大规模数据存储方式的演化过程

大规模数据存储方式的演化过程是一个较为复杂的历程，下面我来详细阐述一下。

1. 初期阶段：本地磁盘存储

数据存储的初期阶段，操作系统使用本地磁盘存储数据。这时，数据量还比较小，可以直接通过文件和数据库进行存储，操作和管理不太复杂。

例如，一个小型的在线商城系统只有几千条订单记录，可以通过将这些记录存储在本地磁盘上，然后使用关系型数据库（如MySQL）来处理这些数据。

2. 增加集群存储：分布式文件系统

当数据量逐渐增大的时候，单台服务器的存储空间就无法满足需求了。此时，使用分布式文件系统，增加存储空间。

例如，Facebook在2008年推出了一个名为Hadoop的分布式文件系统，Hadoop将数据分散存储到集群的不同节点上，同时，还可以对数据进行分散处理。使用Hadoop存储，Facebook能够轻松地存储和处理海量的数据。

3. 容器化部署：容器存储和容器编排

在分布式存储环境中，需要管理分布式环境中的各个存储单元，并将这些存储单元放在同一容器内，以确保数据存储的完整性和一致性。

因此，容器化部署成为当下主流的一种方式：使用容器存储可以在容器内部管理数据，保证容器内的数据高速读写、移动以及保证容器内数据的高可用性。

同时，借助容器编排工具，例如Kubernetes，可以实现对容器的自动化部署、管理以及数据调用，将海量数据存储过程变得更加灵活和高效。

4. 云数据湖：数据中心化存储

随着数据量的爆炸性增长，数据存储需求的复杂度和稳定性日益增长。此时，云数据湖成为了当前数据存储领域的新方向：在云环境下，将多种不同格式和存储位置的数据汇聚到一起，形成一个整合的数据湖，实时存储应用程序读写的所有数据。

例如，Amazon Web Services （AWS）提供的 Amazon S3，是一个可扩展的对象存储解决方案，可以存储任何类型的数据，包括图像、视频、日志文件等等。S3的存储空间可达数千亿TB, 它提供了高可用、高可扩展性，以及灵活的API接口供其他程序调用。

总的来说，大规模数据在存储方式上的演化，已经从最初的本地磁盘存储开始，逐渐发展成了分布式、容器化存储和云数据湖等多种不同的形式。这些不同的形式，都在不断的探索和创新，以解决数据存储和处理的复杂度与挑战。