云计算参考架构:
上图阐释如何创建私有和混合云，最终用户可以自行提供计算、 存储和网络。许多大型组织开始创建内部的私有云，来增强其数据中心战略。
58同城的云架构:
百度社区的云架构
结合对弹性服务的理解，第一个是弹性伸缩，你让你的业务随着你的性能，随着你的流量，随着业务的变化自动的伸缩流量，这是第一个点。第二个点是我能够自动的屏蔽异常处理，我的机器出问题的时候，对业务是透明的，也是没有影响的。
有道笔记 云架构:
在整个云存储系统中，可以采用的开源技术，主要开发语言有：C、PHP、Erlang、Python，开源产品有：Nginx、GraphicsMagick、MySQL、Memcached、Hadoop、Redis、Squid、Heartbeat、IPVS BIND
需要考虑的技术平台:
o－> Java平台
> Grails模仿Rails的Java平台实现
> Java_web 普通Java web程序
> Lift基于Scale的web框架
> Spring 流行的Java框架
o－> Ruby平台
> Rails3 一站式的Ruby Web框架
> Sinatra 极简主义的Ruby Web框架
o－> Python平台
> Django 最流行的PythonWeb框架
> Wsgi Python的CGI
o－> 其他平台
> Static page 静态页面
> node.js 异步Web框架
> Erlang
> php
> standalone 独立的程序
存储
×－> DB
－ Mongodb 最流行的Nosql数据库
－ Mysql传统开源关系数据库
－ Neo4j图数据库
－ Postgresql Mysql的有力竞争者
－ Redis极快的内存KV数据库
×－> 存储
－ Atmos EMC专业存储
－ FileSystem 远程NFS支持
－ Vblob 提供Amazon S3支持
×－> 其他
－ RabbitMQ 出色的Erlang队列系统
云计算系统架构的四个方面有怎样的影响：
- 可扩展性：我能否增加资源以处理增加的需求？
- 可用性：我的应用能否容忍短暂的和持久的故障？
- 可管理性：我是否有办法了解生产系统的健康和性能？
- 可行性：我能否在时间和成本预算之内构建和维护这个系统？
可扩展性
可扩展性来自于两个方面：资源和密度。能力是指增加额外的硬件，它可能微不足道（在一个负载均衡器后增加额外的网络服务器）也可能非常地困难（增加一个次要的数据库服务器）。密度是指你能以怎样的效率去使用已经拥有的能力。传统的性能调优可以大幅地增加密度。
可度量的资源
可度量的资源是某些需要小心监控的东西。举例来说，数据库连接就是一种可度量的资源。作为一种有限的资源，滥用它就会大幅度地降低密度。其他可度量资源的例子还包括认证服务器和第三方网络服务。这些有时被称为“隐形的资源”，因为开发人员设计架构时经常会忽略掉它们。
通过队列负载均衡
上传时的峰值可能会成为问题，尤其是在那些针对大量读取工作负载优化过的系统上。一种降低这种峰值的方式是，通过使用队列以等待时间交换可用性。 在这种方案下，新数据在数据库中不是同步保存的。相反，它们会被放到一个队列中，这是个后台进程监控器。这个后台进程可以使负载趋于平滑，以便数据库始终会被使用，而不是某些时候忙，其他时候闲。 使用队列的其他好处是可以批量处理那些工作。一般来说，把信息批量写入到数据库中要比一次一条记录快得多。
最后要说的是，这还增加了解耦点。后台进程或数据库可以宕掉，完全不会影响前端应用接受新数据的能力。
改善消息队列的可用性
如果过多的消息是被同时接收的，可以使用辅助的消息队列去保存过量的部分。为了做到这一点，你需要设计应用能够支持多个队列，即使最初你打算只部署有一个队列的应用。
记录错误的数据
大多数开发人员都很清楚需要去验证数据，但是当验证失败的时候，他们不知道做什么。仅仅弃掉数据和抛出错误是不够的。应该把错误的数据以它原有的格式记录下来，以便开发人员能够断定为什么会有这种错误的请求。
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作者：Petter Liu
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