Google美国总部大揭秘

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。 内容来自dedecms

谷歌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。谷歌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。” copyright dedecms

裁缝般地定制软件

织梦内容管理系统

为了能尽量压榨硬件性能，谷歌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 “谷歌文件系统”(Google File System);还有为处理分布式系统队列分组和任务调度的“谷歌工作队列”(Google Workqueue)。

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正是从Sawzall这些工具里体现出谷歌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，但是对谷歌来说，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，谷歌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。谷歌工程师认为，Sawzall能与C 中的MapReduce相媲美，而且它更容易编写一些。

谷歌对效率的关注使它不可能对标准Linux内核感到满意;谷歌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，谷歌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。对内核的修改也使谷歌的计算机集群系统因为通信效率的提高而运行得更快。 dedecms.com

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