隨著便捷、按需且管理成本低廉的云計算模式不斷升級，全球云產業已進入高速發展期。
蘋果公司通過云平臺的構建實現了移動端從硬件向軟件的完美轉身，谷歌公司用云計算成就了最好的搜索引擎，云用戶以幾何級數增長，參與形式日趨多樣化和深入化。
聚焦國內，我國的云數據產業近幾年來也呈現出蓬勃發展的趨勢，如阿里巴巴、中國電信、萬國數據（GDS）等紛紛布局云數據業務。
云數據受互聯網追捧
隨著海量數據信息的不斷涌現，例如氣象信息、網絡檢索信息、股票信息等，這些龐大的數據信息是普通的管理方式無法承載的。
云數據管理技術的出現和發展極大地提升了數據信息管理的能力，促使數據信息得到有效的整合與分類。不僅如此，還簡化了數據的調動與獲取，極大地提升了數據的存儲和應用能力，提高數據信息的利用率。
“互聯網企業需要云數據中心的基礎設備更加規模化和標準化。”易觀智庫大數據研究總監任偉巍向《中國產經新聞》記者表示。
記者了解到，淘寶網日均4億次網頁訪問量、日均交易額達到7億元、全年交易額達2000億元，成為互聯網巨頭，其業務背后是遍布全國的8個數據中心、上萬臺服務器、幾千臺交換機、海量存儲等，如此大容量的設備基于統一的IP標準協同集中工作，這是傳統數據中心不能比擬的。
據了解，淘寶的各種新業務劃分很細，比如秒殺、競價等業務，僅目前的業務種類就有幾百個之多。并且每天還在不斷推出新的業務，而每上一個新業務，不可能新增太多的服務器等系統資源。
對此，任偉巍認為，采取在原有的資源池中增加業務，這就對虛擬化管理提出了新挑戰，而云數據中心的各種虛擬化技術能夠幫助解決這一問題。
另外，任偉巍介紹，在云數據中心，當業務需要遷移，設備需要統一配置，故障需要及時檢查和排除，流程需要跟蹤時，需要通過自動化的手段來高效管理海量的設備和應用。
以騰訊網為例，一次上架就要配置上千臺交換機，在人力資源有限時，為保證在短時間內完成工作，確保配置錯誤能恢復到原有狀態，并實時地進行跟蹤和審計，這些都需要通過自動化的管理技術來實現。
伴隨著經濟社會的不斷發展，人們對于計算機和網絡的要求逐步提升，進一步推動了數據信息技術的發展與進步。“物聯網”、“三網融合”、“智能電網”等應用成為了現代計算機發展的前沿產物，同時，這些應用的出現對于數據管理以及系統都提出了更高的要求。
Redis保證系統數據穩定運行
用戶需要用云計算處理、分析大量分布的數據，這就要求云數據管理技術能夠及時、高效地對海量數據進行管理和分析。云計算處理數據的不確定性、海量性使得有效數據管理技術開發刻不容緩。
但是，傳統的關系數據庫SQL在超大規模和高并發的社會性軟件類型的動態網站暴露了很多難以克服的問題，如對數據庫高并發的讀寫需求；對海量數據的該效率存儲和訪問的需求；對數據庫的高可擴展性和高可用性需求。
在此背景之下，可以說市場需求打破了云數據技術壁壘。Redis作為一個高性能的key-value數據庫，以其高效的讀寫速度，豐富的數據類型，緩存的安全性，在提高網絡數據庫的冗余、保證系統數據的穩定運行、提高信息快速采集和縮短系統響應時間具有重要意義。
據了解，為應對海量數據的讀寫與存儲，國內一些主流云服務數據庫正紛紛涉足開發Redis云服務數據庫。
例如，新浪微博用戶頻繁發海量信息，每天以百萬級、千萬級的數據量增加。如果以增加服務器來解決新增數據，意味著昂貴的運營和維護費用。而采用Redis技術來存儲用戶關系和計數，便可以解決新增數據而無需付出昂貴代價。
阿里云自2015年7月份就已經正式開放Redis商用，并主要采用了較為穩定的Redis2.8.19版本，同時進行了內核優化和命令閹割來保證業務系統的安全性。整個系統采用了Master-Slave主從結構，支持AOF持久化，支持彈性擴容，自動切換，可視化資源管理，集群和Sharding等功能。
助力管理模式創新
然而，還需關注的是，在互聯網+的浪潮以及“國家大數據戰略”趨勢下，傳統的金融產業與制造業都在轉型中面臨挑戰，云端數據技術在改進升級的同時，還需迎合企業自身發展特性，助力傳統企業，加速落地大數據技術。
金融與制造業的一個特點是數據體量龐大，且基礎設施建設比較龐雜。一方面，電力和冷卻等方面的高投入無法滿足新一代高密度服務器和存儲設備的需要；另一方面，IT基礎設施的容量增長受到場地、空間的嚴重制約。
對于企業而言，任偉巍認為：“如何讓數據中心變得更加靈活，同時降低能耗與運營成本，已經變成了發展過程中面臨的重大難題。”
阿里云數據庫NoSQL產品總負責人王義成向《中國產經新聞》記者表示，根據各個行業的特性,貼合每個行業對于數據庫的需求，是定制數據庫功能的依據。
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