GFS架构是Google云计算的重要组成部分，其特点是采用了中心服务器模式，通常称为Master。这种架构的核心在于将数据分散在众多的Chunk Server上，Master作为协调者，负责监控所有Chunk Server的状态，以实现负载均衡。GFS的设计考虑到了Client的流式读取需求，即客户端无需一次性加载所有数据，而是按需请求，这避免了元数据一致性问题，因为它不需要缓存数据，从而降低了系统复杂性。
GFS的关键技术包括：
1. **分布式文件系统** (Google Distributed FileSystem, GFS)：GFS是一个分布式存储系统，它将大文件分割成多个小块（Chunks），分布在多台服务器上，每个Chunk Server负责存储一部分数据。这种设计允许高吞吐量的读写操作，并且能够轻松扩展存储容量。
2. **并行数据处理** (MapReduce)：Google用来处理大量数据的并行计算模型，将复杂的计算任务分解为一系列简单的Map和Reduce步骤，可以在多台机器上并行执行，提高了处理效率。
3. **分布式锁** (Chubby)：这是一个分布式协调服务，确保在多台机器上的进程对共享资源的访问是线程安全的，这对于在大规模分布式系统中的同步至关重要。
4. **结构化数据表** (BigTable)：Google的NoSQL数据库，用于存储大规模结构化数据，提供了高效的数据查询和存储功能。
Google云计算平台主要分为三个层次：
- **PaaS (Platform-as-a-Service)**：Google App Engine (GAE)，支持Python和Java编程语言，允许开发者快速、低成本地部署自己的应用程序，如网站和游戏，同时提供了Google的各项服务如地图API和邮件服务。
- **SaaS (Software-as-a-Service)**：Google提供了多种在线协作工具，如Google Docs、Google Maps和Google Calendar，用户可以直接在云端使用这些服务，无需安装和维护。
- **IaaS (Infrastructure-as-a-Service)**：虽然文中没有明确提到，但Amazon S3是IaaS的一个例子，提供底层的基础设施，让用户按需租赁存储空间和计算能力。
整个架构的设计理念旨在通过“浏览器=操作系统”的思路，让用户无需关心底层硬件和运维细节，只需专注于业务逻辑，享受“按需获取、付费使用的”计算和存储资源。随着章节深入，将进一步介绍这些技术的详细实现和它们在Google云计算中的实际应用。
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