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四大云计算巨头发展现状

Google
提出分布式计算三驾马车:Google File System(GFS) 、Map-Reduce、BigTable,GFS 用来解决 数据存储的问题, Map-Reduce 用于解决分布式函数编程, BigTable 是在分布式系统上存储结 构化数据的一个解决方案。Googel 解决了巨大的 Table 的管理、集群负载均衡的问题,提高 了系统效率,降低集群成本,增加了客户满意度。

Amazon
基于关系数据库改造后推出 RDB,RDB 依赖对业务表的划分,通过增加并行服务器数量提高 处理能力;同时推出了分布式的存储引擎 Dynamo,Dynamo 组合运用了很多 P2P 的技术, 解决了分布式系统很难扩容、数据可靠性不足、单点问题实现云存储等问题。运用上由于 Amazon 相关业务支撑,受到用户的好评。

Hadoop
是由开源组织 Apache 开发,是一套开源的、基于 Java 的、目前能够让数千台普通、廉价的 服务器组成一个稳定的、 强大的集群, 使其能够对 PB 级别的大数据进行存储、 计算的系统。 通过 Facebook、Linkedin、Amazon、EMC 等等公司大量运用,已经构建出完整的 hadoop 开 发社区生态系统,相对应的支持和服务最为完善。

Micosoft
推出的 Azure 存储平台,其物理数据库仍然是 SQL Server,架构上分为两个部分:SQL Azure 和 Azure Storage。SQL Azure 直接在原有的 SQL Server 上引入分布式的因素,在满足一定可 扩展性的前提下尽可能不牺牲原有的关系型数据库功能。Azure Storage 分为 Blob, Queue 和 Table 三个部分,其中 Azure Table Storage 由于底层系统支持子表分裂,单个用户的最大数据 量可以达到 100TB。此平台依赖 Micosoft 的 SQL、.Net、Live、SharePoint、Dynamics CRM 等 服务,应用还在原型阶段。


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