一周热点：百度商用ARM服务器，你怎么看？

　　本周是2013年大家工作的第二周，不知道大家是否适应了2013年的新生活呢?本周我们CSDN云计算频道的内容也可以说是精彩纷呈，热点依旧频繁。本周的热点内容有：用动态算法+Hadoop+AWS+NoSQL实现高负载低延迟，百度商用了ARM服务器，Netflix基于AWS的大数据平台Hadoop架构解析，外媒称国内互联网巨头服务器集群庞大但缺乏创新，把数据中心搬入“空间站”，Facebook主导通用主板+SoC ARM与Intel同台对抗，Fusion-io发布ioScale 全闪存数据中心时代到来?数据库排行榜：NoSQL整体人气**高。

　　1. 高负载低延迟：动态算法+Hadoop+AWS+NoSQL解析

　　

 

　　Datasalt是一家专注于大数据的公司，推出了Pangool和Spoilt SQL Big Data等开源项目。该公司通过和BBVA银行合作，使用使用AWS、Hadoop和Voldemort搭载架构，每月仅花费几千美元就实现了低延时的云服务要求。在这边文章中，Datasalt的创始人Ivan de Prado和Pere Ferrera详解了该架构的架设方案，并分析了在架设过程中使用的技术以及需要注意的问题等。据了解，该架构有三个主要部分：

　　数据存储：用户保持原始数据(信用卡交易)和得到的Voldemort商店。

　　数据处理：Hadoop的工作流程在EMR上运行，执行所有计算并通过Voldemort创建所需要的数据存储。

　　数据服务：一个Voldemort集群从数据处理层提供预先计算好的数据。

　　**后，他们表示幸好有了像Hadoop、Amazon Web Services和NoSQL数据库这样的技术，才可以以合理的成本，迅速发展可扩展的、灵活的解决方案。未来的工作将涉及通过Splout SQL替代Voldemort，将允许部署hadoop生成的数据集，扩展了低延迟的键/值到低延迟的SQL。这将减少分析时间并“实时”执行许多聚合的数据量。

　　2. 百度商用了ARM服务器，你怎么看?

　　

 

　　1月11日，CSDN与《程序员》总编刘江受邀参观了百度南京数据中心，其内部采用了ARM服务器、定制化机柜、万兆集群、自主研发SSD，并且均已实现生产环境规模化应用，并在微博上评论：“我对同行的倪光南院士说，他(百度)的核心系统自主化梦想终于有望成真了。”

　　2U机箱放置了6个节点，每节点4核ARM，挂接4个硬盘，节点间共享风扇和网络接入，可提升70%存储密度，整体功耗300瓦左右。另外，有爆料称：百度南京百度数据中心在系统设计时，将一个机柜内服务器作为一个节点整体设计，每个机箱仅有一根数据线连接，顶端放置交换机。电源集中在中部。整机紧凑简洁利落，大幅提升交付效率。不仅如此，百度除了定制ARM服务器之外，还在定制机柜、万兆集群、自主研发SSD等，其核心目标是：实现百度生产环境规模化应用。

　　为此，CSDN专程采访了美国多核技术有限公司开发部部门经理黄晖，他认为百度商用的ARM服务器CPU可能是ARM9 32位芯片，支持armv7指令级。这款芯片做服务器目前有很好的软件和外围硬件支持。单从功耗上看，百度定制这款ARM服务器只有150W/U的功耗，而传统的x86构架的HPC至少需要400W/U，功耗上确实有不少优势。

　　微博投票“有技术潜力的企业，要不要等2014年64位ARM?”，欢迎大家参加!

　　3. Netflix基于AWS的大数据平台Hadoop架构解析

　　Netflix近日公开了部署在AWS之上的Hadoop平台架构，而且运行Hadoop工作负载的架构还是属于“**制造”。来自Netflix的数据科学家Sriram Krishnan和Eva Tse在**的博客中介绍了该平台在运行、管理以及访问多集群时的灵活性，还包括基于AWS的Hadoop架构以及Hadoop平台即服务(PaaS)，该服务被称之为“Genie”。

　　

 

　　基于AWS的Hadoop架构图

　　毋庸置疑，Netflix在云计算领域有着很独特的发展——几乎把所有的一切都部署在AWS平台之上;除此之外，Netflix已经把触角深入到大数据工作负载的领域。Netflix是一个“重量级”的Hadoop用户，在2012年6月份Gigaom的记者Derrick Harris就撰文阐述了Netflix如何收集用户的数据，进而使用一些方法来对这些数据进行分析，而正是Hadoop在存储以及处理这些数据时为Netflix立下了“汗马功劳”。

