领导力大挑战
在实施Scrum项目的过程中，Scrum Master的角色是相当关键的，因为他是团队的推动者。本文围绕什么是仆人式领导、仆人式领导的起源、如何将领导力传达给团队、Scrum Master作为仆人式领导者的角色展开叙述，同时重点阐述仆人式领导者应有的基本内外特征。
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云计算中无法使用关系型数据库吗？
作者 Jon Arild Tørresdal 译者 赵劼 发布于 2009年2月23日
最近对云计算的关注增加了键/值数据库的使用，有关这种存储方式最常见的主题便是其伸缩性。对各厂商来说，即使无需构建高度伸缩的应用程序或服务，云计算的其他一些优势也对它们有着强大的吸引力——尽管良好的伸缩性是云计算的关键要素之一。
目前可以猜测的使用场景有：
- 创业公司无需在本地服务器上进行投资，只要购买它们的计算和存储即可。
- 公司想要将现有的应用程序或服务器移植到云上时，它们无需重新架构他们的数据层。
- 需要在较短的时间段内获得大量计算能力。
Tony Bain最近发布了一篇文章，探讨关系数据库的末日是否已经来临。他将目光对准关系型数据库和键/值数据库的区别，以及从两者选择其一的原因上。根据Tony的说法，关系型数据库在伸缩性上会遇到一些挑战：
当越来越多的应用程序发布于高负荷（例如Web Services）环境中时，它们对伸缩性的需求将会十分明显。首先，它们会迅速增长。其次，它们最终的规模也会非常可观。对于前者来说，我们难以管理单个内部服务器上部署的关系型数据库，例如你的负载一夜之间增加两倍，你升级硬件的速度又能有多快？而后者一直便是关系型数据库在管理上的难点。
他列举了四种选择键/值数据库，而不是关系型数据库原因：
- 你的数据是高度面向文件的。
- 你的开发环境是高度面向对象的。
- 你的数据存储很便宜，并且很容易和合作伙伴的Web Service平台集成。
- 你的最先关注的是按需增长，规模庞大的伸缩能力。
David Chappell在他关于Azure服务器平台的文件中简单讨论了这个问题。David提出了在云中使用键/值数据库的多种原因，不过他也谈到：
……微软宣布了一个计划：将SQL Data Service更进一步关系化。与Windows Azure存储不同，SQL Data Service构建于SQL Server之上，使得这种发展更加自然。无论这种模型是什么样的，这个技术的目标是不变的：提供一种伸缩性更强，更可靠，成本更低的云数据库，并适合各种类型的应用程序。
依赖于不同的关系型特性，有以上需求的公司可以更容易地采纳这种技术，并以此降低成本。
类似由Brian Aker发起的Drizzle数据库，它的目标是可伸缩的关系型能力。Drizzle基于MySQL 6.0的原代码，并针对云和网络应用程序进行了优化。现在他们已经从原来的代码中去除了许多功能，并增加了许多新特性：
- 微内核架构，使Drizzle比MySQL更为模块化
- 更多接口，如认证和日志记录
- 多核优化（与MySQL相比）
- 更少的数据类型
- 更少的引擎
- 更少的代码，相对更小并且更易于维护的代码库
Drizzle仍处于Alpha阶段，它为类Unix操作系统开发，目前不支持Windows。
查看英文原文：Is the Relational Database Not an Option in Cloud Computing?
译者 赵劼 网名为老赵，洋名Jeffrey Zhao，写有技术博客“老赵点滴”。关注前沿技术，并致力于开源社区与微软平台的组合优化。
关于数据库服务器的负载增长问题
发表人
Zhang Yida
发表于
Re: 关于数据库服务器的负载增长问题
发表人
wen bob
发表于
Re: 关于数据库服务器的负载增长问题
发表人
Zhang Yida
发表于
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为什么不考虑采用 Oracle 11g 或 10g 的 RAC Database 呢？用户可以通过动态增加 Cluster Node 来平行扩展数据库服务的负载能力，无需对现有的硬件作改动。
如果说要解决存储容量的扩展问题的话，也可以采用 ASM(Automatic Storage Management)来动态管理存储。 -
我们说的是WAN上分布的几百几千台服务器这样的集群，Oracle 11g对此是无能为力的，楼上的看来不理解云啊
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谢谢 Bob 的补充。Cloud Computing 作为一项新兴的构架有许多值得学习和探讨的地方。
然而对于本文以及 Tony Bain 的文中，重点就 Scale Out Capability 来阐述 Key/Value DB 在云应用中将替代 RDBMS，未免有些言之过早。目前的 RDBMS 产品中也有集通常关系型数据库的优越性与可扩展性于一身的，颇具代表性的就是 Oracle Real Application Cluster Database。在维持高度数据整合性的同时实现了接近线性的 Scale Out，并且提供了更高的信赖性——Cluster 中的即使某些 Node 发生故障整个数据库服务也不会因此终止。有兴趣的朋友可以去了解一下更详细的内容。
如果云的应用中有某些需求是 RDBMS 怎么也无法实现的，我们倒是非常有兴趣来了解一下。
对应用程序的亲和性似乎更应该成为 Key/Value DB 在云应用中的亮点。对此我觉得 MS SDS 的做法颇值得借鉴，即在 RDBMS 基础上架一层抽象的 Key/Value 数据服务。这一点 Bain 在其文章最后也提到了。
让不同的技术做各自最擅长的事，然后将他们有机地整合起来，或许是最可行的解决方案。
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