重数据挖掘系统的最佳架构解决方案，可在云端运行

Question

我们目前将 MySQL 数据库托管在具有大量内存和处理器的专用服务器上。我们希望将其推向不同的架构，以便我们轻松扩展它，特别是在计算方面。我们目前正在测试的服务分析移动数据。我们希望能够使用云系统根据当前需要执行所有计算。您能否在系统架构方面为我们指明正确的方向。什么样的服务器场景最适合此类任务。

Answer 1

这个问题很容易讨论，细节很少。什么样的计算以什么样的密度进行？您使用的是哪种应用服务器？传入和传出的数据量和类型是多少？应用服务器与数据库/客户端和应用服务器之间可接受的延迟是多少？因此，是否有任何要求将应用程序服务器保留在内部/是否需要集群？数据库中是否会以存储过程和存储函数的形式实现任何业务逻辑？如果是这样，它将使用本机 SQL 方言，还是使用任何外部语言，如 C/C++/Python/Java 等？

由于缺乏细节以及（在过去几年中）我通常管理内部或专用服务器上部署的数据库服务器，我将无法挑出并建议提供商或策略在云上。但首先，我强烈建议您逐步淘汰 MySQL。

当然，拥有 Oracle 的强大功能或 MSSQL 的易用性会很好，但我不会以（可能）高昂的许可成本推动这样一个专有系统。

相反，我强烈建议转向 PostgreSQL。特别是对于稳定性和可扩展性问题。但是选择的策略（是租用服务，一个平台还是租用专用服务器？是否有集群，如果是，哪种？集群的人口应该是多少，应该实施什么样的网络拓扑） ) 完全取决于细节。除了说“构建一个由几个专用硬件组成的 PostgreSQL 数据库服务器集群，在受信任的基础设施提供商的组合内”之外，还有一些细节很难提出建议。也许：“如果应用程序服务器将驻留在内部并且 它与数据库集群之间的网络延迟将是一个问题。”也许您需要更多，或者您甚至不需要所有这些麻烦。

如果由于一个不幸的决定，你最终坚持使用 MySQL，甚至不要考虑使用 MyISAM。