　　微博互动地址：这里;亮眼评论：@程芦伟:tcp incast是从优化reducer的Tcp throughput入手，不过同时传送的数据过多的话，网络本身就会有瓶颈吧，如果不做TE的话，几千台象yahoo的search engine的情况很难办吧?//@云计算大梅：在AWS平台上，Netfix已经不只是一个创业公司。其在技术方面的探索非常令人敬佩，**可爱的是，他崇尚开源。很多开源工具都已经发布。这次Hadoop还是**次。揭秘!//@balto：用S3不就失去了hdfs的data locality? Hadoop本来就是网络杀手了，现在连map的input都要通过网络传输一次，又少了一个优化的向量。然后貌似我软azure也是这么搞的，哪儿有这三种方案的评测数据，和**使用场景。

　　4. Facebook图谱搜索和谷歌搜索有何不同?

　　Facebook搜索挑战谷歌的时刻终于到来了。早上打开网页，各大媒体都**时间报道了该事件。不过Facebook搜索的到来和之前很多人的预期有很大的不同。事实上，Facebook并没有使用自己的数据来提供一个比谷歌更好的搜索。Facebook提供??了一种新型的搜索模式，只不过这些信息不能简单地通过谷歌或其他任何的搜索得到而已。Search Engine Land的资深编辑Danny Sullivan撰文对比了Facebook和Google的搜索引擎，Danny是搜索引擎领域的“**”人物，他在该领域已经工作了近20年。

　　

 

　　Danny Sullivan对于传统的谷歌搜索来说，搜索的对象就是网页，只不过通过一定的关联性(或者说graph)来确定哪些网页链接应该置顶，就像投票一样，为某些受欢迎的主题****热门的网页。

　　但是，对于Facebook的图谱搜索，我们搜索的对象不再是网页，取而代之的是真实**中对象的一种虚拟的表现形式：可以是人，地方或者其他的事物。这种关联主要是依靠Facebook中的Likes功能。另外，他还认为Facebook搜索的层次或者说精细程度和谷歌是不一样的。

　　Rasmussen和Tom Stocky(Facebook产品部分负责人)都认为Facebook图谱搜索对Facebook来说是一个全新的、第三种的“印象”。这个新服务只是Facebook的**个“beta”版的产品，也是**个需要等待验证的产品。接下来的几个月，英语版的就会慢慢的推广，然后扩展到其他的语言。

　　李开复在新浪微博中评论：【Facebook推出社交搜索Graph Search】1)此举动开启了Facebook**有价值资产(社交链)的挖掘，2)搜索打开针对性货币化之门，但需要时间，短视的华尔街又太急，3)未来Graph Search+Bing可挑战Google，4)Graph Search名称太极客，是败笔，5)微信作为”中国移动Facebook"，可参考Graph Search功能。

　　5. Fusion-io发布ioScale 全闪存数据中心时代到来?

　　Fusion-io(一家企业级固态存储技术和I/O解决方案应用厂商)的闪存业务已经推出了自己的新ioScale产品线，这将使公司构建全闪存数据中心的想法更可行。

　　Fusion-io宣称ioScale的优势有以下几方面：

　　高达3.2 TB的存储容量，它可以使一个单一的半长PCIe插槽扩展到12.8 TB或更多，并减少需要的磁盘驱动器托架

　　超大规模的服务器，可以支持UEFI

　　所有容量里的高级别的耐用性

　　与Fusion ioMemory SDK的兼容性

　　Fusion-io的首席执行官David Flynn希望ioScale的产品线具有前瞻性的思维，并且初创公司愿意接受在数据中心中接受一个全闪存方法，特别是“超大规模的云计算公司”。

　　6. 数据库排行榜：关系型居首，NoSQL整体人气**高

　　DB-Engines排行榜亮出了**聚人气的数据库管理系统。排行的规则基于5个点：在Google和Bing上搜索出的结果数目;Google Trends上的搜索次数;Indeed上的职位数目;LinkedIn文件中提到的次数;Stackoverflow上的提问以及回复数量。

　　

 

　　DB-Engines(点击查看更多)排行榜Top 10

　　排行中的前100个系统包含了传统关系型数据库以及NoSQL系统。排行的前几名被传统关系型数据库霸占：Oracle、MySQL、SQL Server、MS Acess、PostgreSQL以及DB2。在数据库领域中这些传统数据库仍然一方霸主的存在，然而前100中绝大多数的席位被NoSQL数据库霸占，并且它们变得越发的普及起来。

　　7-11：分别是外媒眼中的国内互联网巨头：服务器集群庞大但缺乏创新、把数据中心搬入“空间站”、Facebook主导通用主板+SoC ARM与Intel同台对抗、Dell和Intel对OpenStack新兴公司Mirantis投资、左路Deep Learning+右路Knowledge Graph，谷歌引爆大数据。

　　(责任编辑：leonlee07)