云计算系统的容错和故障恢复
云计算系统的容错和故障恢复
云计算属于分布式系统,许多因素导致系统异常：首先，云计算系统由成百上千的节点组成，节点的失效是常事。
假如节点的平均无故障时间是3年，则一个1000节点的机群，平均每天可能有一个节点故障.从商业成本来看，使用普通和主流的计算机(CPU，内存、网络、硬盘等)比高可靠计算机的性能/价格比更高，更何况无论多么可靠的计算机也会出现故障.其次,电源、网络等其他硬件也会出现故障；第三,软件出故障的几率远远高于硬件;第四，各种人为因素，例如错误的操作，也导致故障。
由于这些因素，云计算系统需要很好地处理各种原因导致的故障,自动从故障中恢复，并且不影响运行中的上层的应用程序：l 多副本的数据云计算分布式文件系统保存了数据的多个副本(例如,GFS缺省保存3份)，当某个副本失效后，分布式文件系统的master会在适当的时机启动副本复制，使得数据的副本数保持设定的数量,保证了数据的安全；l Worker故障分布式文件系统的worker可能出现故障，master通过内置的heartbeat/lease 监控所有worker的状态，一旦确认某个worker故障，master会把该worker保存的数据的副本个数减一,以便系统在适当时机启动副本复制以保证数据不会丢失;l Master故障为了避免master成为系统的单点，master也有多个副本:其中一个是主master，其余为辅master，主master承担着master的职责，例如应答用户和worker的请求，记录操作日志等；辅master通过操作日志保持与主master的准同步。
当主master发生故障后,在分布式选举协议作用下,一个辅master会升级成为主master，保证系统的继续运行；l 应用程序容错出于容错和故障恢复的原因，云计算系统的上层应用程序不能假设它正在或将要使用哪个worker,也不能假设数据存储在或将要存储到哪个worker上，当应用程序需要使用数据时，云计算客户端库将询问云计算系统的master获得数据副本所在的位置，并向其中一个副本(通常是与该客户端网络“距离”最近的)发出数据请求，如果该worker在开始或者中途出现故障或因为其他原因无法完成该请求，则云计算客户端库会自动转向另外一个副本，这对上层应用是完全透明的。
云计算平台的监控与故障处理策略
云计算平台的监控与故障处理策略云计算平台的崛起早已改变了人们的生活方式和工作模式，它为我们带来了便利和效率。
然而，随着云计算规模的不断扩大和应用的持续增长，监控和故障处理策略变得越来越重要。
本文将探讨云计算平台中的监控方法和故障处理策略，并介绍一些实施和应对策略。
一、云计算平台的监控方法在云计算平台中，监控是确保系统运行正常和发现问题的基础。
合理选择和应用监控方法可以提高系统的可用性和性能。
以下是几种常见的监控方法：1. 实时监控：通过使用监控工具和软件，实时收集和分析系统的运行数据，包括CPU利用率、内存使用情况、网络流量等。
这有助于管理员及时发现并解决潜在的问题。
2. 告警监控：设置预设阈值，当系统达到或超过该阈值时，自动发送警报通知。
管理员可以根据告警信息及时采取应对措施，以避免故障的进一步扩大。
3. 日志监控：监控系统的日志文件，通过分析日志信息，快速定位和解决问题，同时也为系统的安全和性能提供了重要依据。
二、云计算平台的故障处理策略故障处理是保证云计算平台稳定运行的关键环节。
合理的故障处理策略可以有效减少故障对用户造成的影响，并降低系统维护成本。
以下是几个重要的故障处理策略：1. 快速响应：一旦发生故障，管理员应迅速作出反应，及时通知用户，并启动故障处理流程，以最短的时间内恢复正常运行。
及时沟通和透明度是提高用户满意度的重要因素。
2. 容错设计：云计算平台应采用容错设计，通过使用冗余服务器、负载均衡技术等手段，确保在单点故障的情况下，系统能够自动切换到备用设备或服务节点，保证持续可用性。
