Google是与众不同的。它的独特不仅仅表现于革新的思维和充满创意的应用 (比如那个大堂里的地球模型)，更在于其有别常规的IT策略……
加利福尼亚州山景城(Mountain View)Google公司(Google，下称Google)总部有一个43号大楼，该建筑的中央大屏幕上显示着一个与Google地球(Google Earth)相仿的世界地图，一个转动的地球上不停地闪动着五颜六色的光点，恍如罗马宫廷的千万烛灯，每一次闪动标志着地球的这个角落一名Google用户发起了一次新的搜索。
这同时意味着Google又一次满足了人们对未知信息的好奇与渴望。
Google是与众不同的。它的独特不仅仅表现于革新的思维和充满创意的应用 (比如那个大堂里的地球模型)，更在于其有别常规的IT策略。从人们的常理来看，简单的硬件商品和免费软件是无法构建出一个帝国的，但是Google做到了。在性能调整后，Google把它们变成一个无可比拟的分布式计算平台，该平台能够支持大规模的搜索和不断涌现的新兴应用。我们原本认为这些应用都是个人消费级别的，但是Google改变了这一切。现在商业世界也在使用它们，这就令这家搜索公司显得那么与众不同。
GoogleWeb 服务背后的IT架构对无数使用搜索引擎的用户来说也许并不是非常重要，但它是Google几百位致力于把全球信息组织起来，实现“随处可达，随时可用”目标的工程师们的最核心工作。这就需要一个在覆盖范围和野心上都与Google的商业愿景完全相符的IT蓝图作为支撑。
Google 的经理们一直对公司的IT策略话题保持沉默，他们厌恶谈及特定的厂商或者产品，当被问到他们的服务器和数据中心时，他们总是闭口不谈。但与几位 Google的IT领导一起呆了一天后，我们最终得以揭示该公司的IT是如何运作的，那可不仅仅是一个运行在无数服务器集群上的、表面看来非常简单的搜索引擎。在其简单的外表下，蕴涵着许多内部研发软件、定制硬件、人工智能，以及对性能的执着追求和打破常规的人力管理模式。
IT理念方面，Google对同行有一条建议：尽量避免那些人人都在使用的系统和软件，以自己的方式做事会更有独特的竞争优势。
“企业文化决定了你的做事方式。”道格拉斯"美林(Douglas Merrill)，这位Google工程副总裁和事实上的首席信息官(CIO) 指出，“到了我们这样的发展阶段，企业观念和文化非常与众不同，这也反过来鞭策我们必须要采用与众不同的方式来运行那些他人看来很常规的系统。”
Google 最大的IT优势在于它能建造出既富于性价比(并非廉价)又能承受极高负载的高性能系统。因此IT顾问史蒂芬"阿诺德(Stephen Arnold)指出，Google与竞争对手，如亚马逊网站(Amazon)、电子港湾公司(eBay)、微软公司(Microsoft，下称微软)和雅虎公司 (Yahoo，下称雅虎)等公司相比，具有更大的成本优势。Google程序员的效率比其他Web公司同行们高出50%～100%，原因是Google已经开发出了一整套专用于支持大规模并行系统编程的定制软件库。据他估算，其他竞争公司可能要花上四倍的时间才能获得同等的效果。
打造服务器
Google 究竟是怎样做到这点的呢?其中一个手段，美林认为，“是因为我们自己动手打造硬件。”Google并不制造计算机系统，但它根据自己的参数定制硬件，然后像MTV的节目“靓车打造”(Pimp My Ride)那样自己安装和调整硬件系统。开源程序经理克里斯"迪博纳(Chris DiBona)评论道：“我们很善于购买商业服务器，并且改造他们为我们所用，最后把性能压榨和发挥到极致，以致有时候他们热得像要融化了似的。”
这种亲手打造的方式，来源于Google从车库诞生时与生俱来的节俭风格，更与Google那超大型的系统规模息息相关，良好的习惯一直延续至今。据说 Google在65个数据中心拥有20万～45万台服务器—这个数目会有偏差(取决于你如何定义服务器和由谁来做这项统计)。但是，不变的是持续上升的趋势。
Google不会去讨论这些资产，因为它认为保密也是一种竞争优势。事实上，Google之所以喜欢开源软件也是因为它的私密性。“如果我们购买了软件许可或代码许可，人们只要对号入座，就可以猜出Google的IT基础架构。”迪博纳分析说， “使用开源软件，就使我们多了一条把握自己命运的途径。”
Google喜欢规模化的服务器运行方式。当有成百上千台机器时，定制服务器的优势也会成倍增加，效果也会更趋明显。Google正在俄勒冈州哥伦比亚河边的达勒斯市建造一个占地30亩的数据中心，在那儿它可以获得运算和降温需要的低价水力电力能源(参见边栏《Google数据中心自有一套》)。
Google以“单元”(Cell)的形式组织这些运行 Linux操作系统的服务器，迪博纳把这种形式比喻成互联网服务的“磁盘驱动器”(但别和一直谣传的Google存储服务Gdrive混淆了，“并没有 Gdrive这回事。”一位Google女发言人明确表示。)，公司的软件程序都驻扎在这些并不昂贵的电脑机箱里，由程序员决定它们的冗余工作量。这种由很多单元组成的文件系统代替了商业存储设备;迪博纳表示Google这些单元设备更易于建造和维护，他还暗示他们能处理更大规模的数据。
