12、云环境下的数据存储与安全设计

云环境下的数据存储与安全设计

1. 数据存储策略选择

在为零售客户提供服务时，不同规模的客户对数据存储和安全的要求差异很大。大型零售商通常对安全和隐私要求极为严格，而小型连锁店则相对宽松。为了平衡成本和合同要求，可采用混合解决方案：
- 对于拥有数千家门店的超大型客户，采用完全隔离策略，因为其可能产生巨大流量，且为这类大客户提供服务至关重要。
- 对于流量一般的小型零售商，使用数据隔离模型，以将成本降至最低。
- 对于门店数量和流量处于中等规模的客户，采用数据隔离方法，每个租户拥有独立的数据库服务器，但共享Web和应用层。

选择数据存储类型也是重要的设计决策。常见的数据存储类型有：
| 存储类型 | 特点 | 适用场景 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 关系型数据库 | 保证事务成功处理，具备出色的安全特性和强大的查询引擎 | 在线事务处理（OLTP）活动 | - |
| 键值存储数据库 | 基于哈希表，简单、快速、高度可扩展 | 处理大量写入操作，读取大型静态结构化数据 | Redis、Voldemort、Amazon DynamoDB |
| 列存储数据库 | 可存储和处理分布式的大量数据，列可动态添加 | 集成不同结构的数据源 | Hadoop、Cassandra |
| 文档存储数据库 | 用于存储非结构化数据 | 日志记录 | CouchDB、MongoDB |
| 图数据库 | 用于存储和管理相互关联的关系 | 社交媒体分析 | Neo4j、InfoGrid |

除了上述数据库存储方式，对于大型文件（如照片、视频、MP3等），