云化要害点1：体系弹性弹性
经过使用与数据别离和集群化布置，完成体系快速扩容、处理才能灵敏水平线性扩展、毛病主动阻隔。关于独立的使用主机可以进行灵敏弹性弹性。
弹性弹性特色：
在线快速扩容：体系扩容操作低耗时、无数据搬迁、效劳不间断；
处理才能线性扩展：体系处理才能可以经过新增节点近线性进步，完成高吞吐、高并发处理才能，应对事务爆发式增加；
毛病主动接收：集群可以主动发现毛病节点并调整使命调度战略，在不影响处理的一起接收毛病节点，坚持体系高可用。
云化要害点2：使用集群化布置
将严密耦合的大使用模块化拆分为多个模块化小使用，经过资源池供给体系资源的全体利用率，并将拆分后的子模块布置于资源池（后来咱们搞Docker的称之为微效劳化）。当硬件资源施行池化后，才具有了支撑使用的弹性弹性，完成硬件的按需分配的根本需求，充沛进步资源利用率。
云化要害点3：经过数据分级分类完成使用与数据别离
依据数据实时性、重要性、敏感性等要素，将数据分红数个等级，各个等级的数据对体系的效果、选用存储、维护方法也都有所不同。
经过对使用供给数据的通明拜访，屏蔽数据的方位差异、数据散布差异、数据存储等差异：
方位无关性：数据在长途仍是本地存储，对使用最好通明。
散布无关性：数据散布在多个数据节点，对使用通明。比方查询某个客户的一切相关数据，尽管同一个用户信息散布在多个数据节点上，但对使用来说就好像一个会集数据库进行查询。
存储无关性：数据存储在内存库、物理库（联系型数据库、NoSQL数据库）、File仍是缓存等介质，对使用通明。
云化要害点4：合理规划完成数据散布式布置
对不同事务的数据、不同类型的数据进行有用规划布置。经过某种特定的条件，将存放在同一个数据库中的数据涣散存放到多个数据库上，完成数据散布存储，经过路由规矩路由拜访特定的数据库。
数据库拆分方法包含：
笔直（纵向）拆分：将数据库表按事务、功用拆分到不同的数据库表，比方分为客户资料库、订单库、资源库、资料库等，这种方法多个数据库之间的表结构不同；意图是下降事务之间的影响，削减体系承载压力。
水平（横向）拆分：将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据表中，这些数据库中的表结构完全相同。
拆分今后，带来的问题，需求做到：对外供给一致拜访，对使用屏蔽数据拜访复杂度。数据拜访层供给数据互访才能，拆分拜访兼并回来。
所以需求构建一致数据拜访引擎，或许数据路由层。
云化要害点5：数据渠道化
数据渠道化是指经过使用架构和数据架构的从头整理、规划与调整，将事务处理中的事务数据和状况数据与使用别离，完成使用的轻量化、无状况；构建一致的数据拜访层，完成数据的同享拜访。数据渠道化是数据处理水平线性扩展的条件和根底。
数据渠道化特色：
使用轻量化：缩短开发周期，进步新事务响应速度；
使用无状况：完成使用的同质化，使用层处理才能的独立扩展，完成使用灵敏调度和分配；
数据同享拜访：逐渐完成数据会集拜访，跨地市的流量同享、流量统付、流量搬运事务可以更高效支撑。
