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  • 數據中心一體化實踐:設計倉儲級計算機(原書第3版)
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 數據庫
    【市場價】
    872-1264
    【優惠價】
    545-790
    【作者】 美路易斯·安德烈·巴羅索 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  數據庫  數據庫理論 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111644866
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111644866
    作者:[美]路易斯·安德烈·巴羅索

    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2020年01月 

        
        
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    產品特色

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    編輯推薦

    AI技術的出現和普及使得機器智能往前跨了一大步,這同時也對數據中心的算力能力提出了更高的要求。隨著摩爾定律腳步的放緩,依賴傳統的通用CPU已經無法滿足復雜的深度學習網絡的算力要求,GPGPU和專用AI芯片在數據中心的比重也因此變得越來越高,有效緩解了“算力赤字”的問題,而本書中谷歌TPU的繫統設計從芯片到整機再到集群的完美契合正是當代數據中心一體化實踐的*案例。

     
    內容簡介
    本書介紹了倉儲級計算機(WSC)的設計。這種計算平臺是雲計算的核心,支撐著我們每天都在使用的各種強大的互聯網服務。書中討論了此類新型繫統如何將數據中心本身當作一臺超大規模的倉儲級計算機來使用,同時又能使軟硬件充分協同並提供高性能的互聯網服務。每一章都涵蓋多個真實世界的案例,其中包括詳盡的谷歌在線服務的基礎設施信息
    全書共分8章。第1章為緒論,概述倉儲級計算機及其架構;第2章首先總體介紹WSC中運行的應用,以及包括平臺層軟件、集群層基礎軟件、監控和管理軟件在內的繫統基礎設施技術棧;第3章涵蓋關鍵的硬件組件,重點討論服務器和加速器組件、存儲架構和數據中心網絡設計,以及計算、存儲和網絡之間的相互作用;第4章著眼於更底層的繫統設計,重點關注數據中心電力、冷卻基礎設施和建築的設計;第5章討論能耗和能效相關的話題,包括穩定測定能效的挑戰、衡量數據中心能效的電力使用效率以及電力超額配置的設計和好處;第6章講解如何對WSC的TCO進行建模,其中包括資本支出和運營支出,並通過案例比較傳統計算機和WSC計算機;第7章討論正常運行時間和可用性,包括如何對故障進行分類以及故障處理、維修優化的方法;第8章總結歷史趨勢並展望未來——WSC和雲計算將成為主流和中心。

    本書介紹了倉儲級計算機(WSC)的設計。這種計算平臺是雲計算的核心,支撐著我們每天都在使用的各種強大的互聯網服務。書中討論了此類新型繫統如何將數據中心本身當作一臺超大規模的倉儲級計算機來使用,同時又能使軟硬件充分協同並提供高性能的互聯網服務。每一章都涵蓋多個真實世界的案例,其中包括詳盡的谷歌在線服務的基礎設施信息



    全書共分8章。第1章為緒論,概述倉儲級計算機及其架構;第2章首先總體介紹WSC中運行的應用,以及包括平臺層軟件、集群層基礎軟件、監控和管理軟件在內的繫統基礎設施技術棧;第3章涵蓋關鍵的硬件組件,重點討論服務器和加速器組件、存儲架構和數據中心網絡設計,以及計算、存儲和網絡之間的相互作用;第4章著眼於更底層的繫統設計,重點關注數據中心電力、冷卻基礎設施和建築的設計;第5章討論能耗和能效相關的話題,包括穩定測定能效的挑戰、衡量數據中心能效的電力使用效率以及電力超額配置的設計和好處;第6章講解如何對WSC的TCO進行建模,其中包括資本支出和運營支出,並通過案例比較傳統計算機和WSC計算機;第7章討論正常運行時間和可用性,包括如何對故障進行分類以及故障處理、維修優化的方法;第8章總結歷史趨勢並展望未來——WSC和雲計算將成為主流和中心。


     


