最近在工作中我需要把資料從公共的Data Warehouse（資料倉儲）匯出來，放到屬於我們team自己賬號的雲端儲存資源中去，然後再在我們的應用中查詢這樣的資源。需要匯出資料是因為直接從Data Warehouse查詢資料是一個緩慢而且非同步的過程，而我們的應用資料查詢需要實時性。現在要解決這個問題有一些AWS的服務可供我們可以選擇，基本上分成了兩大類：
第一類是儲存和內容分發（Storage & Content Delivery）：
- CloudFront：CloudFront是用於內容分發給不同地區使用者的，它在全球設有數個“edge”，作為臨近網路訪問資料的入口。就如同大網站建立的CDN裝置一樣。這顯然不是我需要的。
- Glacier：Glacier非常用來適合儲存不常用的、壓縮的和備份的海量檔案資料，在集中檔案儲存的服務中，它是最便宜的。比如儲存日誌、備案資料等等。當然，它犧牲了資料傳輸的效能和一致性。顯然它也不適合我的場景。
- S3：S3（Simple Storage Service）適合儲存原始資料、大物件（單個上限5Tb），費用比資料庫服務低。如果我最終決定使用檔案系統來儲存資料，它是一個好的選擇。另外，無論是Glacier還是S3，層級概念上最大的以及都是地區級別的（在Glacier裡面叫做vault，在S3裡面叫做bucket，每個這樣的單元都位於某一個地區，例如Asin Pacific），因此如果需要全球多個節點訪問同一份資料，需要額外把資料分發到各個地區去。
- Storage Gateway：Storage Gateway是用於整合IT環境的內部部署的，它支援基於閘道器快取的優化或者是閘道器儲存的優化，便於本地和臨近網路快速獲取資料。它可以用於公司內部不同地理位置的檔案共享、映象或者備份，也不適合我這裡的場景。
選擇檔案儲存不能提供資料庫的條件查詢等功能，目前我的場景下並不需要，我只需要根據不同的區域和資料唯一鍵來獲取資料集就可以了，否則，我需要考慮資料庫服務：
- DynamoDB：DynamoDB是掛在雲上的NoSQL資料庫服務，每一張表都需要指定一個hash的主鍵或者是hash加range兩層的主鍵，同時，它的資料讀取和儲存的最小單位是4KB，也就是說，存取0.5KB和4KB的資料，效能表現是幾乎一樣的。從資料量來看，如果選擇資料庫服務，它是最適合解決我的問題。
- SimpleDB：和DynamoDB相似，非關係型資料庫，結構可隨意變換，而且資料自動索引，所以查詢是非常快的。它的資料容量小得多，有一個典型用法是使用SimpleDB來儲存S3的檔案地址，就像“指標”一樣。但是它的容量限制需要考慮，每個domain只有10G的上限，可以建立多個domain，但是那樣就需要應用自己來路由選擇domain了。關於一致性，它和DynamoDB一樣，可以選擇最終一致性和強一致性，當然，強一致性需要花費更多錢，還會降低吞吐量。
- ElastiCache：把Memcached或者Redis搬到了雲上，這顯然不是我需要的。
- RDS：RDS（Relational Database Service）相當於把關係型資料庫搬到了雲上，它和DynamoDB或者SimpleDB的區別，主要就是RDB和NoSQL DB的區別。
- RedShift：RedShift是一個資料倉儲服務，利用列式儲存技術及節點間並行分散式查詢，對於上P的資料訪問做了優化。
在這裡還可以找到這幾個AWS上資料庫服務的不同，用一表以蔽之：
| If You Need | Consider Using | |
| A relational database service with minimal administration | Amazon RDS, a fully managed service that offers a choice of MySQL, Oracle or SQL Server database engines, scale compute & storage, Multi-AZ availability and more. | |
| A fast, highly scalable NoSQL database service | Amazon DynamoDB, a fully managed service that offers extremely fast performance, seamless scalability and reliability, low cost and more. | |
| A NoSQL database service for smaller datasets | Amazon SimpleDB, a fully managed service that provides a schemaless database, reliability and more. | |
| A relational database you can manage on your own | Your choice of relational AMIs on Amazon EC2 and EBS that provide scale compute & storage, complete control over instances, and more. |
再有另一個技術選型的例子，在web容器中選擇Tomcat還是Jetty。Jetty結構簡單，容易定製其元件，也就是說，小和簡單（這也是當初Google選擇它作為app引擎的最重要原因），是它最大的優勢。Jetty在同時處理大量連線並且需要長時間保持這些連線的時候，效能上更有優勢，因為它是基於NIO，而不是Tomcat的BIO來處理請求的；但是我們也能找到很多效能測試的資料，在對於連線生命週期非常短而且非常頻繁的請求，Tomcat的效能要優於Jetty。
以下摘選自《Jetty VS Tomcat Performance Comparison》的二者比較：
Jetty Features and Powered:
- Full-featured and standards-based.
