一年中关于云的摘要

• 　　二月：微软宣称SQLAzure数据库成为它即将来到的Azure云计算平台。这个提供物是对非关系型存储系统Windows Azure Table
  的替换。
•     四月：Google向它的App Engine应用承载的服务加入了对Java的支持。 此前，开发基于云的服务只能用Python。
• 　　五月：IBM宣称作为“私有云”部署的CloudBurst云设备。
• 　　六月：SalesForce 发布了Force.com 的免费版，为了包括入门级选择，扩展它云应用上承载的提供物。
• 　　九月：Oracle的Larry Ellison嘲笑云是个“水蒸气”。
• 　　十月：Amazon发布了它的关系型数据库服务（RDS），将MySQL数据库引入了电子计算云（EC2）中。

　　但是关于微软终于回过头来同时为Azure建立SQL，在.NET开发者之间引起不小的震动。

　　Burton Group的高级分析师，也是“云数据库： 星云状世界的结构”这篇来自Buton Group新报告的作者，Marus Collins说在过去的一年，微软对云中关系型数据库的支持是云数据最重要的进步之一。

　　Collins说：“现在微软已经在云中开发了一个完全基于关系型的数据库，如果它成功了，我们几乎将不可避免地看到其他厂商也为之跟进。”

　　一个新型的数据库

　　当亚马逊和微软对基于云的RDBs的支持已经满足了很多程序员的需要，对Collins所提的“互联网规模”处理而言，很明显地在非SQL方式上仍有浓厚的兴趣。Collins描述了互联网规模的属性，即由大数据量，复杂处理，和半一致数据组成的。对值得信赖的存取企业的事务型数据而言SQL是有好处的，它将尽力分析像Google和Facebook在云中使用的大量非结构化数据。

　　为了满足这个需求，另一种数据库出现了。IDC的一个研究副总Cal Olofson说：“有一种新型的数据库开始发挥作用，叫做‘非概要式数据库’。你正在使用的数据，标签或非值对也属于这种，不管你怎么称呼它。你先加载所有这材料到数据库，然后你再找出在它内部的顺序。”

　　这种“先入为主”的方式不同于SQL，也就是数据在进入数据库之前要结构化并定义好。但按道理要批评的应该是另一类问题。

　　Olofson说Hadoop是解决这个问题的一个例子。

　　Hadoop是使用非SQL分布式系统和Google的MapReduce技术的 大规模java应用框架。比SQL更适合在大数据集中运行密集型计算分析，因为它更具有可扩展性以及数据的松耦合性。 在社群网络中， 一个架构可能用Hadoop来为300百万个用户分析复杂行为模式。这个问题被分解为很多条，然后发送给集群中的任意数量的计算机。

　　SQL数据库的主要优势是数据质量和一致性。应用架构能放心地得知什么时候在关系数据库中更新一条数据，在它改变完成之前，不适当地被访问的机会没有。非SQL数据系统交换数据的连续性，加快可扩展性，并拓宽计算资源分配。

　　Collins说：“数据质量是由关系模型提供的，真正要治理的其实是数据质量，一个应用会有多成功，取决于你是否确实围绕数据来巩固业务规则。”而这些质量在类似SimpleDB的模型中丢失了。

　　大家对征服原始云特点的动力要高于数据。在今年四月份，Google扩展APIs为它的云服务增加对Java的支持。公司之前提供的成果要求开发者用Python语言。期待2010年在整个云的领域有更多这样适应性方面的改进。