    本書主要面向當今WSC繫統的架構師和程序開發人員,希望能為有志於在此重要領域發展的人員打下一個堅實的基礎,同時相關的內容也適用於那些僅想了解互聯網基礎設施信息的人群。

    作者簡介

    作者簡介


    路易斯·安德烈·巴羅索(Luiz André Barroso)  谷歌研究員、ACM會士,也是AAAS會士。目前領導著谷歌地圖的工程基礎設施工作,曾是谷歌平臺工程團隊的任經理,負責設計公司的計算平臺。在網頁搜索、基礎軟件、存儲可用性、能效和硬件設計多個工程領域都有涉獵。


    烏爾斯·霍爾茲勒(Urs Hölzle)  谷歌首位工程副總裁,自1999年以來一直領導著谷歌技術基礎設施的開發。他目前的職責包括服務器、網絡、數據中心以及基礎軟件的設計與運維,以支持谷歌內部和對外的雲平臺。他是ACM和AAAS會士、瑞士技術科學院和國家工程院的成員,並在美國的世界自然基金會的董事會任職。


    帕塔薩拉蒂·蘭加納坦(Parthasarathy Ranganathan) 谷歌計算和數據中心硬件領域的技術帶頭人。此前,他曾是惠普實驗室的研究員和首席技術專家,領導著繫統和數據中心的研究。他發表了大量的論文,作為共同發明人的專利超過100項。他還是ACM SIGARCH Maurice Wilkes獎的獲得者以及萊斯大學傑出青年工程校友獎得主。Partha目前是谷歌的傑出工程師、IEEE和ACM會士。


    譯者簡介
    徐凌傑,阿裡雲資深技術專家,負責包括GPU和AI芯片在內的數據中心異構計算基礎設施,專注於架構與應用的軟硬件協同。在加入阿裡巴巴之前,他曾在NVIDIA、AMD和三星擔任過多個大型GPU芯片項目的高級管理和架構師職位。他本科就讀於上海交通大學信息工程專業,後赴美在德州大學奧斯汀分校獲計算機體繫結構碩士學位,並擁有加州大學伯克利分校的MBA學位。

    目錄
    譯者序
    致謝
    作者簡介
    譯者簡介
    第1章緒論1
    1.1倉儲級計算機2
    1.2規模化下的成本效益3
    1.3不僅是服務器的簡單堆砌4
    1.4單個數據中心與多個數據中心4
    1.5為什麼WSC對你至關重要5
    1.6WSC架構概述6
    1.6.1服務器6
    1.6.2存儲7
    1.6.3網絡結構8

