在过去的几年中，当涉及到部署关系数据库时，你已经拥有了几个可靠且经过验证的模型：从庞大的微服务到微服务，再到平台即服务解决方案。你可以部署单个“大型”服务器，运行可为数十种应用程序供电的单片或统一数据库。还可以选择依靠面向微服务的架构和一套独立的小型模块化服务，每个服务都可以实现独特的流程并实现特定的业务目标。云解决方案的采用还为你提供了通过基础架构即代码部署数据库的能力，甚至可以利用平台即服务解决方案，从而大大降低了我们数据库的运营开销和复杂性。
但是，所有这些模型仍然依赖数据库服务器的供应。无论是在本地，在云中还是使用PaaS。你可以根据预测的工作负载特征来调配数据库容量，这些特征决定了服务器的大小和配置。当然，可以扩展，缩小或扩展数据库以响应工作负载(取决于所使用的数据库技术)，但此过程并不意味着经常进行。
相反，应该根据周期性事件进行扩展，例如即将到来的假日季节，这将为你的电子商务应用程序生成额外的交易，或者为你的公司的SaaS产品添加一个新的大客户作为回应。拥有专用数据库服务器对于工作负载多少有点可预测且相对稳定是最有意义的。可能会出现高峰和低谷，但它们通常遵循可预测的模式。你可能需要在一年中多次调整数据库的大小，但整天不会多次。不常用的数据库缩放是最适合传统应用的模型。
下一代应用程序引入了下一代挑战。其中一些工作负载可能是零星的，间歇性的，而且难以预料。例如，数据库查询或事务的突发可能每天(甚至每个月)只能持续几分钟或几小时。使用与之前相同的电子商务应用程序示例，为了防备，你的数据库如何提供对闪存销售事件的支持，而不必事先过度配置数据库服务器?对于其他工作负载也存在类似的挑战，从在线游戏，股票交易甚至分析(如果每天只有几个小时的分析套件产生大量数据库负载，该怎么办)?大多数数据库管理员将声明，您应该根据预测的高峰工作负载调整数据库的大小。如果可能的话，扩展数据库的过程是一件苦差事，这是传统的智慧和正确的范例。
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