- Embeddable and Asynchronous.
- Open source and commercially usable.
- Dual licensed under Apache and Eclipse.
- Flexible and extensible, Enterprise scalable.
- Strong Tools, Application, Devices and Cloud computing supported.
- Low maintenance cost.
- Small and Efficient.
Tomcat Features and Powered:
- Famous open source under Apache.
- Easier to embed Tomcat in your applications, e.g. in JBoss.
- Implements the Servlet 3.0, JSP 2.2 and JSP-EL 2.2 support.
- Strong and widely commercially usable and use.
- Easy integrated with other application such as Spring.
- Flexible and extensible, Enterprise scalable.
- Faster JSP parsing.
- Stable.
在選擇實現技術的時候經常會遇到這樣或那樣的選擇題，上面的兩個例子，都是相對理性地分析和比較的例子。我們考慮的內容往往包括功能、效能、社群支援、擴充套件性和定製性、已知問題和約束等等。
但是，具有諷刺意味的是，仔細想想，實際上我們選擇某一項技術的最重要的原因，卻遠遠不是那些“理智的分析”，而是下面這些：
- “因為大家都在用它啊”，比如專案用Java或者C++作為主要語言來實現，我想很多人和我一樣，經常並沒有經過太多思考，這似乎是一個思維慣性。
- “因為我沒有用過這項技術，我感興趣，我想學一下”，其實這也無可厚非，我以前也經歷過一個專案組，大部分人（包括主管在內），都排斥使用新技術，原因是擔心風險。我原則上認同風險一說，但是適度範圍內給程式設計師選擇技術的自由從長遠看是有好處的，尤其是技術也是需要進步的。把所有問題都讓“工程商人”來解決，只會讓目光過於淺近。
- “因為我只知道它啊”，這種情況更多。你為什麼選擇C3P0連線池？因為那時候我不知道還有哪些別的資料庫連線池……
工程師總會在技術選型的時候尋找某種平衡，紙面上未必會寫這三條理由，但是心裡面，有意識無意識地，一定會給向著這三條理由傾斜。
現在讓我們退一步，倘若我們都非常理性地評估了類似技術的優缺點，但是在真正使用技術實現的時候，卻發現，實際上這幾條類似的技術都可以實現，選哪個關係並不大。因為資料規模、問題大小，都不足以到了非得區分類似技術優劣的地步。舉例來說，持久層使用MyBatis還是Hibernate，優秀的程式設計師可以說出二者各自的好處是什麼，也許對於大型專案至關重要；但是也有程式設計師會吐槽，其實用哪個都可以啊，好處壞處的差異並沒有那麼明顯，因為我的專案那麼小，需要的資料庫讀寫如此簡單……
有人說，小專案可以幫助拓寬技術視野，但是隻做小專案無法深入瞭解技術本身，因為你無從比較並理解類似技術的優劣。這也是“玩具程式碼”在學新東西的時候有成就感，也很適合技術分享的膠片之用，卻無法帶來工程師持續成長的原因。
你覺得是不是這樣呢？