《AWS雲端企業實戰聖經——亞馬遜如何構造雲端計算》是由中國台灣資深AWS操作專家林允溥(豆瓣)寫的一本書，知名度較高。上研以來，因為導師的關系接觸了比較多的雲計算概念比較多，對雲計算行業巨擘Google、Amazon、VMware等公司聽得比較多，但對他們的雲計算産品/解決方案的認識卻僅停留在粗淺的了解層次上。近期在圖書館偶遇這本書，故想認真一覽，希望能窺得AWS的一些更本源的東西。（目前雲計算知識還不成體系，時間匆促，故僅記錄本書中令我眼光一亮的内容，想了解更多請翻閱此書）
第一章：誰應該使用雲計算
這是打開當今對雲計算各種偏頗認識的鑰匙，雲計算不是萬能的，但沒有雲計算确實萬萬不能的。正如作者所言“雲端是一種工具，它适合在特定環境解決特定問題”。
1. 首先得意識到如今網絡已經平民化、普及化，其次要認識到雲計算誕生的需求來自多方面（web産生資料量、使用者通路量、pay for the peak...）;
2. 幾個負面的雲計算定義例子（當然不止這些）：“雲計算=使用VM”、“雲計算=分布式計算”、“使用雲計算=應用程式有高可擴充性” 、“所有系統都适合雲計算”；
3. 雲計算的定義非常多，這一方面是由于定義者出發的角度（使用者、伺服器提供者、裝置商）以及企業的利益訴求不一，另一方面則是因為學術界因研究需求造出的定義。本書給出的定義“依使用者所需，以網際網路為基礎，來提供大量的運算能力，分享資源和服務”，這跟作者的身份相符，從使用者/管理者的角度來定義，比較公允。
4. 雲計算三個層次：（比較清晰）
IaaS（Amazon、Rackspace）："通過網際網路，以服務的形式提供運算能力、儲存設備、網絡及其他基礎設施。" 核心技術虛拟化，對使用者”pay as you go”，機關image/VM；
PaaS（Google、MS、Salesforce.com）：概念基本同IaaS，但需要特定的執行環境。機關為應用程式，一般提供SDK、IDE及基礎管理操作；
SaaS（Google）：“完成的應用程式，通過網際網路以服務的形式提供給使用者”，使用者隻需要Browser，無需安裝軟體。
5. 注意雲計算與傳統計算架構如虛拟主機、專屬伺服器和主機托管的差別（這些傳統架構現在搖身一變，貼上了雲計算的标簽）。關鍵詞：可伸縮性（Elasticity）
6. 雲計算的優勢（成本、可用性、持久性）和風險參半；
7. 适合雲計算的場景（精彩），可從優點出發找各種應用場景的契合點。如Startup companies（成本、快速疊代...）、高可擴充性網絡應用、大量運算需求、備份和容災、開發與測試（環境快速搭建）。
第二章：雲計算上司者AWS
作者認為Amazon web service（AWS）是目前最好的雲計算服務，這并非盲目推崇，AWS是學習雲計算精髓的标本。
1. AWS的組合式服務概念：類似堆積木，提供多種服務滿足特定需求且各種服務可組合使用。涉及運算、存儲、資料庫、網絡、消息、監控、付款等；
2. AWS服務提供WS接口，包括SOAP、REST和Query API（類REST）。支援多種開發語言，SDK和IDE；
3. AWS的兩個重要概念：Region（地理上分離的大區域，同地區的AWS服務中EC2與這些服務通信不受網絡傳輸費）和Availability Zone（地區裡面資料中心的代号），一個Region含多個Availability zone；
4. 發現AWS使用了各種憑證和識别碼，看不懂，不關心，直接跳過。
第三章：AWS上手必備工具
AWS的服務都提供了SOAP和REST兩種接口，幾乎所有程式語言都可與其溝通。官方加第三方工具很多很多。
1. 各種服務的差別
[1]. S3 vs EBS：S3是完全獨立的“對象存儲服務”，通過WS通路，具有高持久性的永久存儲。EBS完全依賴于EC2的存儲服務，是SAN的概念，可對EBS Volume履歷快照；
[2]. EBS vs Instance storage：持久存儲 vs 本機EC2暫時存儲；
[3]. S3 vs CloudFront：S3是持久性的長期存儲，後者是暫時性緩存（類似CDN概念，資料主要來自S3）；
[4]. SimpleDB vs RDS：前者為Document store資料庫，後者是關系型資料庫（MySql）
[5]. EC2 vs GAE：前者是低級的IaaS，後者是進階的PaaS。
2. AWS傳輸收費節約：盡量把EC2的VM放在同一Availability zone，并避免不同AZ和Region的EC2 vm之間過多資料傳輸，盡量使用内部IP位址；
3. AWS計算signature時加入timestamp，須調整好AWS聯機時間，建議使用NTP（Network Time protocol）自動校正；
