4、保存在DRAM上的所有数据都允许保存在RAMCloud，并且比当今给予高性能磁盘存储系统的实际性能要高100到1000倍。
5、在同一个数据中心中通过在应用服务器上运行的一个进程通过网络读取几百字节的数据的访问延迟有可能降低到5μs–10μs。相比之下，今天的系统通常需要0.5ms到10ms，这取决于数据是否存在于服务器内存的缓存上，或必须从磁盘中读取。
6、一台多核的存储服务器应该至少能在每秒相应100万的网络请求。根据配置和缓存的内容，一个基于磁盘的系统的类似机器（运行多个磁盘和一个存储缓存的主内存）每秒可相应1000至10000的网络请求。
案例分享
目前一个可行的RAMCloud配置，每台服务器配置24GB的DRAM，这是高性价比的配置。扩展内存会导致成本的急剧增加。2000服务器会配备48TB的存储空间，平均每GB成本65美元。据预测，到2020年，随着DRAM技术的不断完善，激励1PB-10PB配置的RAMCloud时每GB成本仅需6美元。
RAMCloud已经在实际中有所应用。例如一个大型的网络零售商或航空公司使用RAMCloud的花费在几十万美元。截止2009年8月Facebook所有非图像数据大约有260TB。这可能接近了当今RAMCloud实用的上限。
像电视频、照片、歌曲等数据还没有大规模应用RAMCloud，然而RAMCloud实际已经可以用在所有在线的数据。随着DRAM技术的不断改进，RAMCloud在未来会更具吸引力。
RAMCloud的存在价值
首先，RAMCloud可以是一个数据密集型应用的新架构，传统的架构是应用程序连同代码和数据被加载到一台服务器的主存储中，瓶颈也是显而易见的，各种复杂的数据操作，应用程序的大小，机器的处理能力都是瓶颈。
而在过去的10年中，一种服务于数百万用户的大型WEB应用架构出现了。其主要将应用程序代码和数据存放于同一个数据中心中的不同服务器中。应用服务器只存储当前请求和处理浏览器的需求，而这种架构允许应用程序扩展到成千上万的应用服务器和存储。
但是不幸的是，在大型架构图中，当服务器增加了4-5个数量级后，应用程序的复杂性，数据的访问延迟都成了问题。比如当Facebook收到一个HTTP请求访问网页时，应用服务器必须发出130个以上的数据以生成HTML页面，这当中有指令请求的顺序，而这些请求指令的累积是造成给用户整体响应时间延迟的因素之一，所以需要相当大的开发量，以尽量减少对服务器请求的代码大小和数量。
Mapreduce是最近几年兴起的一个新的技术，目的在于提高数据接入速度，消除了延迟问题，现在它解决了大规模的问题，但是如果是连续的数据访问，将使得Mapreduce仅仅限于在随机访问数据的应用中使用。
RAMCloud则充分结合了两者的优势--规模化和低延迟：保留了Web应用程序的可扩展性，同时降低了数据访问延迟以接近传统的应用程序。
对现有应用程序的扩展存储
对于新的应用，RAMCloud将使其更容易建立。因为缺乏一个可扩展的存储系统，现在开发大型的Web应用程序是困难的。
过去所有的Web应用程序都使用关系型数据库存储，但随着数据规模的扩大，一个单一的关系型数据库已经不能满足他们的I/O需求。因此大家开始做系统升级，引进新的技术来扩展自己的存储系统（比如多个数据库间的数据分区）。
