雲計算能否擴展後端？

Question

我正在爲Web應用程序選擇一個平臺。

我瞭解雲計算如何擴展前端服務器，但他們如何處理數據庫服務器？

開發人員需要做些什麼來解決這個問題嗎？

Answer 1

這取決於數據庫

Slicehost使用MySQL集羣上，谷歌將使用地圖，減少炒作等。依賴於雲提供商和數據庫他們使用

其他人只是提供了一個虛擬機，在安裝上有私有IP地址

Answer 2

簡答虛擬機自己的數據庫：是的。

長答案：這取決於。需要做什麼樣的處理？它可以減少地圖嗎？這種事情存在很多解決方案。分佈式緩存la memcache也可以幫助擴展後端的許多服務。

Answer 3

如果您使用的雲提供程序只是簡單地讓您訪問虛擬框，您需要實現自己的數據庫縮放。如果您在Google AppEngine，Intuit合作伙伴平臺或類似平臺上運行，則可擴展性將內置到提供給您的數據存儲中。

基本上，這些關於雲計算的東西沒有什麼神奇的。爲了獲得這種內置的可擴展性，你放棄了一些自由。 Google的數據存儲不提供完整關係數據庫的所有方面，但您可以擴展到可觀的流量。

Answer 4

亞馬遜和谷歌使用數據存儲，它不同於傳統的RDBMS。

您可以通過以下這個link

發現一些更多的背景信息，你可以找到數據存儲here

Answer 5

的短名單一般情況下，是的。在多臺機器上擴展數據庫的最常見方法是使用column store。這樣，表格中的每一列都可以存儲在一臺獨立的機器上，大大增加了可用於搜索的CPU功率和帶寬。搜索可以並行完成，公司專欄上的搜索只會觸及一臺服務器，因此對年份欄的搜索速度不會太慢。

從我讀到的，這是Google的MapReduce的工作原理。

維基百科的專欄商店頁面的benefits section是特別的信息。

沿着相似的路線，OLAP很有意思。 OLAP完全改變了讀/寫權衡。對於大型和複雜的查詢，查詢和讀取速度非常快，但編寫新數據需要耗時的重建過程。

Answer 6

就我而言，最近我發表了一篇專門討論這個問題的論文。這是在講座中討論的，儘管我對這篇論文的內容很熟悉，但我自己並沒有讀過它。儘管如此，這次講座還是非常有趣的想法：http://reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/2008/CMU-CS-08-150.pdf

Answer 7

它非常依賴於您爲後端選擇的解決方案。某些應用程序使用混合來處理不同類型的數據。

當需要縮放時，數據庫（如MySQL或PostgreSQL）很難處理。對於我們的項目，我們決定使用Cassandra（當時您可能還沒有存在！），這允許您將數據存儲在任意數量的後端計算機上。這樣做還允許後端進程在完全獨立的計算機上運行，​​這樣您就可以執行各種計算，而無需減慢數據庫或前端（即Apache）的速度。

我說說這在我們的項目在本頁面：

http://snapwebsites.org/implementation/snap-websites-processes

單詞「過程」的搜索。也有代表不同的處理的圖像，並且每個人都可以在單獨的計算機上運行（如果你有，你需要更多的馬力如此大的負荷）：

而實際上一些瞬間！該示例中顯示的後端可以在多臺計算機上運行，​​而一個實例處理該網站，另一個實例將處理該另一個網站。非常強大。