近在工作中我需要把數(shù)據(jù)從公共的Data Warehouse（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）導(dǎo)出來，放到屬于我們team自己賬號(hào)的云端存儲(chǔ)資源中去，然后再在我們的應(yīng)用中查詢這樣的資源。需要導(dǎo)出數(shù)據(jù)是因?yàn)橹苯?從Data Warehouse查詢數(shù)據(jù)是一個(gè)緩慢而且異步的過程，而我們的應(yīng)用數(shù)據(jù)查詢需要實(shí)時(shí)性。現(xiàn)在要解決這個(gè)問題有一些AWS的服務(wù)可供我們可以選擇，基本上 分成了兩大類：

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第一類是存儲(chǔ)和內(nèi)容分發(fā)（Storage & Content Delivery）：

• CloudFront：CloudFront是用于內(nèi)容分發(fā)給不同地區(qū)用戶的，它在全球設(shè)有數(shù)個(gè)“edge”，作為臨近網(wǎng)絡(luò)訪問數(shù)據(jù)的入口。就如同大網(wǎng)站建立的CDN設(shè)備一樣。這顯然不是我需要的。
• Glacier：Glacier非常用來適合存儲(chǔ)不常用的、壓縮的和備份的海量文件數(shù)據(jù)，在集中文件存儲(chǔ)的服務(wù)中，它是最便宜的。比如存儲(chǔ)日志、備案資料等等。當(dāng)然，它犧牲了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅芎鸵恢滦浴ｏ@然它也不適合我的場(chǎng)景。
• S3：S3（Simple Storage Service）適合存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)、大對(duì)象（單個(gè)上限5Tb），費(fèi)用比數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)低。如果我最終決定使用文件系統(tǒng)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，它是一個(gè)好的選擇。另外，無 論是Glacier還是S3，層級(jí)概念上最大的以及都是地區(qū)級(jí)別的（在Glacier里面叫做vault，在S3里面叫做bucket，每個(gè)這樣的單元都 位于某一個(gè)地區(qū)，例如Asin Pacific），因此如果需要全球多個(gè)節(jié)點(diǎn)訪問同一份數(shù)據(jù)，需要額外把數(shù)據(jù)分發(fā)到各個(gè)地區(qū)去。
• Storage Gateway：Storage Gateway是用于集成IT環(huán)境的內(nèi)部部署的，它支持基于網(wǎng)關(guān)緩存的優(yōu)化或者是網(wǎng)關(guān)存儲(chǔ)的優(yōu)化，便于本地和臨近網(wǎng)絡(luò)快速獲取數(shù)據(jù)。它可以用于公司內(nèi)部不同地理位置的文件共享、鏡像或者備份，也不適合我這里的場(chǎng)景。

選擇文件存儲(chǔ)不能提供數(shù)據(jù)庫(kù)的條件查詢等功能，目前我的場(chǎng)景下并不需要，我只需要根據(jù)不同的區(qū)域和數(shù)據(jù)唯一鍵來獲取數(shù)據(jù)集就可以了，否則，我需要考慮數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)：

• DynamoDB：DynamoDB 是掛在云上的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，每一張表都需要指定一個(gè)hash的主鍵或者是hash加range兩層的主鍵，同時(shí)，它的數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)的最小單位是 4KB，也就是說，存取0.5KB和4KB的數(shù)據(jù)，性能表現(xiàn)是幾乎一樣的。從數(shù)據(jù)量來看，如果選擇數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，它是最適合解決我的問題。
• SimpleDB： 和DynamoDB相似，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)構(gòu)可隨意變換，而且數(shù)據(jù)自動(dòng)索引，所以查詢是非?？斓?。它的數(shù)據(jù)容量小得多，有一個(gè)典型用法是使用 SimpleDB來存儲(chǔ)S3的文件地址，就像“指針”一樣。但是它的容量限制需要考慮，每個(gè)domain只有10G的上限，可以建立多個(gè)domain，但 是那樣就需要應(yīng)用自己來路由選擇domain了。關(guān)于一致性，它和DynamoDB一樣，可以選擇最終一致性和強(qiáng)一致性，當(dāng)然，強(qiáng)一致性需要花費(fèi)更多錢， 還會(huì)降低吞吐量。
• ElastiCache：把Memcached或者Redis搬到了云上，這顯然不是我需要的。
• RDS：RDS（Relational Database Service）相當(dāng)于把關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)搬到了云上，它和DynamoDB或者SimpleDB的區(qū)別，主要就是RDB和NoSQL DB的區(qū)別。
• RedShift：RedShift是一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，利用列式存儲(chǔ)技術(shù)及節(jié)點(diǎn)間并行分布式查詢，對(duì)于上P的數(shù)據(jù)訪問做了優(yōu)化。

在這里還可以找到這幾個(gè)AWS上數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的不同，用一表以蔽之：

If You Need	Consider Using
A relational database service with minimal administration	Amazon RDS, a fully managed service that offers a choice of MySQL, Oracle or SQL Server database engines, scale compute & storage, Multi-AZ availability and more.
A fast, highly scalable NoSQL database service	Amazon DynamoDB, a fully managed service that offers extremely fast performance, seamless scalability and reliability, low cost and more.
A NoSQL database service for smaller datasets	Amazon SimpleDB, a fully managed service that provides a schemaless database, reliability and more.
A relational database you can manage on your own	Your choice of relational AMIs on Amazon EC2 and EBS that provide scale compute & storage, complete control over instances, and more.

