《云计算(第二版)》项目部署：Google App Engine应用发布指南

《云计算(第二版)》教材配套课件第二章深入探讨了Google云计算原理与应用，主要讲解了几个关键的Google云计算技术和服务。本章节首先介绍了Google文件系统(Google File System, GFS)，这是一种分布式存储系统，用于高效地存储和检索大量数据。GFS允许用户创建大文件集，并将其分布在多台计算机上，确保数据的高可用性和容错性。 接着，分布式数据处理模型MapReduce被提及，这是一种在大量数据上并行执行任务的计算模型，Google使用它来处理大规模数据集，如搜索引擎的索引更新。MapReduce简化了并行编程，使开发者能够专注于解决问题，而非底层的资源管理。 分布式锁服务Chubby是Google用来协调多个分布式系统中的同步和一致性问题的重要工具。Chubby提供了一个可靠且高效的分布式锁服务，确保数据的一致性和操作的原子性。 Bigtable作为分布式结构化数据表，是Google用于存储半结构化数据的强大工具，它支持海量数据的存储和快速查询，非常适合实时搜索和分析应用。 Megastore可能是对Google的一个错误拼写，应该是Megastore（可能是指某种内部使用的分布式存储系统），用于存储和管理应用程序的数据。 Dapper是Google用于监控大规模分布式系统的基础架构，它帮助开发者理解和优化系统性能，通过收集和分析日志数据，提供详细的系统行为视图。 章节的核心部分是关于Google应用程序引擎（Google App Engine, GAE）。GAE是一个高度可扩展的在线应用程序开发平台，它结合了Python应用服务器、Bigtable数据库和GFS存储服务，为开发者提供了自动化部署、升级和扩展的功能。用户无需关心底层基础设施，只需关注业务逻辑。 在GAE中，开发人员可以使用Python或Java编写应用程序，并通过webapp框架构建网络应用。GAE为开发者提供了一种沙盒环境，确保应用的安全运行，同时支持数据库服务，即分布式存储数据库DataStore，用于存储和管理应用程序数据。 为了使用GAE，用户需要一个Google账户，且可以通过appspot.com免费域名部署应用程序，或者利用Google企业应用套件从自定义域名提供服务。然而，需要注意的是，虽然免费账户提供了一定的空间和流量配额，但可能会有限制。 整个开发流程有特定的指导原则，包括遵循一定的编码规范和遵循配额和限制，以确保应用程序的有效运行。通过学习这些内容，学生和读者可以了解到如何利用Google云计算技术构建和部署高效、可扩展的互联网应用程序。