用于统计分析的服务器架构

Question

目前，我正准备就如何设计一个处理云上统计数据计算的系统作出决定。

我想知道我应该使用什么样的服务器结构来轻松地使用云来扩展计算。

更具体地说，我想知道，为了计算统计数据，我是否应该只使用云或混合(专用服务器和云服务器)。

我目前正在构建的服务将为我的客户分析移动数据。

客户端越大，DB越大，计算越多。

如果您知道最适合这种场景的最佳服务器设计模式，我将非常感激。

Answer 1

这个问题目前围绕着plughole，所以在讨论之前，我要说的是：

尽量避免过早的优化。从一个客户端，一个服务器，一个数据库开始。设计您的软件时要考虑可伸缩性，但不要花太长时间对软件层进行过度优化和抽象，这样它才能“完美地”运行。

您可能应该考虑一些技术策略，比如对数据库进行切分，并有一个无共享的体系结构。如果您拥有一个map-还原集群(可能基于Hadoop，可能不是)，您可能会获得良好的性能。

在最初的问题中有很多子问题。那些应该单独挑出来并在StackOverflow上询问的。

如果您真的不确定服务器架构的设计，那么您应该做两件事。

1. 坚持你擅长的。软件是你设计的。
2. 雇佣一位系统架构师来做服务器端的事情，并让它一起工作。

Answer 2

您的问题不是“服务器结构”。如果您的软件无法以大规模并行的方式运行，那么您将无法扩展它来处理更大的数据集。但是，考虑到您所要做的事情缺乏确切的信息，甚至不可能为您提供关于如何构造代码的有用帮助(这将是Stack溢出的一个问题)。