3. 数据备份和恢复：定期备份数据，并建立完善的数据恢复机制，以应对数据丢失或损坏的情况。
同时，定期测试数据恢复流程，确保备份数据的可用性和完整性。
4. 故障分析和优化：定期进行故障分析，寻找系统的薄弱环节，并进行优化和升级。
同时，建立故障案例库，记录故障原因和解决方案，为未来故障处理提供参考。
三、实施和应对策略为了有效实施监控和故障处理策略，以下是一些建议的实施和应对策略：1. 建立专业团队：组建专业的云计算团队，负责监控和故障处理工作。
云计算平台的容错与故障恢复技巧分享
云计算平台的容错与故障恢复技巧分享云计算平台的容错与故障恢复技巧在当今信息化时代变得尤为重要。
随着云计算技术的不断发展，云计算平台已成为企业和个人存储和处理数据的首选方案。
然而，由于云计算平台的复杂性和多样性，出现故障的可能性也日益增加。
因此，实施有效的容错和故障恢复策略势在必行。
一、容错技巧：1.备份数据：定期备份数据是保证数据安全的基本保障措施。
云计算平台应该实现自动备份，并将备份数据存储在不同的位置，以防止数据丢失。
2.数据冗余：在云计算平台中实现数据冗余是一项有效的容错技巧。
通过将数据存储在不同的节点或服务器上，可以有效防止因单点故障而导致数据丢失。
3.定期监控：定期监控云计算平台的运行状态是发现潜在故障的关键。
通过实时监控系统资源利用率、网络流量情况等指标，可以及时发现并解决问题。
4.弹性扩展：在云计算平台中实现弹性扩展是一项重要的容错技巧。
通过动态调整资源分配，可以有效应对突发的访问量增加或系统负载过高的情况。
5.安全防护：加强云计算平台的安全防护措施是防止数据泄露和黑客攻击的重要手段。
采用加密传输、访问控制等技术，可以有效保护数据安全。
二、故障恢复技巧：1.快速定位故障：当云计算平台出现故障时，快速定位问题是故障恢复的第一步。
通过日志分析、监控报警等手段，可以迅速确定造成故障的原因。
2.自动化恢复：实现自动化故障恢复是提高系统可用性的重要方法。
通过自动化脚本和流程，可以快速恢复系统的运行，避免人为干预导致延误。
3.灾备方案：建立灾备方案是保障云计算平台高可用性的关键措施。
通过在不同数据中心部署备用服务器和存储设备，可以在主站点故障时快速切换到备用系统。
4.定期演练：定期进行故障恢复演练是确认灾备方案有效性的重要手段。
通过模拟真实故障场景，并评估演练结果，可以及时调整故障恢复策略。
5.持续改进：持续改进故障恢复策略是保障云计算平台稳定运行的关键。
不断分析故障原因和处理过程，找出改进空间，并及时调整故障恢复策略。
云计算平台的容灾设计原则
云计算平台的容灾设计原则在当今信息化时代，云计算平台已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。
云计算平台通过提供灵活、可扩展和高性能的计算、存储和网络资源，为用户提供了便捷、安全和可靠的服务。
然而，由于各种原因，如硬件故障、自然灾害、网络攻击等，云计算平台面临着数据丢失、系统不可用等风险，因此容灾设计成为了云计算平台的重要组成部分。
本文将介绍云计算平台的容灾设计原则，以确保云计算平台的可靠性和持续性。
1. 多地域部署：云计算平台应该在多个地理地区分布其数据中心和服务器，以提高容灾能力。
当某个地区发生灾害或系统故障时，其他地区的数据中心可以承担服务，确保用户的数据和应用的可用性。
同时，多地域部署还可以提高服务的性能和响应速度。
2. 数据备份和复制：云计算平台应该定期进行数据备份，并将备份数据存储在不同的地理位置，以防止数据丢失。
此外，数据复制是容灾设计中的关键步骤之一。
通过将数据复制到不同的服务器或数据中心，可以确保在其中一个节点发生故障时，数据仍然可用。
3. 自动化监控与恢复：云计算平台应该配备自动化监控系统，实时监测各个组件、服务器和网络的运行状态。
一旦发现异常情况，自动化监控系统应该立即采取恢复措施，比如启动备用服务器、自动切换网络路径等。
这样可以最大程度地减少人工干预的时间，提高系统的可用性。
