以使用標準 Java 技術（包括 JVM、 Java servlet 和 Java 編程語言，或使用基于 JVM 的解釋器或解譯器的任何其他語言，例如JavaScript 或 Ruby）構建應用程序。 您可以使用 Google 企業(yè)應用套件 通過自己的域名提供應用程序。 圖 8 AWS 綜合使用協(xié)作圖 Google Google App Engine Google App Engine 是一個由 Python 應用服務器群、 Bigtable 數據庫及 GFS數據存儲服務組成的 PaaS 平臺，它能為開發(fā)者提供一體 化的、可自動升級的在線應用服務。 SDB 是 Amazon 基礎設施的組成部分，會在幕后自動地擴展。 Amazon 負責所有管理任務?？梢栽诿總€域中對自己的數據集執(zhí)行查詢。 用 Amazon SimpleDB 進行數據集處理 Amazon SimpleDB (SDB) 是一個用于存儲、處理和查詢結構化數據集的 Web 服務。 SQS 與其他 Amazon Web Services 很好地集成。每個消息最多可以包含 8KB 的文本數據。可以使用簡單的基于 REST 的 HTTP 請求在任何地方發(fā)送和接收消息。用戶需要長期保存的數據則保存到 EBS（彈性塊存儲模塊）中 ， E