4. 分級收費（很多服務都采用這種收費規則，類似Google gmail）；
5. 通路控制工具：IAM（Identify and Access Management）和APL（Access Policy Language），正在完善，這部分工作比較難；
6. AWS主要的圖形接口工具：AWS Management Console（web app形式，支援服務受限）、AWS Toolkit for Eclipse（Java開發，資源多，需要通路密鑰）等；
7. AWS AP/CLI：EC2 API Tools（通過通路EC2的SOAP interface操作EC2的所有功能）、EC2 AMI Tools（包裝AMI）；
8. AWS SDK（作者推薦開發使用）：Java/.Net/PHP/Android/iOS， AWS Developer Cente；
9. 其它資源主要是AWS網站的Tutorial，Article&Blog。
第四章：AWS基礎：S3與雲端存儲服務
多數人對雲計算的了解為“把資料放在網絡上”，存儲功能是雲計算的基礎服務。
1. AWS存儲功能主要包括S3、SimpleDB和RDS；
2. S3存儲檔案，解決動态資料存儲問題（可擴充），滿足系統存儲無限量檔案需求。正常解決資料快速動态增長的方法：資料庫表（簡單but大量IO）、資料以檔案存儲到大容量儲存設備（SAN）并将metaData寫入DB（檔案可直接讀取，但開發複雜、資料一緻性難以保持、ACL弱）、使用獨立存儲服務（如S3，簡單但架構複雜，依賴S3的可用性）；
3. 增加CloudFront類CDN服務，可部分解決S3失效造成的資料無法讀寫問題；
4. S3的simplicity源自REST接口/SOAP接口提供，注重HA；
5. 收費名額：存儲容量、操作次數、網絡傳輸量；
6. S3的兩個組成層次：Bucket（名字唯一，一般一個應用/服務開一個容器就夠了，作為提供服務的端點）、Object（存儲在bucket中真正的檔案，包含其metadata，可通過對象命名實作階層化）；
7. S3是全AWS有效而非Region-specific（了解其名字的唯一性）。EC2則不是這樣。
8. S3對象存儲級别分标準（durability11個9）和低備份（RRS，4個9）；
9. S3的容器可設定為記錄對象版本（更新、删除都會保留原始版本，除非指定版本号）；
10. S3無查詢功能，可通過key listing及peek object來實作，或将索引存到MySQL/SimpleDB，查到再讀S3
11. 多部分上傳（分成小檔案，multipart upload），類似TCP中的MTU；
12. NoSql潮流興起原因：RDBMS可擴充性問題特别難解決（一般通過把資料分割存儲多台資料庫，讓多台資料庫同時查寫，而在應用程式中處理分割的資料，這樣資料庫變成了單純的資料寫入/讀取）。非關系型資料庫産品興起（Hbase、MongoDB…）,它們具有的共性：
1> Free schema(對應關系資料庫的固定)
2> Denormalization（這個概念一直不太了解）：NoSQL不提供join功能，建議把相關的屬性存儲在一起，否則要經過多次查詢并在應用層進行join；
3> 資料水準分割（利于高可用，高可擴充）；
4> Eventually consistent：關系型資料庫強調ACID，非關系型資料庫強調BASE；
13. CAP理論：Consistency、Availablity、Partition Tolerance在分布式系統中二選一；
14. SimpleDB：NoSQL資料庫服務，使用簡單、有彈性、高可擴充和高可用性。缺點是存儲容量受限、無資料類型（均以String存儲，這樣增加了應用層的資料處理工作）；
15. SimpleDB收費名額：機器使用率、存儲空間使用量、網絡傳輸量；
16. SimpleDB名詞：Domains（=Tables）、Items（=Rows）、Attributes（=Columns）、Values（=values）、Item name（=primary key）；
17. SimpleDB提供最終一緻性讀取和一緻性讀取（犧牲延遲和性能）
18. MySQL針對資料量和讀寫頻率的增加，一般采用MySQL replication或MySQL NDB cluster來應對（維護難度大），AWS推出的Oracle Database 11g的RDS服務helpful
19. NoSQL目前存在的挑戰（相對于傳統關系資料庫）：關系資料庫産品選擇多（NoSQL産品不夠成熟）、大量資料需求較少（大型網絡程式才需要）、無查詢語言标準（移植性不足）等；