当我们遇到过各种各样的问题，比如应用程序bug、操作系统的bug、人为失误，甚至还有硬盘、内存、连接器、网络以及电源失效等造成的问题。所以，持续的监控、错误侦测、灾难冗余以及自动恢复的机制必须集成在GFS中。
其次，以通常的标准衡量，我们的文件非常巨大。数GB文件都可能非常普遍。每个文件通常都包含许多应用程序对象，比如web文档。
当我们未来需要处理快速增长并由数亿个对象构成的、数以TB的数据集时，采用管理数亿个KB大小的小文件的方式是非常不明智的，尽管有些文件系统支持这样的管理方式。因此，设计的假设条件和参数，比如IO操作和Block的尺寸都需要重新考虑。
第三，绝大部分文件的修改是采用在文件尾部追加数据，而不是覆盖原有数据的方式。对文件的随机写入操作在实际中几乎不存在。一旦写完之后，对文件的操作就只有读，而且通常是按顺序读。
大量的数据符合这些特性，比如：数据分析程序扫描的超大的数据集；正在运行的应用程序生成的连续的数据流；存档的数据；由一台机器生成、另外一台机器处理的中间数据，这些中间数据的处理可能是同时进行的、也可能是后续才处理的。
对于这种针对海量文件的访问模式，客户端对数据块缓存是没有意义的，数据的追加操作是性能优化和原子性保证的主要考量因素。
第四，应用程序和文件系统API的协同设计提高了整个系统的灵活性。比如，我们放松了对BFS一致性模型的要求，这样就减轻了文件系统对应用程序的苛刻要求，大大简化了BFS的设计。
BFS还引入了原子性的记录追加操作，从而保证多个客户端能够同时进行追加操作，不需要额外的同步操作来保证数据的一致性。”
端起咖啡又喝了一口，宁子默已经习惯了身边这四人目瞪狗呆的状态。
放下杯子，宁子默再也懒得去解释那些技术细节，但还是提点到：
“BFS一早就规划了四大核心技术体，其中涵盖了第一个部分的分布式基础设施，包含的模块有文件系统（File），分布式锁服务（Chubby）和数据化序列协议（ProtocolBuffer）。
而第二部分是分布式大规模数据处理模块，其中包含分布式运算程序的编程框架和对应的数据查询语言。他们或许和SQL和类似，但实际上它应该被称之为DSL（Domain-SpecificLanguage）。
第三部分则是分布式数据库技术，它包含的模块就有分布式数据存储系统（BigTable）和数据库分区系统（Sharding）。
最后一部分当然包含数据中心优化技术，这些技术中包括综合考虑的数据中心高温化，还有电池与服务器相应整合技术等。”
撇了撇嘴，宁子默皱着眉头说，“搜索引擎是一个全盘技术的考虑，但我仅仅只举了一个很简单的例子，并且其应用范围还只是在网页搜索结果当中，并没有提及一整个生态的整体考虑。
但我所说技术方面的内容，远比我现在讲给你们听的内容要复杂的多。每一个单项里都会包含大量工作人员相应的工作成果，确实不是短期内可以去实现的。
但好在我们【Bing】团队的目标明确啊。”
“梦想还是要有的，万一实现了呢？”宁子默撇着嘴挑了挑眉毛。
这个轻挑的动作，在Kaltix三人组的眼里却郑重如斯。
办公室里鸦雀无声，除了必要的眨眼，好半天都没有一个人有多余的动作。
大概是忍受不住这种沉重的气氛，霍夫曼赶忙站起身来，去门口招呼人帮忙添上几杯咖啡。
霍夫曼也算看出来了，宁子默今天多少都带点“火气”，所以平日里一沾即过的风格变得凌厉无比。接连的前瞻和技术开诚布公地公示出来，定然让他斯坦福大学的三位学弟有些承接不住。
待人送来新的咖啡，霍夫曼才赶忙招呼道，“来，先喝点东西消化消化。宁原来在Paypal带团队的时候就是这样的风格，每一次他有一个新的方向时，总是向着那个方向勇往直前。
这么两年来，我从未见他失败过。但为什么不会失败，相信你们刚刚也都看到了。那是因为他在每一个细节的把控方面都已经做到了极致，这才有我们步步为营的每一次胜利。”
赛普明显是三人里边拿主意的那一位，霍夫曼话音刚落，赛普就点了点头。
虽然一直都是那位年轻的宁在说话，但是赛普总是觉得自己的嗓子有些痒。
咳嗽一声看了看身边的同伴，见他们都轻轻地点了点头，赛普清了清嗓子说到，“宁，我们已经清楚地看到你描绘的未来，也如同霍夫曼学长说的那样，明白你在计划的每一个细节都十分重视。
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