對于醫(yī)療健康移動用而言，數(shù)據(jù)的安全性和致性至關(guān)重要。關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫如Amazon RDS或Google Cloud SQL等提供了穩(wěn)定且高度可配置的服務(wù)。

借助關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢能更好地管理和處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?；颊咝畔?、病史記錄、診斷結(jié)果、藥物清單等都被有序地存儲，通過SQL進行高效檢索。

大多數(shù)關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫都提供定期自動備份功能，發(fā)生數(shù)據(jù)丟失或錯誤，迅速從備份中恢復(fù)，保證服務(wù)不中斷。

使用強身份驗證、訪問控制和加密等功能確保敏感數(shù)據(jù)的隱私和安全性。

Raft共識算法支持分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)復(fù)制，能夠在個節(jié)點失敗的情況下，保證其他節(jié)點仍然正常運行和服務(wù)，提高系統(tǒng)的整體可用性。

金融行業(yè)的數(shù)據(jù)非常龐大且復(fù)雜，關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫能有效管理這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)快速查詢。而Raft致性算法則有助于確保在分布式環(huán)境中交易數(shù)據(jù)的致性，避免出現(xiàn)“臟讀”、“幻讀”等問題。

城市規(guī)劃涉及大量的地理空間數(shù)據(jù)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫很好地存儲這類數(shù)據(jù)。利用Raft致性算法，在多臺服務(wù)器之間保持數(shù)據(jù)同步，多個團隊工作在同份規(guī)劃項目上。

無人駕駛車輛收集大量的環(huán)境感知數(shù)據(jù)，實時做出決策。這時，高效率的數(shù)據(jù)處理能力和致性的保證就是必不可少的。因此，結(jié)合關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫和Raft共識算法是個合理的選擇。