云数据存储协助解决数据成本困境四个战略已经形成

云数据存储的高成本消灭了企业公有云业务案例的梦想。一些企业回应他们可以以和按月云存储和用例费用完全相同的成本出售到硬盘。

但对云消费者而言，有可能很难搞清楚价格差异究竟反映在哪。为了需要原始的解读这些内容，就要想到在你出售云存储时，你实际获得了什么。　　云数据存储帮助解决问题数据成本困境四个战略早已构成　　磁盘容量分开而言比较的不是那么喜，特别是在是大规模应用于上。

你可以花费比100美金多一点的资金出售过于字节的外接硬盘，比如，你可以假想要一个100TB容量的大型服务器，就可以为10，000个终端用户在这个服务器上存储10GB，当然我们假设他们的I／O活动有限。　　另一方面，一个单一的用户享有10GB存储和低事务处理率，就可以精彩地消耗整个服务器，或者上传云提供商的数据中心路由器和存储区域网络（SAN）。当数据定期采访，特别是在是在云计算外部采访时，云数据存储成本要更高。数据使用费体现的成本开销强加云管理员身上。

企业指出采访云数据被迫他们拓展相连速度，为了防止挤迫。这一点转而使得网络成本增加。　　云消费者必须帮助管理数据成本，四个战略早已构成，帮助他们解决问题这些成本窘境。　　考古数据存储和用于层次。

当设计一个应用于并将其和数据关联，要想起创立存储层次。同时内存数据高速缓存有可能在云端看上去很蠢，但是通过维持大部分内存元素采访，有可能增加数据访问率，从而增加成本。研究一下如何牵头云存储的有所不同类到一个层次中从动态到文档，都可以影响数据价格。

　　考虑到本地存储即服务来反对云应用于。尽管本地资源和云之间的块或者文件系统I／O不有可能具备成本效率或者稳定的性能，但是有可能对于在本地存储数据是简单的，而且以RDBS查找级的界面（DBaaS）形式展现出给云托管地应用于。

这样可以为云数据增加成本，帮助云托管地应用于采访本地数据更加较慢，企业可以将更加多应用于移往到云端。这个战略对于大型数据库查找生产量比较小的结果集最有效地。

　　对云数据存储用于概要数据库。云分析特别是在需要在概要数据上操作者，而不是业务／交易型详尽的文档上操作者。

去商店去找产品销售，而不是登记细节，通过几个数量级增加记录数量。这样做到可以增加数据存储成本。　　关键业务应用于最无以部署在云端，因为他们常常用于大型数据库记录交易。零售业应用于中，比如，这些数据库包括市场并转变的库存。

尽管很多企业在云端部署关键业务应用于的Web前端，但是俺们期望云备份应用于组件。在这个案例中，关键在于控制数据成本，有可能建构出有多阶应用于。　　考虑到Web零售系统。

这些系统一般来说为很少的数据分解大多数的交易。如果前端设置了空闲的存款（deposit）项目，代表一个数量多于这个数量实质上能用，这个公司是就能不必检查库存安全性拒绝接受订单。这样就将库存项目瓦解了云存储。

因此企业可以分担每一次采访云存储数据库的费用，这个系统就是省钱的。　　应用于随后可以以一定频率发送到改版到本地数据库，并接到一个额外的分配（allotment），他们可以再行订单改置好时撤消。

这就容许大多数订单可以被处置，甚至数据中心一段时间的宕机。类似于高速缓存的过程，数据可以用作其他的在线活动，也需要节省企业资金。　　留存备份副本。考虑到在一些低廉的备份网站上留存一些数据的副本，然后在必须时完全恢复到更加喜一点的云存储上。

数据在完全恢复期间不能用，但是断电的影响就最小化了。对于享有低水平活动的数据库而言，这个战略有可能是管理成本最理想的方式，同时进账了数据中心告终后事件的脱机处置自由选择。

　　因为云计算转变了IT规划的所有方面，所以数据库软件和架构也转变了。企业必需注目这些转变如何影响他们，不管是其虚拟世界资源还是私有云也还包括他们的公有云自由选择和价格。

在云端存储数据总有一天也不有可能比在一个撰写的硬盘上存储数据低廉，但是利用云存储这项技术的优势可能会给购买者最佳的成本和最低的投入产出比。

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