Google公司有一套专属的云计算平台，这个平台先是为Google最重要的搜索应用提供服务，现在已经扩展到其他应用程序。Google的云计算基础架构模式包括4个相互独立又紧密结合在一起的系统：Google File Systemt分布式文件系统，针对Google应用程序的特点提出的MapReduce编程模式，分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。

　　Google File System文件系统(GFS)：除了性能，可伸缩性、可靠性以及可用性以外，GFS设计还受到Google应用负载和技术环境的影响。体现在4个方面：1)充分考虑到大量节点的失效问题，需要通过软件将容错以及自动恢复功能集成在系统中2)构造特殊的文件系统参数，文件通常大小以G字节计，并包含大量小文件3)充分考虑应用的特性，增加文件追加操作，优化顺序读写速度4)文件系统的某些具体操作不再透明，需要应用程序的协助完成。

　　MapReduce分布式编程环境：Google构造MapReduce编程规范来简化分布式系统的编程。应用程序编写人员只需将精力放在应用程序本身，而关于集群的处理问题，包括可靠性和可扩展性，则交由平台来处理。MapReduce通过Map(映射)和Reduce(化简)这样两个简单的概念来构成运算基本单元，用户只需提供自己的Map函数以及Reduce函数即可并行处理海量数据。为了进一步理解MapReduce的编程方式，下面给出一个基于MapReduce编程方式的程序伪代码。程序功能是统计文本中所有单词出现的次数。

　　分布式的大规模数据库管理系统BigTable：由于一部分Google应用程序需要处理大量的格式化以及半格式化数据，Google构建了弱一致性要求的大规模数据库系统BigTablet。BigTable的应用包括Search History，Maps，Orkut，RSS阅读器等。

　　BigTable是客户端和服务器端的联合设计，使得性能能够最大程度地符合应用的需求。BigTable系统依赖于集群系统的底层结构。一个是分布式的集群任务调度器，一个是前述的Google文件系统，还有一个分布式的锁服务Chubby。

　　Chubby是一个非常鲁棒的粗粒度锁，BigTable使用Chubby来保存根数据表格的指针，即用户可以首先从Chubby锁服务器中获得根表的位置，进而对数据进行访问。BigTable使用一台服务器作为主服务器，用来保存和操作元数据。主服务器除了管理元数据之外，还负责对tablet服务器(即一般意义上的数据服务器)进行远程管理与负载调配。客户端通过编程接口与主服务器进行元数据通信，与tablet服务器进行数据通信。

　　以上是Google内部云计算基础平台的4个主要部分。Google还构建其他云计算组件，包括一个领域描述语言以及分布式锁服务机制等。