百度私有云建设：肖伟谈大数据处理与云平台技术

"百度私有云建设和开发部分云端服务由百度云计算架构师肖伟讲解，涵盖了百度内部系统的架构、云平台的构建以及大数据处理的相关技术。" 在【Hadoop与大数据21】的讲座中，肖伟详细介绍了百度的私有云建设情况。首先，他提到了百度内部系统架构的组成部分，包括搜索、广告、社区和业务系统，这些系统共同构成了百度的核心业务。此外，他还强调了数据智能的重要性，这是驱动百度业务发展的关键因素。 百度的私有云平台具有两个显著特征：快速迭代和超大规模。对于快速迭代，肖伟指出，百度的业务需求快速变化，需要频繁进行离线分析和在线实验，通过A/B测试来验证算法的效果。这种迭代过程贯穿于产品开发的全过程，包括原型设计、系统开发、测试、产品部署、运维和数据收集。为了支持这种快速迭代，百度建立了一套包括方法论、流程和平台在内的完整体系。 在超大规模方面，百度私有云需要处理海量数据，存储量达到百P级别，并能进行大规模数据计算。为了应对这种挑战，百度设计了强大的数据流优化和控制流管理系统，实现资源分配、优先级控制、并发管理和隔离安全。计算层由MapReduce、大规模机器学习（如HPC）和计算密集型上下文无关数据处理（如Volunteer Computing）等不同计算类型组成。同时，百度还开发了一套资源调度系统，包括Agent、Executor和Task等组件，确保高效运行。 在存储体系方面，百度采用统一存储，平衡大容量、高并发和低延迟的需求。不同类型的访问模式，如Disk、Flash、Pipe、K/V、File和Table，通过组合满足各种业务场景。百度的分布式存储系统还包括P2P和CDN，以优化数据访问。例如，实时存储系统Mola用于高速更新，而离线存储系统Bailing则适用于大数据的批处理和索引构建。 百度私有云的建设和开发涵盖了从基础硬件架构到上层业务应用的全方位技术，包括数据中心、网络、服务器、云计算架构、大数据处理和存储系统等多个层面。这些技术和实践对于理解大规模互联网公司的云平台建设和大数据处理有着重要的参考价值。