Google 不会漏过对任何技术细节的关注。多年来，公司的工程师就在研究微处理器的内部工作机制，随着Google规模的持续壮大，必然会用到特别定制和调节过的芯片。知名工程师路易斯"巴罗索(Luiz Barroso)去年在一篇发表在工业杂志上的论文中证实，近年来Google的主要负荷都由单核设计的系统承担着。但许多服务器端的应用，如 Google搜索索引服务，所需的并行计算在单核芯片的指令级别上执行得并不好。
曾在数据设备公司(Digital Equipment)和康柏公司(Compaq)当过芯片设计师的巴罗索认为，随着AMD公司、英特尔公司(Intel)、太阳计算机系统公司(Sun)开始制造多核芯片，必将会出现越来越多芯片级别的并行计算。
Google 也曾考虑过自己制造计算机芯片，但从业界潮流来看，这个冒险的举动似乎不是很必要。“微处理器的设计非常复杂而且成本昂贵，”运营高级副总裁乌尔斯"霍尔茨勒(Urs Holzle)表示。Google宁愿与芯片制造商合作，让他们去理解自己的应用并设计适合的芯片。这是一种客户建议式的设计，其关注点在于总体吞吐量、效能，以及耗电比，而不是看单线程的峰值性能。霍尔茨勒表示，“这也是最近多核CPU的设计潮流与未来方向。”
裁缝般地定制软件
为了能尽量压榨硬件性能，Google开发了相当数量的定制软件。创新产品主要包括用于简化处理和创建大规模数据集的编程模型MapReduce;用于存储和管理大规模数据的系统BigTable;分析分布式运算环境中大规模数据集的解释编程语言Sawzall;用于数据密集型应用的分布式文件系统的 “Google文件系统”(Google File System);还有为处理分布式系统队列分组和任务调度的“Google工作队列”(Google Workqueue)。
正是从Sawzall这些工具里体现出Google对计算效率的执著关注。并不是每家公司都能从底层去解决效率问题，但是对Google来说，为常规关系型数据库无法容纳的大规模数据集专门设计一种编程语言是完全合理的。即使其他编程工具可以解决问题，Google的工程师们仍然会为了追求效率而另外开发一套定制方案。Google工程师认为，Sawzall能与C++中的MapReduce相媲美，而且它更容易编写一些。
Google 对效率的关注使它不可能对标准Linux内核感到满意;Google会根据自己的需要运行修改过的内核版本。通过调整Linux的底层性能，Google 工程师们在提高了整体系统可靠性的基础上，还一并解决了数据损坏和数据瓶颈等一系列棘手问题。对内核的修改也使Google的计算机集群系统因为通信效率的提高而运行得更快。
当然，Google偶尔也会出现系统故障，情况一旦发生，无数的用户就会受到影响了。三年前一次持续30分钟的系统故障使20%的搜索流量受到影响。
Google 开发了自己的网站服务器却没有使用开源的Apache服务器，尽管它在网站服务器的市场占有率超过60%。迪博纳认为，Google的网站服务器可以运行在更多数量的主机上，对Google站点上内容庞大又彼此互相依赖的应用程序来说，这种服务器的负载均衡能力远比Apache的能力更高。同时，在用标准公共网关接口(CGI)访问数据库动态网页方面，Google服务器的编程难度要比 Apache更高，但是最终运行速度却更快。“如果我们能够压榨出10%～20%的性能，我们就可以节省出更多系统资源、电量和人力了。”迪博纳在总结中指出。
Google还设计了自己的客户关系管理(CRM)系统用于支持自己基于竞价和点击的互联网广告收费业务。但对是否需要设计自己的工具，Google的态度也不是一成不变的。比如在财会软件上，它就使用了甲骨文公司(Oracle)的Financials软件。
美林拿着一只叉子举例说明现成的产品也可以带来价值。但在有些场合现成的软件产品就不一定适用了。“我们的文化在各个层面对我们的运作都有深远影响，”他表示，“所以我们不想让购买所得的工具改变我们的工作方式和文化层面。”
MapReduce是Google开发的C++编程工具，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（化简）"，和他们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。[1]
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
映射和化简
