美国加利福尼亚州伯林格姆当地时间本周三，Google 负责技术和运营的副总裁 Urs Hoelzle 在 EclipseCon 会议上透露了 Google 数据中心运行的一些秘密。许多人都认为， Google 在运行数据中心方面的经验比其搜索算法更宝贵。
Google 能够以数以百万美元计，而不是数以千万美元计的资金构筑其计算基础设施的秘密是：购买相对廉价的计算机。通过研究硬件成本，Google 的技术人员发现，购买一些高端服务器的成本要远高于数十台更简单的“大众化”服务器。这种策略的难题就在于使这些硬件协调地运行，确保一台计算机的故障不会影响任务的执行，例如返回搜索结果或显示广告。
Hoelzle 说，我们考虑到了家用 PC。家用 PC 因软件和硬件缺陷而造成的崩溃每 3 年才会发生一次。他说，如果拥有数千台 PC，每天有一台 PC 崩溃是很正常的。因此，最好是能够以自动的方式解决这一问题，否则服务肯定会出现问题。
Google 已经开发了大量的软件工具，来完成计算设备的安装。它开发了被称为“Google文件系统”的文件系统，能够处理 64MB 大小的数据块。更为重要的是，它能够应付随时可能发生的磁盘或网络故障。Hoelzle 说，我们开发了容错软件。如果有应付故障的措施，PC 就完全可以担负提供互联网服务的重任。Google 数以千计的 PC 服务器运行一种基于 Red Hat 版本的简化版 Linux，该版本只是针对 Google 专门修改的操作系统内核。
Google 还设计了一种能够处理海量数据、迅速响应查询的系统，它将整个 Web 划分为数以百万计的 Google 的技术人员称之为 shard 的小块儿。Google 创建了一个出现在 Web 上的词汇的索引，但它还有大量的文档服务器存储收集的网页。
据 Hoelzle 称，Google 另一个重要的技术创新是，使在数以千计的服务器上运行的软件的开发非常简单。通常情况下，开发在并行服务器上运行的应用软件需要专门的编程工具和技能。名为 MapReduce 的这款编程工具对于 Google 降低成本是非常重要的。Hoelzle 说，成本是购买设备的成本和编写软件的编程时间之和。从去年开始，Google 已经开始大面积使用 MapReduce 编程工具。
Google 还开发了批量任务调度软件。名为 Global Work Queue 的这款软件能够将计算工作分解成许多更小的任务，并将它们分配给各台计算机完成。
Hoelzle 表示，尽管考虑了故障问题，但这还不能解决所有问题。在演讲中，它展示了用于应对 Google 数据中心发生的紧急事件的6辆救火车的照片。
在接受 CNET News.com 采访时，Hoelzle 表示，电力成本是 Google 的数据中心设计中的另一个重要因素。他说，不包括人力成本在内的运行成本直接与电力成本相关。电力是降低数据中心运行成本的一个因素，我们不但要降低设备采购费用，还需要降低运行成本。
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