4. 容错与负载均衡：容错是指系统在出现故障时，能继续提供可靠的服务。
负载均衡是通过将请求分配到不同的服务器上，以保持每个服务器的负载均衡，避免单点故障。
云计算平台应该使用冗余的硬件、网络和存储设备，并使用负载均衡算法来分配资源和请求，以提高整个系统的容错能力和性能。
5. 演练和测试：容灾计划的有效性需要经过定期的演练和测试。
云计算平台应该定期地进行容灾演练，以验证容灾计划的可行性和有效性。
此外，云计算平台还应该进行系统的压力测试、故障模拟等，以评估系统的容灾能力和性能。
6. 安全保障：容灾设计不仅要考虑数据的备份和恢复，还要确保数据的机密性、完整性和可用性。
操作系统中的容错与故障恢复方案
操作系统中的容错与故障恢复方案在操作系统中，容错与故障恢复是非常重要的概念，它们可以帮助系统有效地应对各种意外情况，保证系统的稳定性和可靠性。
本文将介绍操作系统中常见的容错与故障恢复方案，以及它们的原理和应用场景。
1. 容错技术容错技术是保证系统在遇到硬件或软件故障时仍然能够正常运行的关键。
常见的容错技术包括硬件容错和软件容错。
硬件容错主要是通过冗余设计来实现的，例如冗余电源、磁盘阵列、冗余网络设备等。
当一个硬件组件发生故障时，系统可以自动切换到备用组件，保证系统的连续性和稳定性。
软件容错则是通过备份和容错检测来实现的，例如备份数据库、容错检测机制等。
当系统软件发生故障时，系统可以自动恢复到备份状态，保证系统的可用性和可靠性。
2. 故障恢复方案故障恢复方案是指系统在遇到硬件或软件故障后如何快速恢复到正常状态的方法。
常见的故障恢复方案包括软件重启、系统还原、数据恢复等。
软件重启是最简单的故障恢复方案，当系统软件出现故障时，可以通过重新启动软件来恢复系统的正常运行。
但这种方法会导致系统服务中断，影响用户体验。
系统还原是通过备份系统状态来实现的，当系统出现问题时，可以恢复到之前备份的状态。
这种方法可以快速恢复系统，但会造成数据丢失或不一致。
数据恢复则是通过备份数据和数据恢复工具来实现的，当数据损坏或丢失时，可以通过恢复工具来恢复数据。
这种方法可以保证数据完整性和可靠性。
3. 应用场景容错与故障恢复方案在各种场景中都有广泛的应用，特别是在关键系统和大型系统中更为重要。
在金融系统中，容错与故障恢复方案可以保证交易数据的完整性和安全性，避免金融风险和数据泄露。
在云计算系统中，容错与故障恢复方案可以保证虚拟机和容器在故障时能够自动迁移和恢复，确保服务的连续性和可用性。
在工业控制系统中，容错与故障恢复方案可以保证工业生产设备在故障时能够自动切换到备用设备，避免生产中断和损失。
总之，容错与故障恢复方案在操作系统中起着至关重要的作用，它们可以提高系统的稳定性和可靠性，保证系统在遇到各种意外情况时能够有效应对，是系统设计和运维中不可或缺的一部分。
如何进行容错和恢复的最佳实践
如何进行容错和恢复的最佳实践容错和恢复是系统设计和运维中的重要环节，是确保系统能够持续稳定运行的关键。
本文将介绍容错和恢复的最佳实践，包括设计原则、关键技术和实际案例。
一、容错和恢复的设计原则1.高可用性：系统应具备高可用性，即在故障发生时能够快速切换或自动修复，确保业务连续运行。
2.容错性：系统应具备容错性，即在单个组件或节点发生故障时，不影响整个系统的正常运行。
3.数据一致性：系统应保证数据的一致性，即在进行故障切换或恢复时，数据不会丢失或出现不一致的情况。
4.快速恢复：系统应能够快速进行自动或手动恢复，减少对业务的影响和损失。
5.容量规划：通过合理的容量规划，避免系统因为负载过大而导致故障发生。
6.监控和告警：及时监控系统的健康状态，及时发出告警，以便及时采取响应措施。
二、容错和恢复的关键技术1.数据备份和复制：通过定期备份数据、采用分布式存储、数据复制等方式，保证数据不会因单点故障而丢失。
2.冗余设计：通过设计冗余节点和冗余组件，当某个节点或组件发生故障时，可以切换到备用节点或组件，保证系统正常运行。
