NathanMarz的大作BigData:Principlesandbestpracticesofscalablereal-timedatasystems介绍了LabmdaArchitecture的概念，用于在大数据架构中，如何让real-time与batchjob更好地结合起来，以达成对大数据的实时处理。传统系统的问题在传统数据库的设计中，无法很好地支持系统的可伸缩性。当用户访问量增加时，数据库无法满足日益增长的用户请求负载，从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求，出现超时错误。解决的办法是

NathanMarz的大作BigData:Principles andbestpracticesofscalablereal-timedatasystems介绍了Labmda Architecture的概念，用于在大数据架构中，如何让real-time与batchjob更好地结合起来，以达成对大数据的实时处理。 传统系统的问题 在传统数据

这里要讲的 Lambda 是一个实时大数据处理框架，而不是 AWS 的同名服务，但是其中所强调的容错性、横向扩容、易于维护等通用性质的概念却是二者都具备的，对于 AWS Lambda 感兴趣的可以看博客的另外一篇文章《Serverless(无服务器) 架构入门 by Lambda》或访问 AWS 官方了解。