云存储多变环境下的认知策略调整

本文探讨了将数据密集型分析应用迁移到云原生环境的趋势，深入分析了云存储成本模型对性能优化的影响。通过对Uber Presto生产环境的数据进行观察和分析，文章揭示了传统I/O优化没有考虑存储API调用的财务成本，可能在云环境中导致高成本问题。

通过实证研究，我们发现 Presto 在Uber生产环境中的数据访问模式具有显著的碎片化特征，例如超过50%的数据访问小于10 KB，超过90%的数据访问小于1 MB。这些碎片化的数据访问模式在云端环境中与传统数据平台环境有着完全不同的意义和影响。

文章以案例研究的形式，提供了I/O优化的逻辑和策略，旨在帮助读者设计出适合云环境的高效I/O方案，从而在云端数据处理过程中显著提升性价比。