3.故障切换：通过设计故障切换机制，当某个节点或组件发生故障时，可以自动切换到备用节点或组件，无需人工干预。
4.异地容灾：将系统部署在不同地理位置，确保当某个地区或设备发生故障时，能够切换到其他地区或设备。
5.自动化运维：通过自动化运维工具，实现自动监控、自动告警和自动修复，减少人工操作和提高响应速度。
三、容错和恢复的实际案例1.云计算平台容错和恢复：云计算平台通常采用虚拟化技术和分布式存储技术，具备高可用性和容错性。
当某个物理节点发生故障时，平台会自动将虚拟机切换到其他节点，保证虚拟机的正常运行。
2.数据库容错和恢复：数据库通常采用主从复制的方式保证数据的一致性和容错性。
主数据库负责写入和更新操作，而从数据库负责读取操作。
当主数据库发生故障时，可以切换到备用的从数据库，保证业务的连续性。
3.分布式文件系统容错和恢复：分布式文件系统通常采用数据分片和冗余存储的方式，保证数据的完整性和可用性。
容错机制与故障恢复详述
▪ 数据备份与恢复 （DataBackupandRecovery）
1.数据备份与恢复是保障数据安全的重要手段，通过定期备份 数据，确保数据的可恢复性。 2.数据备份方式包括全量备份、增量备份和差异备份，需根据 数据重要性和恢复需求选择适合的备份策略。 3.数据恢复过程中需考虑数据一致性和完整性校验，确保恢复 数据的可用性和准确性。
案例分析：容错与故障恢复的实际应用
容错机制在物联网应用中的实践
1.物联网设备通常采用冗余设计和分布式存储技术，以确保数 据的可靠性和完整性。 2.在物联网应用中，容错机制需要考虑到设备的能源限制和网 络连接稳定性问题。 3.通过引入人工智能和机器学习技术，可以优化物联网设备的 故障预测和恢复能力。
容错机制与故障恢复
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1. 引言：容错机制与故障恢复的重要性 2. 容错机制：定义、分类与原理 3. 故障恢复：流程、方法与技术 4. 常见容错技术：RAID、ECC、热备份等 5. 故障预防与预测：监控、预警与诊断 6. 案例分析：容错与故障恢复的实际应用 7. 最佳实践：设计经验与建议 8. 总结：容错与故障恢复的未来展望
容错机制：定义、分类与原理
▪ 容错机制原理
1.容错机制的实现需要依靠冗余技术、故障隔离技术和错误恢 复技术等。 2.冗余技术是指通过增加备份组件或数据来提高系统的可靠性 。 3.故障隔离技术能够将故障限制在局部范围内，防止故障的扩 散。 4.错误恢复技术能够在故障发生后对系统进行恢复，保证系统 的正常运行。 以上内容仅供参考，具体内容需要根据实际情况进行调整和修 正错误的技术，提高系统的稳 定性。 2.ECC通过额外的校验位来检测并纠正单比特错误，并在一定 程度上处理多比特错误。 3.ECC技术已成为服务器和存储设备标配，有效提高系统容错 能力。
云计算的20个基本定义和8大特点
云计算的20个基本定义和8大特点云计算是当今数字化时代的重要技术之一。
它已经在各行各业得到广泛应用，为企业和个人带来了许多便利和创新。
在本文中，我们将介绍云计算的20个基本定义和8大特点。
一、基本定义1. 云计算（Cloud Computing）：是一种基于互联网的计算方式，通过远程的数据中心，按需提供可扩展的计算资源和服务。
2. 虚拟化（Virtualization）：利用软件技术将物理计算资源划分为多个虚拟资源，以提高资源利用率和灵活性。
3. 弹性扩展（Elasticity）：云计算平台可以根据需求自动增加或减少计算资源，以适应不断变化的工作负载。
4. 高可用性（High Availability）：云计算平台通过冗余和故障恢复机制，保证业务服务的连续性和可用性。
5. 自动化（Automation）：云计算平台通过自动化的管理和维护，减少人工操作，提高系统的效率和稳定性。
6. 多租户（Multi-tenancy）：云计算平台可以同时为多个用户提供服务，并确保用户之间的资源完全隔离。
