当前企业级数据处理系统正经历从单一架构向复合型架构的转型，技术选型需重点考量实时响应、海量存储与弹性扩展三大核心要素。主流架构方案在存储介质、计算模型和查询时效性方面呈现显著差异。
| 架构类型 | 响应延迟 | 存储成本 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| 实时流处理 | <1秒 | $$$ | 物联网监控 |
| 分布式集群 | 分钟级 | $ | 日志分析 |
| 分析型仓库 | 小时级 | $$ | 商业智能 |
金融交易监控场景中，系统需在300毫秒内完成从数据采集到风险预警的全流程处理。AWS Kinesis与Apache Kafka在消息吞吐量维度表现优异，其中Kinesis单分片支持每秒1MB数据写入，适用于突发性数据场景。
基于EMR的Spark集群在机器学习场景展现独特优势，通过动态资源分配实现计算成本优化。实际部署中建议将原始数据持久化存储在S3，按需启动计算节点可降低70%运营成本。
DynamoDB在电商秒杀场景中展现强大并发处理能力，通过自动分区技术实现每秒百万级请求处理。需注意数据建模时合理设计主键结构，避免出现热分区影响性能。
数据延迟要求高于秒级时优先考虑Kinesis/Kafka架构，历史数据分析场景建议采用Redshift列式存储，当需要支持复杂事务时需回归传统RDBMS方案。混合架构正成为企业标配，通过数据管道实现各系统间协同。
