| 摘要：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。 |
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并非一无是处。云存储技术现在不是，将来也小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？至少现在看来小是全部。
二、企业应用探索
显然不是所有的企业计算都适合使用云存储，采用关系型数据库也许仍然是目前的最佳选择。那么应该将其用在哪里？以下列举两个目前较适合采取云存储技术的应用领域。
1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。
2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刚开始的阶段，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。
责任编辑：Alisa编辑
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