在 2009年最后一天，根据自己小小的视角提出一些技术建议，供同行参考。
编程语言
首先要能跳出语言之争及语言偏见，架构师需要在中立的角度选择最合适团队的语言，避免在技术决策中加入过多个人喜好。在系统语言层面，主要可关注以
下几种
Erlang, 会继续在小圈子内流行，业界应用Erlang技术最大的障碍不是Erlang技术本身，而在于缺乏这方面专业人才。
Scala,
和Erlang不同，Scala有成熟JVM及丰富的周边library，在异构系统中集成也很容易，新项目使用Scala风险很小，所以Scala在新
语言中应该有较大的提升优势。
Go, 由于刚开始推出，不适合正式项目使用，2010年会稳步上升，可适当关注。
其他语言基本保持现状。
架构
LAMP中的Linux, Apache, MySQL会受到云计算中的App Engine模式的冲击，因为App Engine在分布式处理，可扩展性，稳定性方面都有很大的优势。 在App Engine模式中，MySQL作用会降低，退化成一种存储服务。而且App Engine的存储服务含义会更广泛，传统架构中的MySQL, Memcached, 及key value store在App Engine框架下都会以底层的服务方式提供。存储不再是软件，而是一种可靠服务，因此也会带来分布式存储相关技术的繁荣。
Web 2.0的设计中，Cache会成为一个中心元素。传统的web应用cache只是一个可选的锦上添花层，即使去掉，PHP + MySQL这种模式也可正常运行。但随着未来应用social化及realtime的趋势，从facebook及twitter的设计来看，cache已 经从可选层成为核心层。cache设计的好坏直接决定架构的成败。
由于web发展的趋势会使应用更realtime化，体现到技术层面是HTML5(websockets)及类似技术具有更高的价值。但由于阻碍生 产力的IE存在，HTML5无法一步到位。建议关注能解决HTML5及旧ajax自适应的框架。
网络模型方面，由于多核的硬件环境，轻量级的进程模型值得采用。如传统的C++ boost的asio, 各公司自己实现的coroutine, Erlang的process, go的goroutines, Java/Scala的Netty/Mina框架等。但C++框架的代码优雅性可维护性欠佳，性能也没有突出的优势，可关注后面几种方案。
分布式方面，Dynamo及Chubby的思想会逐渐在国内的项目等到更广泛的应用，架构师会逐步丢弃双写，双机心跳等山寨式的容错设计思想，可靠 的分布式设计思想会更普及。
存储
2009是key value/nosql产品百花齐放的年代。到2010年，它们之中优秀的会脱颖而出逐步主流化，主流化的产品周边的工具会更丰富，运维相关经验也会更成 熟。目前阻碍很多key value产品推广很大一个障碍是运维的顾虑，而不是它们本身的性能。究竟会是Memcachedb/Tokyo Cabinet/Redis这样的小巧软件走向主流，还是Cassandra这样的巨无霸更受欢迎，我们拭目以待。
作为第一个留言支持你的人，我看好 Python，如果 Google 真的能够把 Python 的解析效率提高10倍的话，它的简洁和优雅会吸引不少人，至少 ROR 已经让 Ruby 有了飞跃 …
如果这篇有关Google Python的流言( http://groups.google.com/group/unladen-swallow/browse_thread/thread/4edbc406f544643e) 是真的话，python在Google内部应该部分会被go取代。10x python在2010未必乐观。
开源项目魅力无限啊
数据库的作用在web2.0里面的作用的确是有减少的迹象了
Good~
我在期待 Scala 2.8 的 continuation, 它为真正脱离 JVM 的限制, 实现高并发, 易编程 (而不是使用半吊子 react 方案) 的关键, 再加上丰富的 Java 库, 口水中… 另一方面作为一个 scheme fans, continuation 对我来说有太多可玩的东西了
Key-Value 方面, 我的想法是可以分开两方面讨论.
一是本机存储的功能, 性能, 并发, 事务支持等方面. 我认为要超越 BerkeleyDB 已经很难很难 (单项超越还是容易的). 没什么特别 BT 的需求, 直接用就是. 如果我没记错, Dynamo 的本地存储就是 BerkeleyDB
二是分布式设计, 这跟本机存储是另一个问题, 这个还是要根据需求选择. 我觉得在机器少于 30 台的情况下, 简单解决就好, 用不着 dynamo 这样的做法. 我只有 4 台机, 就算每次扩容要翻倍其实也能再扩个一两次再说. 类似 Dynamo 的模式在实际运维上也有问题, 如果没有很强很细致的自动化运维, 结果可能会很惨, 例如我可能要对数据做冷备, 在某个柜停电挂掉 N 台机的盘, 某些数据永久丢失的灾难下, dynamo 的模式如果没做细致, 会很难指出我现在具体丢了哪些数据, 要用哪些冷备盘恢复. 这会很惨的.
两方面综合, 就是: 本地存储用成熟的开源项目很靠谱. (Dynamo 用 berkeleydb, PNUTS 用 MySQL Inoodb). 分布式方案需要根据需求选择, 量体裁衣, 保持简单.
Scala +1
个人比较喜欢LAMP。
虽然PHP的运行效率大家也都知道，不是很高，但是对于一些非巨型应用来说，一秒内的延迟还是可以接受的。
MySql这东西以后的发展趋势不好说，不知道Sun和甲骨文到底会怎么样，如果到时候没了，还真不知道该怎么办……
2009我觉得 NoSQL 很火热。个人认为这火热会持续，但对于 NoSQL 和传统 DBM 之间的选择，在2010年会趋向于更为理智。我猜想这一年会有更多关于两者间做抉择、比较、甚至互补的文章。
同理，对于语言，我认为多语言混合使用进行互补将会是一个新的趋向。例如 Google，我认为不会放弃使用 Python，或者他们会考虑将数个数据中心抽象为一个主机，而 Python 的角色就是对着一个“主机”进行操作。主机底层或者会是用 Go、或者其他。单纯转换编程语言不是提升性能的重点，良好的分层和抽象（或者说，思想）才是提升性能的关键。
严重关注！
key-value确实用的越来越多了。
非常看好，分布式存储的一些方案。可运营和简单是非常重要的考量因素。
面对海量数据，我想主要是三个层面的解决方案：
1、存储，如典型的GFS
2、计算，如典型的MapReduce
3、用户编程接口，如典型的Hive
前两个是基础，后一个是发扬光大的保证，但是都还不太成熟，GFS等主要还是针对非结构化数据，但实际上结构化数据的需求也是非常浩大，类似于 DTS的实现也将会诞生（或者已经有了，只是还未了解到），DTS就是Distributed Table System，单一的DTS意义不如GFS大，它必须和计算绑定在一起，共同发力，才显神通。
eejian:
“结构化数据的需求也是非常浩大”， 结构化的有bigtable, dynamo 等，相关实现也已经是百花齐放了。
我更期待虚拟化，云计算以及 NoSQL.
新的数据库存储，以及基于数据的cache将变得越来越重要