云存储技术带来了什么

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将带来一场革命。技术革命一定是源于某项技术突破，那么云计算又是源于何？从技术的视角看，云计算所突破的就是海量存储技术以及在此基础上的并行计算技术的突破，上述技术突破展现出来的几乎无限的扩展、海量计算以及高可用的特性正是企业所迫切需要的。本文将就企业信息系统中如何更好应用上述技术进行探索。

技术带来了什么

水平扩展说到底就是使用更多的主机来承担运算。假设一台主机在运行一年的时间里发生的故障是n次，那么20台主机在运行一年的时间里发牛故障的次数则为 20n，由此看出营销与市场营销当某个集群中主机的数量达到一定程度，在一年中发生故障的概率将会非常大，甚至每天有机器发生故障也不是危言耸听。许多云存储技术都将此作为基抖音1w赞多少钱本的设计前提，凶此云存储技术天生具有良好的高可用性与容错性。

是否可把现在的企业应用都替换了？不行。实行应用前需先满足CAP理论，依据这个理论，一个大规模分布式数据库系统，有以下三个需求：

• 一致性(Consistency)：对于所有的数据库客户端使用同样的查询都可以得到同样的结果，即使是有并发更新的时候也是如此。
• 可用性(AvailabiLity)：所有的数据库客户端总是可以读写数据。
• 分区耐受性(Partition Tolerance)：数据库可以分散到多台机器上，即使发生网路故障，被分成多个分区，依然可以提供服务。

CAP理论指出，同时只能具有这三个特性中的两个。传统的关系型数据库所强调的是一致性(C)与可用性(A)，而在分区耐受性(P)方面的支持十分有限。而云存储技术特别强调了分区耐受性(P)，从而弥补了关系型数据库在此方面的不足，接下来的区别就是选择可用性(A)还是一致性(C)了。对于CP系统，放弃的是可用性(A)，数据可保持一致性，但如果有节点发生故障，仍然会有部分数据无法访问；而对于AP系统，放弃的则是一致性(C)，那么你的系统就有可能返回不太精确的数据。

以上技术特点决定了云存储技术有一些特别擅长的领域。例如访问流量可能会非常大，即随时访问数据量非常大，从而需要大规模分布式部署。考察读写操作的比例，特别适合统计分析型工作。有时对于数据一致性要求并不高，可以容忍当某个数据被写入后，在一段合理的时间内可能会有部分用户读到的是写入之前的数据，搜索业务就是一个典型例子。但同时也有些计算领域并非云存储技术所擅长。例如事务密集型计算，这类计算对一致性要求非常高，相比读操作，写操作会频繁持续发生。

通过以上分析，我们发现，年轻的云存储技术并非完美无暇，看似古老的关系型数据库在其面前也并非一无是处。云存储技术现在不是，将来也不应该是关系型数据库的替代者。在我们为它所展现出来的那些令人激动的特性面前，必须冷静分析，这是否就是企业运算所需要的？至少现在看来不是全部。

企业应用探索

• 数据仓库

数据仓库将集中来自几乎所有业务生产系统的数据，对外提供企业的各种精准营销包括查询报表以及数据分析。从功能看这是一个典型的统计分析型工作，日常大量发生的都是读操作。另一方面需要周期性地从业务生产系统收集原始数据，并可能需要对其进行进一步的数据加工，这一过程繁琐密集。数据量无疑非常大，实际生产中的数据仓库通常需要保留几年至十几年的数据，可以达到TB级，其中一些数据表可能会达到几十亿条甚至更多的记录数。以上这些需求特点决定了其特别适合采用云存储技术。

• 企业统一资料库

所谓企业统一资料库，就是将企业运行中所基于的各种资料集中到一个应用系统中进行统一管理，再由这个系统以服务的方式，提供给所有需要的其他业务系统，所提供的服务除普通查询外，还应包含基于搜索引擎的资料搜索服务，包括商品(以及商品类别、品牌)、合作伙伴(供应商、客户、加盟商等)、合同(采购合同、销售合同、加盟合同等)等。在这个应用中读操作发生的频率将远大于写操作，尤其当其以在线方式提供资料服务时更是如此，例如为网店提供资料服务。

云存储在内的一系列云计算技术都还处于起步阶段，就如IT历史上的其他新技术一样，在为我们展示出令人激动的新特性同时，还有很多不足。这些不足既包括技术本身还有很多有待完善的地方，也包括围绕其后续开发工具不足导致的进入门槛偏高，以及与传统技术的融合程度不高等等。但这些并不妨碍它未来美好的明天，为客户不断创造新的价值。