云计算架构解析：Hadoop与蓝云存储比较

"“蓝云”中的存储结构主要探讨了云计算领域内的存储体系设计，特别是关注了两个重要企业级的云计算实践——Google和IBM。南京大学陈华杰教授的讲座深入解析了这些技术。 首先，Hadoop HDFS（Hadoop分布式文件系统）是云计算存储的核心组成部分。它借鉴了Google的Google File System（GFS），是一个开源的分布式文件系统，支持大数据处理。HDFS的设计注重高可用性和容错性，文件通常以大块进行存储，并且支持高效的数据读写，尤其是顺序访问。 其次，基于块设备的存储区域网络（SAN）是另一种常见的存储架构。SAN通过构建存储网络，将多个独立的存储设备组织成一个统一的资源池，前端用户以网络方式访问，这种方式使得存储设备的访问方式与操作系统解耦，提高了效率和灵活性。 Hadoop不仅是文件系统，还扩展到了其他关键组件，如Google的Chubby分布式锁机制，用于协调分布式环境下的资源管理，以及BigTable分布式数据库系统，适用于大规模数据的存储和查询。 IBM的云计算平台则更侧重于虚拟化技术的应用，包括虚拟机的管理和使用，其存储结构强调资源的统一管理和高效利用。在IBM的云计算模型中，计算资源、数据和应用程序被作为服务提供，通过网络按需分配，形成一个庞大的资源池。 Google的云计算平台以其分布式并行集群架构闻名，主要依赖于GFS、MapReduce编程模式、Chubby分布式锁机制以及BigTable等核心技术。GFS具有高容错性和性能优化，MapReduce则提供了强大的数据处理能力，而BigTable则是一个分布式、列式存储的数据库，适用于海量数据的存储和查询。 “蓝云”中的存储结构研究了如何通过云计算技术，将硬件资源抽象化，提供灵活、可扩展的存储解决方案，满足大规模数据处理和分布式计算的需求。这种架构设计对于理解现代云计算的关键技术和实施策略至关重要。"