Slideshare創(chuàng)始人：我們應(yīng)用云計算的慘痛教訓(xùn)
對初創(chuàng)公司而言，云計算可謂是利器，因為只要通過鼠標(biāo)點擊就能一下子擁有幾乎無限的計算能力，而且通過這些計算能力能夠很好地開創(chuàng)新的機遇。通過鼠標(biāo)點擊就能一下子啟動或者關(guān)閉上千臺服務(wù)器是一個非常強大的能力，但就好象漫畫書所教我們的那樣“great power comes great responsibility（能力越大，責(zé)任越大）”。
我公司Slideshare在我們幾乎所有的事情中都使用到了云計算，這也導(dǎo)致，我們在使用云計算方面也出現(xiàn)一些大錯，下面是兩個最明顯的例子：
在沒有試用之前就浪費了五千美元
幾個月前，我們開始非常著迷于Hadoop，我們甚至在辦公室中組織了一個Hadoop黑客日（Hackday），并非常迅速地編寫一些Hadoop原型代碼來對SlideShare用戶的數(shù)據(jù)進行分析，
Hadoop分析本身是一個極為適合云計算的任務(wù)。雖然你需要一大堆電腦，但卻僅需一天就能把所有的數(shù)據(jù)都給處理了。但當(dāng)我們開始使用越來越多和越來越真實數(shù)據(jù)集來測試我們的原型代碼時，它開始花費越來越多的時間來完成一個任務(wù)。
在那個時刻，我決定將機器的數(shù)目翻四倍（從20臺升至75臺）。這個決定是非常有意義的，如果一個任務(wù)需要100個計算時才能完成，那么100臺機器就只需1個小時就能將這個任務(wù)快速地完成。
在我做這個決定的幾小時后，一次大型站點事故引起所有工程團隊人員的注意，為了解決處理這個事故和其它相關(guān)的事故，我們連續(xù)工作一個晚上和一個整天，最終直到周五的下午才全部搞定。在我們心安理得享受了一個周末之后，周一上班的時候我們發(fā)現(xiàn)在事故之前運行的Hadoop分析任務(wù)還在繼續(xù)運行著。我們包含 Bug的代碼以一種我們沒有預(yù)想到的方式失敗了，以至于在這個問題上就算加入再多的硬件也解決不了這個問題，同時，我們收到了一張來自Amazon Web Service的五千美元的賬單。
我們的教訓(xùn)是：如果你真正想使用云計算的力量，那么你需要不停地觀測支出，并且確保它沒有出現(xiàn)亂來的情況或者超出預(yù)算，特別當(dāng)你快速地伸展和縮小使用云計算的規(guī)模時。不巧的是，Amazon Web Service并沒有提供任何提醒或者圖表工具來幫助用戶簡單地跟蹤支出，雖然跟蹤支出是一個牽涉到下載CSV文件，將它們導(dǎo)入Excel并進行分析的繁瑣流程，但它卻是不可或缺的。
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使用云存儲的麻煩
我們最近發(fā)現(xiàn)我們在存儲（S3）方面的開支急劇地增大，經(jīng)過多天的調(diào)查，發(fā)現(xiàn)我們在使用存儲方面沒有明確的原則，比如，一些可以被刪去的文件還保留著；不同類型的文件被放置在同一個目錄；還有些文件我們根本不知道它們的來源和它們還是否需要。
Amazon S3，和其它類似的云存儲，都可以被認為是一個大型的文件系統(tǒng)，它們不會對數(shù)據(jù)的位置進行任何控制，它由使用者來確保這個存儲是否被有條理的使用。如果一個人寫代碼，這是很簡單，但是讓一個團隊來寫多個依賴云存儲的程序時，是很容易忘記刪除某些文件的。你需要確保你們沒有浪費存儲，唯一的方法是需要非常明確地定義那些數(shù)據(jù)存放在那些地方。一個最佳實踐是將不同類型的資源放置在不同的”bucket（桶，S3的最高層的目錄）“，這也是唯一地能讓你得到每種類型數(shù)據(jù)的占有空間的方法。
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蜘蛛俠的原則
在上面兩個例子中，我們知道了我們并沒有很嚴(yán)格地使用云計算的力量，如果讓我們之前借用硬件的話，我們也會觸及硬件的限制（比如，磁盤空間用完），這是一件麻煩的事情，但去逼迫我們總結(jié)一下過去的行為，來更合理地支出。擁有強大的云計算力量是一件好事，但是如果你要使用它，就要有一定的責(zé)任心。
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