对于性能要求更高的应用，可考虑引入开放缓存服务OCS，将部分查询数据加载至分布式缓存中，减少RDS的数据查询次数，提升系统的数据查询并发效率和降低响应时间，如图7所示。

　　对于读的请求远大于写请求的场景，可以考虑用多个RDS数据库，采用分布式方式实现读写分离，写交易主要发生在主库，读请求访问备库，可以根据需求对读库进行扩展，以实现整体请求性能的提升。图8是带只读实例扩展的迁云架构。

　　对于数据规模较大的数据库表，可以通过水平切分的方式，将数据分布在多个RDS实例上，通过并行的分布式数据库操作来实现性能和容量的提升。图9是带数据拆分的迁云架构。

　　总的来说，通过迁移到RDS、引入数据缓存、分库分表、读写分离等多种方式可以用Scale-Out方式取代原有的IOE架构，并且获得更好的性能和扩展性。图10中是迁云架构演进过程。

　　对于OLAP应用，可采用ODPS+OTS+RDS/ADS的解决方案取代小型机+Oracle DB+OLAP+RAC+EMC存储解决方案，如图11所示。总体来看，迁云的通用架构方案如图12所示，针对具体业务系统的迁云方案还需要根据实际情况进行分析和合理选择。