    譯者序
    致謝
    作者簡介
    譯者簡介
    第1章緒論1
    1.1倉儲級計算機2
    1.2規模化下的成本效益3
    1.3不僅是服務器的簡單堆砌4
    1.4單個數據中心與多個數據中心4
    1.5為什麼WSC對你至關重要5
    1.6WSC架構概述6
    1.6.1服務器6
    1.6.2存儲7
    1.6.3網絡結構8
    1.6.4建築與基礎設施9
    1.6.5電力使用11
    1.6.6故障與維修處理12
    1.7本書概述12
    第2章工作負載與基礎軟件15
    2.1WSC繫統棧15
    2.2平臺層軟件16
    2.3集群層基礎軟件17
    2.3.1資源管理17
    2.3.2集群基礎軟件18
    2.3.3應用框架18
    2.4應用層軟件19
    2.4.1工作負載多樣性19
    2.4.2網頁搜索20
    2.4.3視頻服務22
    2.4.4學術文章相似度搜索23
    2.4.5機器學習24
    2.5監控基礎設施27
    2.5.1服務層儀表盤27
    2.5.2性能診斷工具27
    2.5.3平臺層健康監控28
    2.6WSC軟件的權衡29
    2.6.1數據中心和臺式機29
    2.6.2性能與可用性工具箱30
    2.6.3購買還是自建32
    2.6.4長尾容忍33
    2.6.5工程師應該知道的延遲數據33
    2.7雲計算35
    2.7.1面向公有雲服務的WSC和對內服務的WSC36
    2.7.2雲原生軟件36
    2.8倉儲級信息安全37
    第3章WSC硬件組件39
    3.1服務器硬件39
    3.1.1服務器和機架概述40
    3.1.2大型SMP通信效率的影響43
    3.1.3高性能服務器和低性能服務器45
    3.2計算加速器48
    3.2.1圖形處理器49
    3.2.2張量處理器50
    3.3網絡52
    3.3.1集群網絡52
    3.3.2主機網絡56
    3.4存儲57
    3.4.1硬盤托盤與無盤服務器57
    3.4.2WSC非結構化存儲58
    3.4.3WSC結構化存儲59
    3.4.4存儲與網絡技術相互作用60
    3.5平衡的設計61
    3.5.1繫統平衡:存儲層次結構62
    3.5.2量化延遲、帶寬及容量62
    第4章數據中心基礎:建築、電力與冷卻65
    4.1數據中心概述65
    4.1.1等級分類與規格65
    4.1.2建築基礎知識66
    4.2數據中心電力繫統68
    4.2.1不間斷電源繫統68
    4.2.269
    4.2.3交流與直流配電架構對比70
    4.3應用實例:冗餘徑向配電71
    4.4應用實例:中壓電源層72
    4.5數據中心冷卻繫統74
    4.5.1機房空調繫統76
    4.5.2冷水機組77
    4.5.3冷卻塔77
    4.5.4自然冷卻79
    4.5.5對氣流的考量79
    4.5.6機架內冷卻、行級冷卻和液體冷卻81
    4.5.7基於集裝箱的數據中心82
    4.6應用實例:谷歌數據中心頂部冷卻繫統84
    4.7本章小結84
    第5章能耗與能效85
    5.1數據中心能效85
    5.1.1PUE指標86
    5.1.2PUE指標的問題88
    5.1.3數據中心能效損失來源89
    5.1.4提升數據中心能效90
    5.1.5基礎設施之外的因素91
    5.2計算能效92
    5.2.1能效的測量92
    5.2.2服務器能效92
    5.2.3WSC使用畫像93
    5.3能耗成比例計算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繫統其他部分的能耗成比例98
    5.3.4低功耗模式的相對有效性99
    5.3.5軟件在能耗成比例中的作用100
    5.4通過專用定制提高能效103
    5.5數據中心供電105
    5.5.1部署適量的設備105
    5.5.2數據中心超額用電105
    5.6服務器能量使用趨勢107
    5.7本章小結109
    第6章成本建模111
    6.1資本成本111
    6.2運營成本113
    6.3案例分析114
    6.4實際數據中心成本116
    6.5建模部分使用的數據中心117
    6.6公有雲成本118
    第7章故障處理與維修119
    7.1軟件容錯120
    7.2故障分類121
    7.2.1故障嚴重性分級122
    7.2.2導致服務級故障的原因123
    7.3機器級故障124
    7.3.1導致機器級故障的原因127
    7.3.2故障預測128
    7.4維修129
    7.5容錯不是隱藏錯誤130
    7.6集群繫統設計的故障統計131
    第8章結束語135
    8.1硬件136
    8.2軟件137
    8.3經濟性與能效138
    8.4打造響應快速的大規模繫統139
    8.4.1不斷演進的工作負載139
    8.4.2殘酷的阿姆達爾定律139
    8.4.3為微秒級繫統優化140
    8.4.4長尾140
    8.5展望141
    8.5.1摩爾定律的終結141
    8.5.2加速器與全局繫統設計141
    8.5.3軟件定義基礎設施142
    8.5.4計算機體繫結構和WSC143
    8.6總結144
    參考文獻145

