云存储及其历史简而言之，云存储云存储是将数字内容安全存储在服务器上，以便任何连接到互联网的设备都可以轻松访问。云存储，大家真正熟悉的是亚马逊在2006年提供的AWSS3云存储服务。它最具革命性的变化是提出了按使用付费的价格模式，使得云存储的使用和水电一样可以衡量。
机器人编程调试工程师负责机器人调试，包括焊接机器人、码垛机器人、抛光等等。Scara机器人广泛应用于电子行业。该机器人是一种高速、高精度的并联机器人。根据真空机器人搬运要求、机器人操作特点和SEMI标准，完成了真空机器人专用语言。
云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储历史的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。1. 云存储及其历史简而言之，云存储cloud storage就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便的获取。
首先让我们简单回顾一下云存储的历史。云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代，也就是互联网泡沫时期dot-com boom，当时有许多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务，当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了。
少数幸存下来的有一家叫Veritas NetBackup最后也被Symantec收购，现在依旧提供Symantec NetBackup的在线存储服务。而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWS S3云存储服务，其最具有革命意义的变革是，提出了即买即用pay-per-use的价格模型，使得云存储的使用像水电一样可计算衡量。
从此云存储以S3为标准一路绝尘，我们所熟悉的大厂，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顾客。尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的Azure Blob Storage和Google Storage的存储服务。云存储真正发展的十几年中，见证了移动互联网的崛起，大数据的生机勃发，人工智能的再次复兴，并能够展望到未来物联网，无人驾驶及各类机器人自动化的世界。
海量数据的产生，存储，分析，预测及应用，快速以正反馈循环方式，推进着人类社会向数字世界大步迈进。所以，为了适应数据存储新的需求，各家云存储产品的应用场景及价格模型，已从单一向多元发展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六类存储产品来满足各类使用场景，我会在未来的文章里针对性的细讲一下。
而本文重点所探讨的是，目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战？为了回答这个问题，让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的Scale Up和Scale Out扩展模型。2. Scale Up和Scale Out？Scale Up又称为垂直扩展scale vertically[2]，意为在单节点上添加资源，如CPU，内存和存储，在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力Scale Up初期能够快速达到升级目的，操作起来相对比较简单，但随着计算或存储的要求越来越高，硬件资源的添加可能已经达到极限，不仅单节点的造价非常昂贵，维护成本很高，而且更容易留下单点故障的隐患。
使用焊接、喷涂等场景。到目前为止，工业机器人有七种。每个分类方法都不一样，这里就不描述了。我会在看文章的朋友和客户的评论区讨论1delta机器人。又称蜘蛛手机器人。该机器人是一种高速、高精度的并联机器人。Price adept是世界上最知名的并联机器人公司之一，现在已经被欧姆龙收购。价格基本在80-20万美元不等。
传统的raid非扩展磁盘冗余阵列存储就是这样一种模式。Out，也称横向扩展scale horizontally[2]，是指在分布式环境中，通过增加节点计算或存储资源，可以横向满足更多的计算和存储需求。随着计算和存储单价的降低和效率的提高，可以利用低端商用商品系统和分布式技术，以及后来衍生出的私有或公有云平台解决方案来建设超级计算中心。