简单说来，一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表（例如，一个测试成绩的列表）的每一个元素进行指定的操作（比如前面的例子里，有人发现所有学生的成绩都被高估了一分，他可以定义一个“减一”的映射函数，用来修正这个错误。）。事实上，每个元素都是被独立操作的，而原始列表没有被更改，因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案。这就是说，Map操作是可以高度并行的，这对高性能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。
而化简操作指的是对一个列表的元素进行适当的合并（继续看前面的例子，如果有人想知道班级的平均分该怎么做？他可以定义一个化简函数，通过让列表中的元素跟自己的相邻的元素相加的方式把列表减半，如此递归运算直到列表只剩下一个元素，然后用这个元素除以人数，就得到了平均分。）。虽然他不如映射函数那么并行，但是因为化简总是有一个简单的答案，大规模的运算相对独立，所以化简函数在高度并行环境下也很有用。
分布和可靠性
MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性；每个节点会周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来。如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔，主节点（类同Google File System中的主服务器）记录下这个节点状态为死亡，并把分配给这个节点的数据发到别的节点。每个操作使用命名文件的原子操作以确保不会发生并行线程间的冲突；当文件被改名的时候，系统可能会把他们复制到任务名以外的另一个名字上去。（避免副作用）。
化简操作工作方式很类似，但是由于化简操作在并行能力较差，主节点会尽量把化简操作调度在一个节点上，或者离需要操作的数据尽可能进的节点上了；这个特性可以满足Google的需求，因为他们有足够的带宽，他们的内部网络没有那么多的机器。
用途
在Google，MapReduce用在非常广泛的应用程序中，包括“分布grep，分布排序，web连接图反转，每台机器的词矢量，web访问日志分析，反向索引构建，文档聚类,机器学习，基于统计的机器翻译...”值得注意的是，MapReduce实现以后，它被用来重新生成Google的整个索引，并取代老的ad hoc程序去更新索引。
MapReduce会生成大量的临时文件，为了提高效率，它利用Google文件系统来管理和访问这些文件。
其他实现
Nutch项目开发了一个实验性的MapReduce的实现[2]。
Mark Chu-Carroll是Google的一位软件工程师，他本周在他的个人博客中对MapReduce这个Google编程模型进行了一些解释。MapReduce能够将一个大的任务迅速拆分给在Google的服务器群（或者单台超级计算机，这取决于你怎么看）里的许多电脑。
什么是MapReduce? 它如何工作?
想象一下，你正在工作，现在需要做一件需要在电脑上运行很长时间的工作，你不愿意干等着，但是也不愿意去花上百美元去买超级计算机。那怎么能让它运行的快一些呢？有一个办法就是买上一堆便宜的电脑，然后让他们同时工作。值得注意的是，你的办公室里面已经有很多电脑了──大部分的办公室里面，每一个雇员的桌上都有一台电脑，而且通常他们并不是在做太多事情。所以为什么不物尽其用呢？当你的电脑没有在做太多事情的时候，暂时把你没用到的性能借给你的同事，当你的任务需要电脑劳动起来，你也可以借用他们的电脑资源。所以当你要执行一个很大的任务的时候，很轻易就可以找到一堆便宜的电脑。
问题来了，大部分的程序可都不是按照在一堆电脑上运行来写的，他们都是按照在一台机器上面写得，把一个很麻烦的任务拆分给一堆电脑是一件很麻烦的事情。
MapReduce就是能够让你实际的、规范化的编制可以分拆给很多电脑的程序的库（library）。它的基本思想是把你的任务分成两部分：Map（映射）和Reduce（化简）。映射会把任务分成子任务，再把子任务分配给不同的电脑，这样每一个子任务都可以同时进行了。化简把每一个负责子任务的计算机返回的结果综合起来，然后得到一个简单的答案。
Mark还提到了 “MapReduce 的诱人之处还在于它很好写” 和 MapReduce (或“M/R”) 程序 “真的让并行编程比以往都简单”。 对于MapReduce的更多解释，可以参看维基百科或者《什么是MapReduce? Google的分布运算开发工具!》（作者Tinyfool）（中文），还有 Google research publication 关于这个话题的内容（英文）。
本文揭示了Google在IT架构方面的独特策略，包括定制硬件、自主研发软件、采用开源技术、优化性能等方面，以及如何构建高性能、低成本的系统，实现大规模数据处理和分布式计算。
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