大规模数据带来系统架构应该如何进行改变？

集中系统由于数据集中存储、服务集中提供，因此很容易使人觉得应用系统是不是反而容易建设了，不需要考虑各地各系统之间的复杂关系和差异了？实际情况却恰恰相反。由于数据量巨大，接入的终端数量大，所需要服务的人群广泛，一个单纯的“浏览器+处理服务+数据库服务”（B/S/S）系统架构（人社应用系统的基本框架LEAF即是此架构类型）已经无法满足系统处理要求。

同时，由于数据量激增，因此应用系统针对功能的不同，会分化为很多不同功能定位的子系统。如原来一个应用系统涵盖经办、查询、统计、交易，而在大规模情况下，设计为经办服务子系统、即席查询统计子系统、在线交易子系统，并采用不同的、更为合理的技术和系统架构进行建设，并将其组合成为一个功能完整的应用系统将更为合理。

对于其中的某个子系统，也将采用与目前不同的技术，其主要的技术包括分布式数据库技术、分布式计算技术、流式计算技术、内存计算技术、列式存储数据库技术、大数据批处理分析技术等。这些技术都为了大规模、大数据而生，并且都是从互联网行业的应用实践过程中逐渐成熟起来的。