大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于托管语言劣势Java的问题，于是小编就整理了1个相关介绍托管语言劣势J***a的解答，让我们一起看看吧。
数据库上云的利与弊有哪些？
企业上云有三种方式：公有云、私有云和混合云。
首先来说公有云，公有云是由云服务提供商提供的云服务器，企业***用租赁的方式进行部署和使用，这种方式的好处是：
1.依托于云服务提供商，对企业信息化团队的能力要求较低，并且云服务器一般会提供可视化维护界面，对运维人员来说方便快捷，效率比较高；
2.由云服务提供商提供服务器维护与安全防护，相对于自建服务器，降低了服务器管理、运维、防护的难度；
3.可以顺应企业发展以及业务变化，灵活进行服务器的扩容、缩减，降低成本的同时，可以满足企业业务快速变化的需要。
但是公有云也存在一定的弊端：
1.数据存储于云服务器上，掌握在云服务器提供商的手中，存在数据泄露的风险；
2.数据存储于云端，一旦云服务器发生问题或故障，会直接影响企业内部的系统运行，甚至导致数据丢失，影响企业业务；
我们一般在做架构方案中，很少单独谈数据库上云，因为数据库是应用很重要的一部分。如果仅是数据库上云，我们的应用在本地，他们之间的互通延迟都会有影响。这是不可取的。
所以按照实际的经验，我们一般是部分应用上云（包含应用数据库），或者 数据库云灾备。
我这里有整理的一个关于云灾备的视频介绍可参考：
云灾备方案概述 （关于云上数据冷备，热备，双活架构解读，可自行翻看合集下***）
回归话题，就数据库上云的利与弊 ，我有几点看法：
1： 如果将云作为我们数据的冷备，热备节点，这个方案是经济可取的。 我们基于数据库的同步工具，上传数据归档至云端数据库（可自建或者云数据库），上行流量是不计费的，所以仅需要支付 实例费用，未来数据库回流本地的流量费用，从成本造价上比我们传统的本地IDC 两地三中心要省很多钱，而且云端服务有SLA 保障，比较稳定。
2：有朋友谈到上云容易下云难，其实这个主要看我们如何去架构方案。在下云过程中，很多云厂商设置的主要卡点是，数据流出的效率， 例如，我们在云端产生了TB级别的数据，这个数据的流出在限流的情况下是需要很长时间的。 其他方面如果我们的服务都仅是基础服务，迁移还是很方便的。 针对数据限流出问题，我们可以***取 本地数据归档策略，就是“细水长流”，在建设初期，我们就设计本地的数据归档工作，初期的全量+未来增量，这样子就不会面临，一下子大量数据的下流限制问题。 同时在计算方面，我们建议最好能实现容器化，基于容器架构迁移的难度又大大降低。
3：在安全角度，我还是建议 敏感数据，合规数据，重要核心数据，还是坚持本地为好，如果规模较大，可以考虑一体机的方案。对于面向互联网的应用和数据，可以选择部分上云。最终建设混合云的方案， 这样子 进退有度，更合理。
我是一名十几年的IT 老售前，欢迎大家交流，记得关注哦。
数据库上云的利与弊如下：
利：
高可用性和可扩展性：云数据库通常具备高可用性和可扩展性，可以自动处理故障转移和数据备份，并能够根据需求动态扩展***。这有助于保证企业业务的连续性和稳定性。
降低成本：云数据库可以降低企业在IT基础设施方面的投入成本，企业只需要根据实际需求支付相应的服务费用，而无需进行大规模的硬件投入和后期维护。
数据安全和隐私保护：云数据库具备完善的数据安全和隐私保护措施，通过数据加密、访问控制和安全审计等功能，确保数据的安全性和隐私性。
简化管理：云数据库可以简化数据库的管理和维护工作，提供智能化的监控和管理工具，帮助企业快速发现问题和解决问题。
弊：
数据安全风险：虽然云数据库具备数据安全和隐私保护措施，但仍然存在一定的安全风险，如数据泄露、黑客攻击等。因此，企业需要谨慎选择可靠的云服务提供商，并***取必要的安全措施。
依赖互联网：云数据库依赖于互联网进行数据传输和同步，如果网络出现故障或中断，可能会影响到数据的访问和使用。
数据迁移问题：如果企业决定将数据库迁移到云端，需要面临数据迁移的问题，包括数据导出、传输和导入等过程，需要花费一定的时间和***。
到此，以上就是小编对于托管语言劣势J***a的问题就介绍到这了，希望介绍关于托管语言劣势J***a的1点解答对大家有用。