    前言
    譯者序
    “數據中心”這一名詞為人們所熟知已有幾十年的歷史,而雲計算作為構建在此之上的一場產業革命,正在改造著社會的各行各業。現如今,雲計算早已被應用於社會管理和民生服務的方方面面,而互聯網公司作為雲計算早的推動者和受益者,正在依靠數據技術和算力能力把雲計算打造成商業創新的基礎設施。
    IaaS(Infrastructure as a Service,基礎設施即服務)無疑是當今雲計算重要的組成部分,它通過整合計算、存儲和網絡資源降低硬件和運維成本,同時利用雲本身的彈性實現靈活性,從而為用戶帶來可觀的經濟收益。雲計算將傳統的企業IT轉移到雲上,把“共享”的概念體現得淋漓盡致,毫不誇張地說,這種“規模化下的經濟效益”是商業模式創新的巨大成功。
    然而,雲計算更是一場技術革命,依托雲IaaS的底層技術重構基礎軟件和頂層應用正是大勢所趨,容器、微服務和函數計算所代表的正是雲原生(Cloud Native)設計理念的核心。以互聯網服務為代表的大型應用,由於其規模大、算力高,加之對延遲和可用性有要求,使得應用開發者從設計之初就必須考慮雲基礎設施的特性,把數據中心高效地當作一臺計算機來使用,即Datacenter as a Computer(數據中心即計算機),這是一個龐大的繫統工程。

    譯者序


    “數據中心”這一名詞為人們所熟知已有幾十年的歷史,而雲計算作為構建在此之上的一場產業革命,正在改造著社會的各行各業。現如今,雲計算早已被應用於社會管理和民生服務的方方面面,而互聯網公司作為雲計算早的推動者和受益者,正在依靠數據技術和算力能力把雲計算打造成商業創新的基礎設施。


    IaaS(Infrastructure as a Service,基礎設施即服務)無疑是當今雲計算重要的組成部分,它通過整合計算、存儲和網絡資源降低硬件和運維成本,同時利用雲本身的彈性實現靈活性,從而為用戶帶來可觀的經濟收益。雲計算將傳統的企業IT轉移到雲上,把“共享”的概念體現得淋漓盡致,毫不誇張地說,這種“規模化下的經濟效益”是商業模式創新的巨大成功。


    然而,雲計算更是一場技術革命,依托雲IaaS的底層技術重構基礎軟件和頂層應用正是大勢所趨,容器、微服務和函數計算所代表的正是雲原生(Cloud Native)設計理念的核心。以互聯網服務為代表的大型應用,由於其規模大、算力高,加之對延遲和可用性有要求,使得應用開發者從設計之初就必須考慮雲基礎設施的特性,把數據中心高效地當作一臺計算機來使用,即Datacenter as a Computer(數據中心即計算機),這是一個龐大的繫統工程。


    開放和互通則是雲計算的另一張名片。放眼世界,無論是谷歌、亞馬遜,還是阿裡巴巴,這些互聯網公司無一不是在體量達到了一定規模之後,把自有的技術體繫開源、開放,再通過雲計算的形式普惠給更多的中小企業。PaaS(Platform as a Service,平臺即服務)不僅可以讓雲上的用戶根據業務情況來快速構建適合自己的繫統,更能通過其強大的基礎軟件能力屏蔽底層的硬件差異和細節,讓開發者更專注於頂層的業務邏輯。通過開源和開放打破自有的、封閉的技術體繫,讓全社會、全世界的經驗積累變得更加通用,讓地球變平,是雲計算帶來的更大變革。


    AI技術的出現和普及使得機器智能往前跨了一大步,這同時也對數據中心的算力能力提出了更高的要求。隨著摩爾定律腳步的放緩,依賴傳統的通用CPU已經無法滿足復雜的深度學習網絡的算力要求,GPGPU和專用AI芯片在數據中心的比重也因此變得越來越高,有效緩解了“算力赤字”的問題,而本書中谷歌TPU的繫統設計從芯片到整機再到集群的完美契合正是當代數據中心一體化實踐的案例。


    5G時代的到來同樣給數據中心的設計者提出了新的挑戰,無處不在的移動互聯網、AIOT產生的源源不斷的海量數據都必將讓我們重新審視數據中心現有的計算、存儲和網絡架構——倉儲級的數據中心是否仍然適用於邊緣場景?未來的不確定性更意味著無限的可能,這也正是雲計算黃金時代的開端。


