越來越多的企業需要將應用程式部署到不同的地區或是上到雲端去，這對於企業的成長當然事件好事，但對於資料的供應議題來說，卻是面臨到前所未有的難度挑戰。
基本上，這個問題是前一個使用案例的延伸，只是在傳統的做法之下，問題更多、更爲彰顯放大而已：
因爲距離的延伸，所經過的網路鏈路與節點也相對地成倍數的增加，單純的往返距離比同一地點多出的倍數可能是以千以萬來計算。再加上關聯聚合查詢等處理動作，造成的延遲度可能從原本的毫秒級單位上升爲秒級單位，而網路運輸成本也同時是原本倍數成長，對於網路效能的衝擊非常客觀。
受到網路問題的影響，原本的單一查詢時間也因此拉長不少，導致查詢之間的等待時間也變得更久了。假如遇到資料鎖定的情況，也更容易在這種情況下迅速惡化。結果將導致所有相關程式都受到嚴重的衝擊，而出現整體的效能滑坡。
由於整體效能的下滑，原本在單一地點不太會遇到的問題可能就會一一浮現出來。這會壓縮到系統的可用性，或是造成原本的正常業務運作受到影響了。
我們一再強調，GRAVITY 數據中台的設計有提供快取與快照功能，可以讓應用服務程式就近存取其專屬的資料庫。不管資料源與應用端的距離多遠，專屬資料庫都是跟隨在應用程式所在位置，也就完全沒有長距離網路所衍伸出來的相關問題。對應用程式來說，資料的存取效能只會提升而不會下降。
至於資料的及時性，歸功於 CDC 協定的幫助，所有變更資料都能即時的同步到各個消費端應用資料庫。而且，因爲整個傳輸過程都只會傳輸變更資料而已，已經存在於數據中台的資料完全不會再出現於後來的網路傳輸中，因此，整個網路傳輸量也大幅度的下降，其往返成本與開銷也自然獲得很大的改善，整體網路的傳輸效能也就可以釋放出來，加快了資料的傳遞速度。
由於數據中台同時也能改善關聯聚合查詢的效能、有效避開各種嚴重的鎖死問題，對來源資料庫的壓力也就能獲得大幅度的釋放，因此對於原本正常業務的衝擊問題也就迎刃而解了。