Storm已经发展到0.10.0版本了，看一下两年多来，它取得的成就：

• 有50个大大小小的公司在使用Storm，相信更多的不留名的公司也在使用。这些公司中不乏淘宝，百度，Twitter，Groupon，雅虎等重量级公司。
• 从开源时候的0.5.0版本，到现在的0.10.0，和即将到来的0.10.0+。先后添加了以下重大的新特性：
  • 使用kryo作为Tuple序列化的框架（0.6.0）
  • 添加了Transactional topologies（事务性拓扑）的支持（0.7.0）
  • 添加了Trident的支持（0.8.0）
  • 引入netty作为底层消息机制（0.9.0）

Transactional topologies和Trident都是针对实际应用中遇到的重复计数问题和应用性问题的解决方案。可以看出，实际的商用给予了Storm很多良好的反馈。

• 在GitHub上超过6000个项目负责人。Storm集成了许多库，支持包括Kestrel、Kafka、JMS、Cassandra、Memcached以及更多系统。随着支持的库越来越多，Storm更容易与现有的系统协作。Storm的拥有一个活跃的社区和一群热心的贡献者。过去两年，Storm的发展是成功的。

      Storm被广泛应用于实时分析，在线机器学习，持续计算、分布式远程调用等领域。来看一些实际的应用:

• 一淘-实时分析系统pora：实时分析用户的属性，并反馈给搜索引擎。最初，用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求，希望能够实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。
• 携程-网站性能监控：实时分析系统监控携程网的网站性能。利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标，并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表，通过历史数据对比等判断规则，触发预警事件。
  

  如果，业务场景中需要低延迟的响应，希望在秒级或者毫秒级完成分析、并得到响应，而且希望能够随着数据量的增大而拓展。那就可以考虑下，使用Storm了。

• 试想下，如果，一个游戏新版本上线，有一个实时分析系统，收集游戏中的数据，运营或者开发者可以在上线后几秒钟得到持续不断更新的游戏监控报告和分析结果，然后马上针对游戏的参数和平衡性进行调整。这样就能够大大缩短游戏迭代周期，加强游戏的生命力（实际上，zynga就是这么干的！虽然使用的不是Storm……Zynga研发之道探秘：用数据说话）。
• 除了低延迟，Storm的Topology灵活的编程方式和分布式协调也会给我们带来方便。用户属性分析的项目，需要处理大量的数据。使用传统的MapReduce处理是个不错的选择。但是，处理过程中有个步骤需要根据分析结果，采集网页上的数据进行下一步的处理。这对于MapReduce来说就不太适用了。但是，Storm的Topology就能完美解决这个问题。基于这个问题，我们可以画出这样一个Storm的Topology的处理图。

        我们只需要实现每个分析的过程，而Storm帮我们把消息的传送和接受都完成了。更加激动人心的是，你只需要增加某个Bolt的并行度就能够解决掉某个结点上的性能瓶颈。

四.Storm的未来

      在流式处理领域里，Storm的直接对手是S4。不过，S4冷淡的社区、半成品的代码，在实际商用方面输给Storm不止一条街。

如果把范围扩大到实时处理，Storm就一点都不寂寞了。

• Puma：Facebook使用puma和Hbase相结合来处理实时数据,使批处理 计算平台具备一定实时能力。 不过这不算是一个开源的产品。只是内部使用。
• HStreaming：尝试为Hadoop环境添加一个实时的组件HStreaming能让一个Hadoop平台在几天内转为一个实时系统。分商业版和免费版。也许HStreaming可以借Hadoop的东风，撼动Storm。
• Spark Streaming：作为UC Berkeley云计算software stack的一部分，Spark Streaming是建立在Spark上的应用框架，利用Spark的底层框架作为其执行基础，并在其上构建了DStream的行为抽象。利用DStream所提供的api，用户可以在数据流上实时进行count，join，aggregate等操作。

      当然，Storm也有Yarn-Storm项目，能让Storm运行在Hadoop2.0的Yarn框架上，可以让Hadoop的MapReduce和Storm共享资源。

五.小结