再有另一個(gè)技術(shù)選型的例子，在web容器中選擇Tomcat還是Jetty。Jetty結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，容易定制其組件，也就是說，小和簡(jiǎn)單（這也是當(dāng)初Google選擇它作為app引擎的最重要原因）， 是它最大的優(yōu)勢(shì)。Jetty在同時(shí)處理大量連接并且需要長(zhǎng)時(shí)間保持這些連接的時(shí)候，性能上更有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗腔贜IO，而不是Tomcat的BIO來處 理請(qǐng)求的；但是我們也能找到很多性能測(cè)試的數(shù)據(jù)，在對(duì)于連接生命周期非常短而且非常頻繁的請(qǐng)求，Tomcat的性能要優(yōu)于Jetty。

以下摘選自《Jetty VS Tomcat Performance Comparison》的二者比較：

Jetty Features and Powered:

• Full-featured and standards-based.
• Embeddable and Asynchronous.
• Open source and commercially usable.
• Dual licensed under Apache and Eclipse.
• Flexible and extensible, Enterprise scalable.
• Strong Tools, Application, Devices and Cloud computing supported.
• Low maintenance cost.
• Small and Efficient.

Tomcat Features and Powered:

• Famous open source under Apache.
• Easier to embed Tomcat in your applications, e.g. in JBoss.
• Implements the Servlet 3.0, JSP 2.2 and JSP-EL 2.2 support.
• Strong and widely commercially usable and use.
• Easy integrated with other application such as Spring.
• Flexible and extensible, Enterprise scalable.
• Faster JSP parsing.
• Stable.

#p#

在選擇實(shí)現(xiàn)技術(shù)的時(shí)候經(jīng)常會(huì)遇到這樣或那樣的選擇題，上面的兩個(gè)例子，都是相對(duì)理性地分析和比較的例子。我們考慮的內(nèi)容往往包括功能、性能、社區(qū)支持、擴(kuò)展性和定制性、已知問題和約束等等。

但是，具有諷刺意味的是，仔細(xì)想想，實(shí)際上我們選擇某一項(xiàng)技術(shù)的最重要的原因，卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是那些“理智的分析”，而是下面這些：

• “因?yàn)榇蠹叶荚谟盟　保热珥?xiàng)目用Java或者C++作為主要語言來實(shí)現(xiàn)，我想很多人和我一樣，經(jīng)常并沒有經(jīng)過太多思考，這似乎是一個(gè)思維慣性。
• “因?yàn)槲覜]有用過這項(xiàng)技術(shù)，我感興趣，我想學(xué)一下”，其實(shí)這也無可厚非，我以前也經(jīng)歷過一個(gè)項(xiàng)目組，大部分人（包括主管在內(nèi)），都排斥使用新技 術(shù)，原因是擔(dān)心風(fēng)險(xiǎn)。我原則上認(rèn)同風(fēng)險(xiǎn)一說，但是適度范圍內(nèi)給程序員選擇技術(shù)的自由從長(zhǎng)遠(yuǎn)看是有好處的，尤其是技術(shù)也是需要進(jìn)步的。把所有問題都讓“工程 商人”來解決，只會(huì)讓目光過于淺近。
• “因?yàn)槲抑恢浪　?，這種情況更多。你為什么選擇C3P0連接池？因?yàn)槟菚r(shí)候我不知道還有哪些別的數(shù)據(jù)庫(kù)連接池……

工程師總會(huì)在技術(shù)選型的時(shí)候?qū)ふ夷撤N平衡，紙面上未必會(huì)寫這三條理由，但是心里面，有意識(shí)無意識(shí)地，一定會(huì)給向著這三條理由傾斜。

現(xiàn)在讓我們退一步，倘若我們都非常理性地評(píng)估了類似技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，但是在真正使用技術(shù)實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，卻發(fā)現(xiàn)，實(shí)際上這幾條類似的技術(shù)都可以實(shí)現(xiàn)，選哪 個(gè)關(guān)系并不大。因?yàn)閿?shù)據(jù)規(guī)模、問題大小，都不足以到了非得區(qū)分類似技術(shù)優(yōu)劣的地步。舉例來說，持久層使用MyBatis還是Hibernate，優(yōu)秀的程 序員可以說出二者各自的好處是什么，也許對(duì)于大型項(xiàng)目至關(guān)重要；但是也有程序員會(huì)吐槽，其實(shí)用哪個(gè)都可以啊，好處壞處的差異并沒有那么明顯，因?yàn)槲业捻?xiàng)目 那么小，需要的數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫如此簡(jiǎn)單……

有人說，小項(xiàng)目可以幫助拓寬技術(shù)視野，但是只做小項(xiàng)目無法深入了解技術(shù)本身，因?yàn)槟銦o從比較并理解類似技術(shù)的優(yōu)劣。這也是“玩具代碼”在學(xué)新東西的時(shí)候有成就感，也很適合技術(shù)分享的膠片之用，卻無法帶來工程師持續(xù)成長(zhǎng)的原因。

你覺得是不是這樣呢？

當(dāng)前標(biāo)題：實(shí)際技術(shù)選型的考慮因素
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