数据中心一体化最佳实践：设计仓储级计算机（原书第3版） azw3 网盘 高速 下载地址大全 免费

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译者序 致谢 作者简介 译者简介 第1章 绪论 1 1.1 仓储级计算机 2 1.2 规模化下的成本效益 3 1.3 不仅是服务器的简单堆砌 4 1.4 单个数据中心与多个数据中心 4 1.5 为什么WSC对你至关重要 5 1.6 WSC架构概述 6 1.6.1 服务器 6 1.6.2 存储 7 1.6.3 网络结构 8 1.6.4 建筑与基础设施 9 1.6.5 电力使用 11 1.6.6 故障与维修处理 12 1.7 本书概述 12 第2章 工作负载与基础软件 15 2.1 WSC系统栈 15 2.2 平台层软件 16 2.3 集群层基础软件 17 2.3.1 资源管理 17 2.3.2 集群基础软件 18 2.3.3 应用框架 18 2.4 应用层软件 19 2.4.1 工作负载多样性 19 2.4.2 网页搜索 20 2.4.3 视频服务 22 2.4.4 学术文章相似度搜索 23 2.4.5 机器学习 24 2.5 监控基础设施 27 2.5.1 服务层仪表盘 27 2.5.2 性能诊断工具 27 2.5.3 平台层健康监控 28 2.6 WSC软件的权衡 29 2.6.1 数据中心和台式机 29 2.6.2 性能与可用性工具箱 30 2.6.3 购买还是自建 32 2.6.4 长尾容忍 33 2.6.5 工程师应该知道的延迟数据 33 2.7 云计算 35 2.7.1 面向公有云服务的WSC和对内服务的WSC 36 2.7.2 云原生软件 36 2.8 仓储级信息安全 37 第３章 WSC硬件组件 39 3.1 服务器硬件 39 3.1.1 服务器和机架概述 40 3.1.2 大型SMP通信效率的影响 43 3.1.3 高性能服务器和低性能服务器 45 3.2 计算加速器 48 3.2.1 图形处理器 49 3.2.2 张量处理器 50 3.3 网络 52 3.3.1 集群网络 52 3.3.2 主机网络 56 3.4 存储 57 3.4.1 硬盘托盘与无盘服务器 57 3.4.2 WSC非结构化存储 58 3.4.3 WSC结构化存储 59 3.4.4 存储与网络技术相互作用 60 3.5 平衡的设计 61 3.5.1 系统平衡：存储层次结构 62 3.5.2 量化延迟、带宽及容量 62 第4章 数据中心基础：建筑、电力与冷却 65 4.1 数据中心概述 65 4.1.1 等级分类与规格 65 4.1.2 建筑基础知识 66 4.2 数据中心电力系统 68 4.2.1 不间断电源系统 68 4.2.2 配电单元 69 4.2.3 交流与直流配电架构对比 70 4.3 应用实例：冗余径向配电 71 4.4 应用实例：中压电源层 72 4.5 数据中心冷却系统 74 4.5.1 机房空调系统 76 4.5.2 冷水机组 77 4.5.3 冷却塔 77 4.5.4 自然冷却 79 4.5.5 对气流的考量 79 4.5.6 机架内冷却、行级冷却和液体冷却 81 4.5.7 基于集装箱的数据中心 82 4.6 应用实例：谷歌数据中心顶部冷却系统 84 4.7 本章小结 84 第5章 能耗与能效 85 5.1 数据中心能效 85 5.1.1 PUE指标 86 5.1.2 PUE指标的问题 88 5.1.3 数据中心能效损失来源 89 5.1.4 提升数据中心能效 90 5.1.5 基础设施之外的因素 91 5.2 计算能效 92 5.2.1 能效的测量 92 5.2.2 服务器能效 92 5.2.3 WSC使用画像 93 5.3 能耗成比例计算 95 5.3.1 能耗成比例程度低的原因 96 5.3.2 提升能耗成比例的能力 97 5.3.3 系统其他部分的能耗成比例 98 5.3.4 低功耗模式的相对有效性 99 5.3.5 软件在能耗成比例中的作用 100 5.4 通过专用定制提高能效 103 5.5 数据中心供电 105 5.5.1 部署适量的设备 105 5.5.2 数据中心超额用电 105 5.6 服务器能量使用趋势 107 5.7 本章小结 109 第6章 成本建模 111 6.1 资本成本 111 6.2 运营成本 113 6.3 案例分析 114 6.4 实际数据中心成本 116 6.5 建模部分使用的数据中心 117 6.6 公有云成本 118 第7章 故障处理与维修 119 7.1 软件容错 120 7.2 故障分类 121 7.2.1 故障严重性分级 122 7.2.2 导致服务级故障的原因 123 7.3 机器级故障 124 7.3.1 导致机器级故障的原因 127 7.3.2 故障预测 128 7.4 维修 129 7.5 容错不是隐藏错误 130 7.6 集群系统设计的故障统计 131 第8章 结束语 135 8.1 硬件 136 8.2 软件 137 8.3 经济性与能效 138 8.4 打造响应快速的大规模系统 139 8.4.1 不断演进的工作负载 139 8.4.2 残酷的阿姆达尔定律 139 8.4.3 为微秒级系统优化 140 8.4.4 长尾 140 8.5 展望 141 8.5.1 摩尔定律的终结 141 8.5.2 加速器与全局系统设计 141 8.5.3 软件定义基础设施 142 8.5.4 计算机体系结构和WSC的新纪元 143 8.6 总结 144 参考文献 145

路易斯·安德烈·巴罗索（Luiz André Barroso） 谷歌研究员、ACM会士，也是AAAS会士。目前领导着谷歌地图的工程基础设施工作，曾是谷歌平台工程团队的任经理，负责设计公司的计算平台。在网页搜索、基础软件、存储可用性、能效和硬件设计多个工程领域都有涉猎。 乌尔斯·霍尔兹勒（Urs Hölzle） 谷歌首位工程副总裁，自1999年以来一直领导着谷歌技术基础设施的开发。他目前的职责包括服务器、网络、数据中心以及基础软件的设计与运维，以支持谷歌内部和对外的云平台。他是ACM和AAAS会士、瑞士技术科学院和国家工程院的成员，并在美国的世界自然基金会的董事会任职。 帕塔萨拉蒂·兰加纳坦（Parthasarathy Ranganathan） 谷歌计算和数据中心硬件领域的技术带头人。此前，他曾是惠普实验室的研究员和首席技术专家，领导着系统和数据中心的研究。他发表了大量的论文，作为共同发明人的专利超过100项。他还是ACM SIGARCH Maurice Wilkes奖的获得者以及莱斯大学杰出青年工程校友奖得主。Partha目前是谷歌的杰出工程师、IEEE和ACM会士。 译者简介 徐凌杰，阿里云资深技术专家，负责包括GPU和AI芯片在内的数据中心异构计算基础设施，专注于架构与应用的软硬件协同。在加入阿里巴巴之前，他曾在NVIDIA、AMD和三星担任过多个大型GPU芯片项目的高级管理和架构师职位。他本科就读于上海交通大学信息工程专业，后赴美在德州大学奥斯汀分校获计算机体系结构硕士学位，并拥有加州大学伯克利分校的MBA学位。

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