7. 弹性定价（Pay-as-you-go）：用户只需按照实际使用量支付费用，避免了高额的固定成本。
8. 虚拟化存储（Virtualized Storage）：将存储设备进行虚拟化，使用户可以方便地扩展存储容量，并实现灵活的数据备份和恢复。
9. 平台即服务（Platform as a Service，PaaS）：提供开发和运行应用程序所需的硬件和软件平台，减少开发人员的工作量。
10. 软件即服务（Software as a Service，SaaS）：通过云计算平台提供各种应用软件，用户可以通过互联网来访问和使用。
11. 基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）：提供基础设施的租赁和管理，包括服务器、存储和网络等。
12. 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC）：基于云计算技术搭建的一种网络环境，提供安全可靠的专属资源。
什么是计算机网络容错与恢复常见的计算机网络容错与恢复技术有哪些
什么是计算机网络容错与恢复常见的计算机网络容错与恢复技术有哪些计算机网络容错与恢复技术是指在计算机网络中，为了确保系统的可靠性和稳定性，在面临各种故障和意外情况时，采取一系列的技术手段来保障网络的正常运行。
本文将介绍计算机网络容错与恢复的概念以及常见的计算机网络容错与恢复技术。
一、计算机网络容错与恢复的概念计算机网络容错与恢复是指当计算机网络发生故障或者遭到攻击时，通过一系列的技术手段来保障网络的正常运行。
容错是指通过错误检测、错误纠正、冗余备份等技术手段，预防或者提供智能处理来减少错误带来的恶果。
恢复是指在故障发生之后，通过切换、备份恢复、故障隔离、故障恢复等技术手段，保障网络的功能性和可用性。
二、常见的计算机网络容错技术1. 错误检测与纠正技术错误检测技术可以通过校验和、循环冗余校验码（CRC）等方法检测出传输过程中的错误，确保数据的准确性。
纠错技术则是通过使用一些纠错码，比如海明码或者RS码，根据一定算法对数据进行纠错，从而恢复被错误修改的数据。
2. 冗余备份技术冗余备份是指将关键数据、关键设备或者关键系统在多个不同的位置进行备份，当出现故障时，可以使用备份来代替故障设备或者系统的运行。
冗余备份可以分为硬件冗余和软件冗余两种，常见的硬件冗余包括热备份、冷备份和温备份，而软件冗余则通过集群和镜像等技术手段实现。
3. 容错路由技术容错路由技术是指在网络通信过程中，通过使用多个备选路径和故障转发机制，在主路径出现故障时，及时寻找可靠的备选路径来传输数据。
常见的容错路由技术包括静态路由、动态路由协议和链路状态协议等。
三、常见的计算机网络恢复技术1. 故障隔离技术故障隔离技术是指在网络中，当发生故障时，及时将故障节点或者故障链路从网络中隔离，以保护整个网络的正常运行。
常见的故障隔离技术包括冗余链路、虚拟局域网（VLAN）和安全隔离等方法。
2. 故障恢复技术故障恢复技术是指在网络出现故障之后，通过一系列的手段来恢复网络的正常运行。
云计算技术在应用开发中的常见问题解决方法
云计算技术在应用开发中的常见问题解决方法随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业开始将应用开发迁移到云平台上。
云计算提供了许多便利和优势，但同时也带来了一些常见的问题。
本文将介绍云计算技术在应用开发中的常见问题，并提供相应的解决方法。
一、性能优化在云计算平台上进行应用开发时，性能优化是一个关键问题。
由于云平台的资源共享性质以及虚拟化技术的使用，应用的性能可能会受到影响。
为了解决这个问题，以下几点可以考虑：1. 优化应用代码：对于云平台而言，高效的应用代码非常重要。
使用一些性能优化工具如Profiling工具可以帮助开发人员识别潜在的性能瓶颈，并优化代码。
2. 弹性扩展：云平台的一个显著特点是弹性扩展能力。
