1.云存储及其历史 。简而言之 ， 云存储是在服务器上安全存储数字内容 ， 以便任何连接到互联网的设备都可以轻松访问它 。大家真正熟悉的云存储是亚马逊在2006年提供的AWSS3云存储服务 。它最革命性的变化是提出了按使用量付费的价格模式 ， 使得云存储的使用像水电一样可以衡量 。
什么是云存储？你如何看待云存储？
云存储的几十年发展历程 ， 其计算架构模型 ， 也从ScaleUp走向ScaleOut 。但是展望未来数字世界的海量需求 ， 目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储历史的回顾 ， 及对ScaleUp和ScaleOut两种扩展模型的诠释 ， 来揭开云存储的未来模式 ， 1.云存储及其历史简而言之 ， 云存储（cloudstorage）就是将数字内容安全的存储在服务器上 ， 从而任何连接互联网的设备可以方便的获取 。
首先让我们简单回顾一下云存储的历史 ， 云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代 ， 也就是互联网泡沫时期（dot-comboom） ， 当时有许多家公司 ， 例如EVault,NetMass,Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务 ， 当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了 。
少数幸存下来的有一家叫VeritasNetBackup最后也被Symantec收购 ， 现在依旧提供SymantecNetBackup的在线存储服务 ， 而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWSS3云存储服务 ， 其最具有革命意义的变革是 ， 提出了即买即用（pay-per-use）的价格模型 ， 使得云存储的使用像水电一样可计算衡量 。
从此云存储以S3为标准一路绝尘 ， 我们所熟悉的大厂 ， 比如Netflix,Pinterest,Dropbox也是S3的顾客 ， 尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的AzureBlobStorage和GoogleStorage的存储服务 。云存储真正发展的十几年中 ， 见证了移动互联网的崛起 ， 大数据的生机勃发 ， 人工智能的再次复兴 ， 并能够展望到未来物联网 ， 无人驾驶及各类机器人自动化的世界 ，
海量数据的产生 ， 存储 ， 分析 ， 预测及应用 ， 快速以正反馈循环方式 ， 推进着人类社会向数字世界大步迈进 。所以 ， 为了适应数据存储新的需求 ， 各家云存储产品的应用场景及价格模型 ， 已从单一向多元发展 ， 比如AWSS3就有Standard ， Intelligent-Tiering ， Standard-IA ， OneZone-IA ， Glacier和GlacierDeepArchive六类存储产品来满足各类使用场景 ， 我会在未来的文章里针对性的细讲一下 ，
而本文重点所探讨的是 ， 目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战？为了回答这个问题 ， 让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的ScaleUp和ScaleOut扩展模型 。2.ScaleUp和ScaleOut？ScaleUp又称为垂直扩展（scalevertically）[2] ， 意为在单节点上添加资源 ， 如CPU ， 内存和存储 ， 在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力；ScaleUp初期能够快速达到升级目的 ， 操作起来相对比较简单 ， 但随着计算或存储的要求越来越高 ， 硬件资源的添加可能已经达到极限 ， 不仅单节点的造价非常昂贵 ， 维护成本很高 ， 而且更容易留下单点故障的隐患 ，
推荐阅读
- 有借壳为什么还要ipo,那企业还有必要借壳上市吗
- 为什么可乐冻不住,为什么可乐不能冷冻
- 为什么虾米音乐买不了了,它给了你哪些回忆
- 为什么高铁300码不飘,为什么不飞起来
- 为什么要智能化,前端为什么要智能化
- 讯飞市值为什么这么高,为什么亚马逊市值这么高
- 我为什么不喜欢这样的华为,有人说华为不好
- 为什么喜欢用支付宝,为什么这么多人喜欢用支付宝
- 纬创为什么不能带手机,为什么精神病住院不能带手机
- 乐视股票为什么不可以交易,为什么买不了乐视网股票