云储存和云存储是不是一个意思？
应该很少有云储存的的说法，正常的描述都是云存储，二者应该是同一个意思。什么是云存储云存储是一种网上在线存储（英语：Cloud storage）的模式，即把数据存放在通常由第三方托管的多台虚拟服务器，而非专属的服务器上。托管（hosting）公司运营大型的数据中心（你可以理解为对方有很多硬盘，你能通过网络存储你的东西），需要数据存储托管的人，则透过向其购买或租赁存储空间的方式，来满足数据存储的需求。
什么是云存储？你如何看待云存储？
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。
传统的RAID（Redundant Array of Inexpensive Disks）存储就是此种模式。Scale Out又称为水平扩展（scale horizontally）[2]，意为在分布式环境下，通过添加节点计算或存储资源，在横向上满足更多的计算存储需求；随着计算和存储单位价格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系统，利用分布式技术可以搭建起“超级计算”中心，以及后来衍生出来的私有或公有云平台解决方案。
虽然分布式系统会带来一定程度上的软件复杂度和管理困难，但由软件定义的计算和存储解决方案，能够以较低的价格和较高的鲁棒性，优雅的解决了海量增长的计算存储需求，也是目前云平台的主流技术。但它就一定能够承载未来的更加海量的需求吗？云存储的未来是什么？方向是向左还是向右？3. 未来向左还是向右？话说天下大势, 分久必合, 合久必分，事物发展的规律似乎从来就没有什么绝对。
当下，云平台内部似乎已完全是Scale Out模式了，但当我们把镜头再拉远一点，从云平台在全球部署的每一个可用区来看，整体上它又是一个Scale Up模型，不是吗？单点投入巨大，耗费能源，使用成本高昂。而相反，随着强大的计算，存储和带宽能力能够进入寻常家庭、工作和生活等边缘节点，资源闲置或者不均衡使用也变得越来越明显。
那么，是否能够将这些边缘节点的计算存储能力结合起来，组成一个真正意义上的Scale Out平台，提供人们日益增长的计算存储需求？可否将浪费或者不对等的资源重新组合，提供一个更加节能环保的绿色Scale Out平台？可否摒弃中心化的单点故障和数据安全隐患，真正做到廉价高效，零数据泄露的Scale Out平台？答案是应该可以而且必须可以！纵观云存储平台的发展历史，从单节点的Scale Up模式走向可用区内部的Scale Out模式，又从内部的Scale Out模式走向整体上相对的Scale Up模式。
而未来数字世界的海量计算和存储需求的满足，一定需要真正意义上的全球Scale Out模型，那就是把边缘节点和半中心化节点高效且系统的组织起来，减少浪费，提高效率，节省成本，去除中心。将天空中几块为数不多的白云，变成漫天遍布的朵朵白云，让人们自由定价、自由选择、自由组合。挑战虽然巨大，但未来很美好，让我们一起努力迎接云存储的明天！[1]: History of Online Storage[2]: Wiki Scalability文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO总架构师）转载请注明出处如果有关于PPIO的交流，可以通过下面的方式联系我：加我微信，注意备注来源wechat：omnigeeker。
