问可在云上运行的大型数据挖掘系统的最佳体系结构解决方案

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这个问题很容易讨论，但细节却如此之少。用什么密度进行计算？您使用的是哪种应用程序服务器？什么数量和什么样的数据输入和输出？应用服务器与数据库/客户端和应用服务器之间的可接受延迟是多少？因此，是否需要将应用服务器保持在内部/是否需要集群？数据库中是否有作为存储过程和存储函数实现的业务逻辑？如果是这样的话，它是用本机SQL方言呢，还是用C/C++/Python/Java等外部语言呢？

由于缺乏细节，以及(过去几年)我通常管理部署在内部或云端专用服务器上的DB服务器，我将无法单独提出和建议提供程序或策略。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伸缩性问题。但选择的策略(是租用服务、平台还是租用专用服务器？会有集群吗?如果有，是哪一种？集群的总体应该是什么，应该实现什么类型的网络拓扑)都取决于细节。要说“在可信的基础设施提供者的复杂组合中构建一个由几个专用硬件组成的PostgreSQL DB服务器集群”是很难的，而且细节很少。也许：“在存储的函数和过程中保持可接受的业务逻辑，如果应用服务器将驻留在内部，那么它与DB集群之间的网络延迟将是一个问题。”也许你需要更多，或者你甚至不需要那么多麻烦。

如果通过一个不幸的决定，您最终坚持使用MySQL，甚至不考虑使用MyISAM。

有一些外部DB服务器应该用于基于云计算的计算。

亚马逊EC2和XERound

它们都提供了动态创建新数据库实例的接口

只要您正在进行计算，并且您只可以满足于MyISAM，这两个选项都是可以的。但是，请记住，XERound没有InnoDB。

我建议回顾一下关于云的"云太棒了。别再炒作了。“文章，看看它是否适合您。

要在云中扩展数据库，您必须考虑分片，并且必须重写应用程序以适应新的体系结构。