通过监控应用的负载情况，可以在需要时自动扩展应用的资源。
这样可以确保应用在高负载时仍能保持良好的性能。
3. 使用缓存：适当地使用缓存可以显著提升应用的性能。
云计算平台提供了各种缓存服务，如Redis、Memcached 等，开发人员可以根据应用的需求选择合适的缓存机制。
二、数据安全在将应用开发迁移到云平台时，数据安全是一个重要的考虑因素。
云计算平台存在安全风险，如数据泄露、身份验证问题等。
以下措施可以用来保障应用的数据安全：1. 数据加密：对敏感数据进行加密是一种有效的保护措施。
可以使用加密算法来加密数据，并确保只有授权的用户能够访问。
2. 访问控制：设置严格的访问控制策略可以防止未经授权的访问。
在云平台上，可以使用身份和访问管理（IAM）功能来管理用户的权限，并限制他们对数据的访问。
3. 安全审计：定期对应用进行安全审计可以发现潜在的安全漏洞，并及时采取措施加以修复。
三、可靠性和容错性云计算平台的多租户特性以及分布式架构可能导致应用的可靠性和容错性问题。
以下方法可以帮助提高应用的可靠性和容错性：1. 高可用架构：采用高可用架构可以确保在应用组件发生故障时或者发生云平台中断时，应用仍能持续提供服务。
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云计算系统的容错和故障恢复(1)云计算属于分布式系统，许多因素导致系统异常：首先，云计算系统由成百上千的节点组成，节点的失效是常事。
假如节点的平均无故障时间是3年，则一个1000节点的机群，平均每天可能有一个节点故障。
从商业成本来看，使用普通和主流的计算机(CPU，内存、网络、硬盘等)比高可靠计算机的性能/价格比更高，更何况无论多么可靠的计算机也会出现故障。
其次，电源、网络等其他硬件也会出现故障；第三，软件出故障的几率远远高于硬件；第四，各种人为因素，例如错误的操作，也导致故障。
由于这些因素，云计算系统需要很好地处理各种原因导致的故障，自动从故障中恢复，并且不影响运行中的上层的应用程序：l 多副本的数据云计算分布式文件系统保存了数据的多个副本(例如，GFS缺省保存3份)，当某个副本失效后，分布式文件系统的master会在适当的时机启动副本复制，使得数据的副本数保持设定的数量，保证了数据的安全；l Worker故障分布式文件系统的worker可能出现故障，master通过内置的heartbeat/lease 监控所有worker的状态，一旦确认某个worker故障，master会把该worker保存的数据的副本个数减一，以便系统在适当时机启动副本复制以保证数据不会丢失；l Master故障为了避免master成为系统的单点，master也有多个副本：其中一个是主master，其余为辅master，主master承担着master的职责，例如应答用户和worker的请求，记录操作日志等；辅master通过操作日志保持与主master的准同步。
当主master发生故障后，在分布式选举协议作用下，一个辅master会升级成为主master，保证系统的继续运行；l 应用程序容错出于容错和故障恢复的原因，云计算系统的上层应用程序不能假设它正在或将要使用哪个worker，也不能假设数据存储在或将要存储到哪个worker上，当应用程序需要使用数据时，云计算客户端库将询问云计算系统的master获得数据副本所在的位置，并向其中一个副本(通常是与该客户端网络“距离”最近的)发出数据请求，如果该worker在开始或者中途出现故障或因为其他原因无法完成该请求，则云计算客户端库会自动转向另外一个副本，这对上层应用是完全透明的。
云计算系统的容错和故障恢复(2)在前一篇文章中，我谈到了云计算采用了数据多个副本(缺省是3)，除了应对各种软件硬件故障外，多个副本还提高了云计算系统数据读服务能力：每个副本都可以独立提供读服务，由于多个副本通常分布在不同的网络交换机上，因此网络带宽得到更充分的利用。