    中國經濟的未來在於數據技術與釋放生產力的結合,這將給激發內需帶來跨越式的發展機遇,而雲計算則將成為必不可少的商業基礎設施資源。翻譯本書的初衷也正是在於傳播知識、分享觀點和探討未來,希望本書能通過諸多數據中心一體化的實踐給各位雲計算行業的從業者帶來啟發。


    後,特別感謝在本書翻譯過程中給予我幫助的各位同事和朋友,以及華章公司的關敏編輯,是你們的反饋和專業的指導使得本書能夠更加貼合原著思想地與各位讀者見面。


    徐凌傑


    2019年11月12日 於杭州

    媒體評論
    5G時代的到來,意味著萬物互連後帶來的數據大爆炸和數據來源的更加多樣,而傳統的超算中心和新興的互聯網企業都有日益旺盛的算力需求,在人工智能、大數據、雲計算、區塊鏈、邊緣計算等新一代信息技術迅猛發展的大趨勢下,他們也在向彼此靠攏、相互融合、創新發展。數據中心一體化設計正是應對多樣化工作負載融合創新的重要創新成果,值得每一位致力於此領域的研究人員和從業者認真思考和學習。
    ——張雲泉,中國科學院計算技術研究所研究員、中國計算機學會高性能計算專委會秘書長、ACM 中國高性能計算專家委員會主席

    今天,以谷歌、亞馬遜、阿裡等為代表的公司和機構,把成千上萬的“電腦”以奇妙的方式組合起來,通過集中的方式、基於海量的數據,給世界上各種組織與個人提供“無窮”的計算與存儲資源,從而為人類提供各式各樣的信息服務。這本書以谷歌的實踐和理解出發,結合世界上*的計算機繫統與體繫結構領域的進展,給讀者展示了這樣一個“巨型電腦”的軟硬件組成、核心要素、評價指標、成本分析以及未來發展趨勢。如果你也想“造”一個這樣的“巨型電腦”,那這本書一定應該在你的書目裡!

    5G時代的到來,意味著萬物互連後帶來的數據大爆炸和數據來源的更加多樣,而傳統的超算中心和新興的互聯網企業都有日益旺盛的算力需求,在人工智能、大數據、雲計算、區塊鏈、邊緣計算等新一代信息技術迅猛發展的大趨勢下,他們也在向彼此靠攏、相互融合、創新發展。數據中心一體化設計正是應對多樣化工作負載融合創新的重要創新成果,值得每一位致力於此領域的研究人員和從業者認真思考和學習。


    ——張雲泉,中國科學院計算技術研究所研究員、中國計算機學會高性能計算專委會秘書長、ACM 中國高性能計算專家委員會主席


     


    今天,以谷歌、亞馬遜、阿裡等為代表的公司和機構,把成千上萬的“電腦”以奇妙的方式組合起來,通過集中的方式、基於海量的數據,給世界上各種組織與個人提供“無窮”的計算與存儲資源,從而為人類提供各式各樣的信息服務。這本書以谷歌的實踐和理解出發,結合世界上*的計算機繫統與體繫結構領域的進展,給讀者展示了這樣一個“巨型電腦”的軟硬件組成、核心要素、評價指標、成本分析以及未來發展趨勢。如果你也想“造”一個這樣的“巨型電腦”,那這本書一定應該在你的書目裡!


    ——汪玉,清華大學教授


     


    超大規模雲數據中心是當前支撐互聯網和人工智能發展的*重要的基礎設施,徐凌傑是這個領域的專家,他專業精到的譯文讓我們可以快速領略這個領域*前沿的進展。


    ——劉軍,浪潮集團人工智能與高性能計算總經理


     


    AI終究會超越人的大腦,因為其結構與功能可迅速迭代優化,從而提升規模效率。徐凌傑是一位傑出的架構師,他的這本譯作將谷歌數據中心作為倉儲計算機的秘訣拆解到了末梢。開源精神、嚴謹的算法框架與技術解決方案,值得AI業者參考。


    ——楊靜創始人



     
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