亚马逊网络服务(AWS)，谷歌云平台(GCP)和微软Azure等云计算提供商都提供各种云服务，从高性能、基于SSD的容量到长延迟存档存储，其价格优惠范围从高到低。但是大多数应用程序都有各种I/O需求，从对延迟敏感的元数据更新到带宽吸收备份。没有单一的云存储服务是理想的。

应用程序开发人员知道这一点，并经常在其代码中执行非自然的行为以克服云存储缺陷。两个主要问题是成本/性能权衡和非弹性部署边界。

成本/性能权衡

存储层次结构(更简单的时内存、磁盘和磁带)反映了权衡。快速存储是昂贵的，并且廉价的存储速度是缓慢的。

为了适应不同的工作负载，企业存储阵列可以自适应地移动数据，将热数据传输到快速缓存，并将冷数据移动到磁盘，或者在某些情况下，一直移动到云存档。但这很难与云存储相关，因为不同的服务需要显式部署，并提供不同的一致性保证。

非弹性部署

云存储服务也倾向于仅提供单一度量弹性。例如，AWSS3服务随容量而扩展，但不随I/O需求而扩展。DynamoDB可根据I/O需求进行扩展，但在低延迟配置中却非常昂贵。

在最近的一篇论文中，Cal Berkeley公司的研究人员探索了一种先进的键值存储系统Anna，旨在克服当前的云存储限制。键值存储基本上是两列电子表格，其中第一列包含访问键，第二列包含企业要存储的数据。

键值存储已广泛用于云服务，但Anna实现了三个重要的优化。

• 用于缩放的水平弹性
• 垂直数据移动，以适应不断变化的访问模式
• 跨多个核心和节点选择性复制热数据密钥，以扩展访问性能。

这些优化旨在满足聚合吞吐量增长，热键现实以及工作负载热点转移的需求。

性能

Anna如何实现这些目标有很多细节。但最重要的是：与Dynamo DB相比，它的运作情况如何?

这是一张表，可以对这二者进行比较：

适应热点是另一个考验：

Dell EMC或NetApp公司可能为此感到担忧。规模公共云存储只有不到十年的历史，并且正在迅速成熟，因为企业存储的增长不足证明了这一点。

Anna不仅对提高绩效非常重要，而且对成本的关注也很重要。云存储标费率似乎合理，但是当企业为目录查找和数据网络添加所有开销成本时，企业存储更具竞争力。

任何能够以更低的成本提高存储效率的东西都是数字文明的胜利。但对于企业存储供应商而言可能并非如此。

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