与此同时，多个副本增加了数据写入的成本：写入数据时要同时在多台机器上写入，占用了更多的磁盘空间，传输数据要跨多个网络交换机。
由于通常情况下数据的读出次数远多于写入次数，这样获得了更好的整体性能。
一个问题是：为什么缺省用3个数据副本而不是2个或4个？让我们用一个非常简化的模型来分析使用3个副本时数据的可靠性如何，或者说，数据丢失的可能性有多大。
为了简单起见，让我们把问题局限在节点计算机上，假设总共有N个节点计算机，它们的平均无故障时间都是M，云计算系统对一个数据副本丢失并进行复制的时间为T，则一台计算机在T时间内出故障的概率是T/M，不出故障的概率是(1-T/M)：N台机器在该时间内都不出故障的概率是(1-T/M)的N次方；N台机器在该时间内恰好有1台出故障的概率是：(1-T/M)的(N-1)次方*T/M*N；N台机器在该时间内恰好有2台出故障的概率是：(1-T/M)的(N-2)次方*T/M*T/M*N*(N-1)/(2*1)因此，N台机器在该时间段内至少有两台机器故障的概率是：P2(N, M, T)=1-都不出故障的概率-恰好1台出故障的概率因此，N台机器在该时间段内至少有两台机器故障的概率是：P3(N, M, T)=1-都不出故障的概率-恰好1台出故障的概率--恰好2台出故障的概率因此假如N=1000，M=50,000小时，T=600秒，则P2 (N=10台，M=50,000小时，T=600秒) = 5.0*10的-10次方；P2 (N=1000台，M=50,000小时，T=600秒) = 6.1*10的-9次方；P2 (N=5000台，M=50,000小时，T=600秒) = 1.4*10的-4次方；P3 (N=10台，M=50,000小时，T=600秒) = 4.5*10的-15次方；P3 (N=1000台，M=50,000小时，T=600秒) = 6.2*10的-9次方；P3 (N=5000台，M=50,000小时，T=600秒) = 7.6*10的-7次方；可以看出，当机器数量达到5000台时，至少3台机器出故障的概率低于百万分之一，而至少两台机器出故障的概率高于万分之一。
因此采用3个数据副本时数据有比较高的可靠性。
当机器数量较小时，例如10台时，至少两台机器出故障的概率也是很低的，但是，如果采用2个副本，则当一台机器出现故障时，则该机器上保存的数据都变成单副本，因此云计算系统需要马上做出反应，复制这些数据以避免再有一台机器故障时导致的数据丢失。
假如该计算机上保存了1TB数据，则即使剩下9台机器每秒复制50MB数据，则仍然需要1TB/(9*50MB)，约2230秒的时间，这将使得系统在较长时间内对外服务性能有明显下降。
因此2个副本很少使用。
云计算分布式架构综述传统的关系数据库由底层文件系统和上层表格系统构成，类似地，云计算也包含了分布式文件系统(如Google的文件系统GFS)和分布式表格系统(如Google的Bigtable)两个部分，其中分布式文件系统实现可靠、高效的数据存储和处理，分布式表格系统在分布式文件系统的基础上实现表的各种处理逻辑，例如查询、修改、扫描等。
此外，鉴于开发和调试分布式程序有比较大的难度，实现高效的分布式程序挑战更大，因而云计算还有一个分布式计算系统(MapReduce)，通过它，云计算上的分布式程序开发变得易如反掌，运行效率却大大提升。
MapReduce 既可以运行在分布式的表格系统上，也可以直接运行在分布式文件系统上，达到很高的并行度，获得很好的效率。
云计算系统常常是单一主控机(single master)+多工作机(many workers)模式，worker实现数据的存储、读写、分析处理等，master保存部分或全部元数据、实现worker的任务分配、状态监控、负载平衡、故障监测和故障恢复等。
Master 常常使用heartbeat+lease或类似机制监控worker的状态，向worker定期发放lease，worker在lease有效期(例如几秒到几十秒)内才进行工作，lease失效后则停止工作。
