技術(shù)革命一定是源于某項技術(shù)突破，那么云計算又是源于什么？從技術(shù)的視角來看，云計算所突破的就是海量存儲技術(shù)以及在此基礎(chǔ)上的并行計算技術(shù)的突破。正是這些突破，造就了諸如Google、Facebook、Twitter這些新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。另一方面企業(yè)信息系統(tǒng)正日益變得復(fù)雜與龐大，上面所述技術(shù)突破展現(xiàn)出來的幾乎無限的擴展、海量計算以及高可用的特性正是企業(yè)所迫切需要的。

一、云存儲技術(shù)帶來什么

云存儲技術(shù)最早來源于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，這也是可以理解的，這些企業(yè)所面臨的訪問量也是之前仟何企業(yè)所不曾遇到的。從一個數(shù)據(jù)就可以得知：現(xiàn)在支付寶每天新增的記錄數(shù)為3億條。顯然這樣的數(shù)據(jù)量以及在此之上的運算，不是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以支撐的了。

這里所說的云存儲技術(shù)并非特指某項技術(shù)，而是一大類技術(shù)的統(tǒng)稱，一般來自只要是具有以下特征的數(shù)據(jù)庫都可以被看作是云存儲技術(shù)。首先是共有幾乎無限的擴展能力，可以支撐幾百TB直至PB級的數(shù)據(jù)；此外，是采用了并行計算模式，從而獲得海量運算能力。簡而言之，當計算能力不足，無論是存儲還是運算，對于需求提出方而言，就是簡單的增加機器即可實現(xiàn)。云存儲更進一步的特征便是高可用性，也就是說，在任何時候都能夠保證系統(tǒng)正常使用，即便有機器發(fā)生故障。目前常見的符合這樣特征的系統(tǒng)，有Google的GFS以及BigTable，Apache基金會的Hadoop（HDFs和HBaSe），最初來自于Amazon現(xiàn)在也屬于Apache基金會的Cassandra，此外還有MongoDB、CouchDB、Hypetable、Redis等等。

作為可擴展性是指系統(tǒng)架構(gòu)可以讓系統(tǒng)提供更多的服務(wù)而不降低使用性能的特性。通過現(xiàn)有的機器增加硬件的容量、內(nèi)存進行垂直擴展，這是最簡單的達到可擴展性的手段，但這有個限度。而水平擴展則需要增加更多機器，每臺機器提供全部或部分數(shù)據(jù)。這樣所有主機都不必負擔全部業(yè)務(wù)請求。但軟件自己需要有內(nèi)部機制來保證集群中節(jié)點間的數(shù)據(jù)同步。而云存儲技術(shù)所帶來的可擴展性幾乎是無限的，并且對于投資者而言投入（硬件投資）與產(chǎn)出（提供更多的服務(wù)）幾乎是線性的。

水平擴展說到底就是使用更多的主機來承擔運算。假設(shè)一臺主機在運行一年的時間里發(fā)生的故障是n次，那么20臺主機在運行一年的時間里發(fā)牛故障的次數(shù)則為20×n，由此看出當某個集群中主機的數(shù)量達到一定程度，在一年中發(fā)生故障的概率將會非常大，甚至每天有機器發(fā)生故障也不是危言聳聽。許多云存儲技術(shù)都將此作為基本的設(shè)計前提，兇此云存儲技術(shù)天生具有良好的高可用性與容錯性。

是否可把現(xiàn)在的企業(yè)應(yīng)用都替換了？不行。實行應(yīng)用前，需先滿足EricBrewer的CAP理論（2002年被理論證明）。依據(jù)這個理論，一個大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，有以下三個需求：

1一致性（Consistency）：對于所有的數(shù)據(jù)庫客戶端使用同樣的查詢都可以得到同樣的結(jié)果，即使是有并發(fā)更新的時候也是如此。

2可用性（AvailabiLity）：所有的數(shù)據(jù)庫客戶端總是可以讀寫數(shù)據(jù)。

3分區(qū)耐受性（PartitionTolerance）：數(shù)據(jù)庫可以分散到多臺機器上，即使發(fā)生網(wǎng)路故障，被分成多個分區(qū)，依然可以提供服務(wù)。

CAP理論指出，同時只能具有這三個特性中的兩個。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫所強調(diào)的是一致性（C）與可用性（A），而在分區(qū)耐受性（P）方面的支持十分有限，這一點從本質(zhì)上揭示了上述關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的問題。再來看云存儲技術(shù)，都特別強調(diào)了分區(qū)耐受性（P），從而彌補關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存此方面的不足，接下來的區(qū)別就是選擇可用性（A）還是一致性（C）了。對于CP系統(tǒng)，放棄的是可用性（A），數(shù)據(jù)可保持一致性，但如果有節(jié)點發(fā)生故障，仍然會有部分數(shù)據(jù)無法訪問；而對于AP系統(tǒng)，放棄的則是一致性（C），那么你的系統(tǒng)就有可能返回不太精確的數(shù)據(jù)。

上面的技術(shù)特點決定了云存儲技術(shù)有一些特別擅長的領(lǐng)域。譬如訪問流量可能會很大，即隨時訪問數(shù)據(jù)量很大，從而需要大規(guī)模分布式部署�？疾熳x寫操作的比例，特別適合統(tǒng)計分析型工作。有時對于數(shù)據(jù)一致性要求并不高，可以容忍當某個數(shù)據(jù)被寫入后，在一段合理的時間內(nèi)可能會有部分用戶讀到的是寫入之前的數(shù)據(jù)，搜索業(yè)務(wù)就是一個典型例子。