主要观点总结
本文探讨了数据密集型分析应用从本地迁移到云原生环境的趋势，以及云存储成本模型对性能优化的影响。通过Uber Presto生产环境的数据观察和分析，揭示了传统I/O优化在云环境中的不足，提出了针对云环境的I/O优化逻辑和策略。
关键观点总结
关键观点1: 数据密集型分析应用迁移到云原生环境的趋势
文章讨论了行业将数据密集型分析应用迁移到云原生环境的普遍趋势，以及这种迁移所带来的挑战和机遇。
关键观点2: 云存储成本模型对性能优化的影响
文章深入分析了云存储的成本模型，指出其与本地存储的差异，并强调了了解云存储成本模型对性能优化的重要性。
关键观点3: 云环境中数据访问的碎片化特征
通过对Uber Presto生产环境的数据观察和分析，文章揭示了数据访问的碎片化特征，并指出这种碎片化在云环境中的意义和影响。
关键观点4: I/O优化的逻辑和策略
文章以案例研究的形式，提供了针对云环境的I/O优化逻辑和策略，旨在帮助读者设计出高效且性价比高的I/O方案。
文章预览
本文探讨了将数据密集型分析应用从本地迁移到云原生环境这一普遍的行业趋势。我们发现，与云存储相关的独特成本模型要求我们对性能优化有更细致的了解。 扫码下载白皮书 【内容概要】 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
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