如果master发现某个worker在过去一段时间内没有响应或者出现其他异常，则不再向该worker发放新的lease，并在旧的lease到期后重新分配该worker上的任务。
这使得master得以发现有故障的worker并将其从系统中剔除，并在适当的时候采取措施以避免数据丢失或者任务失败等等，也使得系统管理员不需要进行任何额外的操作就可以下线部分worker(例如机器维护、软件硬件升级、机器淘汰等等)。
如果没有其他措施，则云计算系统的单一master会成为整个系统的单点。
为了避免这种现象的出现，云计算系统通常还有一个分布式选举系统(例如Google的Chubby)，master也不再是单一master，而是单一主master+几个辅master，辅master保持着对主master的准同步，一旦主master故障，则其中一个辅master会被选举并升级成为主master。
这种选举和升级通常需要若干秒的时间，但由于worker在lease有效期内即使没有master也会继续工作，且应用程序对master的访问通过名字而不是IP地址，因此上层应用程序通常看不到这种切换，或者是一个短暂的停顿。
以上只是对云计算分布式架构的一个简单描述，在后续的文章中我还会对各个部分进行较为详细的说明。
云计算之分布式文件系统云计算的分布式文件系统(如Google的GFS)是整个云计算的基石，提供上层表格系统所需的可靠和高效的数据存储，假设是：l 容错与自动故障恢复是DNA整个文件系统由许多廉价计算机组成，机器故障是常事而非例外，系统需要不停地进行自我检测和监控，发现故障机器并自动恢复；l 系统存储大文件而非小文件整个文件系统存储数百万数千万的100MB或更大尺寸的文件，而不是数十亿的KB尺寸小文件，支持对小文件的创建、读写，但不高效；l 文件的主要修改是追加文件系统支持高效的大尺寸数据追加，特别是来自多个用户的无锁并发追加，小尺寸的数据追加和数据的改写也支持，但不高效；l 高效的大尺寸顺序读大尺寸的顺序读数据十分高效，小尺寸随机读相对比较低效；l 持续可用的网络带宽比低的单次读写延时更加重要多数上层应用程序对数据吞吐量有较高的要求，但对单次读写时间没有很高的要求。
保持持续可用的网络带宽比保证每次读写的低延时有更大的意义。
在云计算的分布式文件系统中，数据被分成固定大小的块，即chunk(在GFS中是64MB)。
由于可靠性和性能的需求，每个chunk在系统中有若干份拷贝(缺省是3份)，保存在不同的worker上。
此外，这3份拷贝通所在的worker通常位于不同的机架和不同的网络交换机，因此一个机架或交换机故障不会导致数据不可用。
把多个拷贝分布到不同交换机上进一步提高了数据读出的可用网络带宽，增加了数据读出的性能，但却增加了写入时在不同交换机之间传输的数据量，增加了写入成本，由于数据的读远远多于对数据的写，这种做法提高了系统的总体性能。
与云计算架构的其他子系统一样，云计算的分布式文件系统采用了“单一master+多个worker”的结构，其中worker保存chunk数据的拷贝，master保存了文件和目录的名字空间、文件到chunk的映射、当前worker列表、chunk 拷贝在当前worker上的分布等。
此外，master还记录了worker的chunk数据大小、可用磁盘空间、数据读写次数等，并在必要的时候进行chunk迁移以便实现负载的相对平衡。
云计算的分布式文件系统还提供了客户端库，应用程序通过客户端库访问文件数据。
例如，当客户端需要读出一个文件从某个位置开始的数据时，客户端库通过询问master获得该文件的指定位置所在的chunk以及该chunk所在的worker列表，客户端库再向其中的一个worker(通常是离该客户端网络距离最近的worker)发起读chunk(指定的偏移值和指定的长度)的请求，worker读出指定的数据后返回给客户端库，客户端库再返回给应用程序。