CLOUD云不一定。是否需要使用RDS（关系型数据库服务）取决于具体的应用场景、业务需求和技术架构。对于一些简单应用或特定非关系型数据处理场景，RDS可能并不是最佳选择。
RDS是一种完全托管的关系型数据库服务，适用于需要结构化数据存储和复杂查询的场景。它提供了高可用性、自动备份、监控、扩展等功能，能够显著降低运维成本。然而，在某些情况下，它的局限性和成本可能会成为负担。
首先，从技术需求角度来看，并不是所有项目都需要关系型数据库。例如，对于实时数据分析、物联网设备数据存储或大规模非结构化数据处理，NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra或键值存储如Redis可能是更好的选择。这些数据库在灵活性、可扩展性和性能上更适合处理海量非结构化或半结构化数据，而RDS则专注于ACID事务支持和复杂的SQL查询。
其次，从业务规模来看，小型项目或初创公司可能不需要一开始就部署RDS。如果预算有限且数据量较小，可以考虑本地数据库或开源解决方案，比如MySQL或PostgreSQL自建实例。虽然这需要额外的运维工作，但对于资源紧张的小团队来说，这种权衡可能是值得的。
再者，从云原生架构的角度分析，现代微服务架构中，单一RDS实例可能无法满足分布式系统的高性能要求。在这种情况下，分布式数据库或对象存储服务（如Amazon S3）可能更符合需求。此外，无服务器计算（Serverless）模式下的AWS Lambda等工具通常与DynamoDB配合使用，而非RDS，以实现更低延迟和更高弹性。
最后，成本也是一个重要考量因素。尽管RDS简化了管理流程，但其费用相对较高，尤其是当需要启用多可用区部署或预留实例时。如果企业对成本敏感，或者只是临时测试环境，可以选择其他替代方案。
综上所述，RDS并非万能之选。在决定是否采用RDS时，应综合评估业务特点、数据类型、性能需求以及预算限制等因素。只有在真正需要关系型数据库功能时，才应该将其纳入技术栈。否则，探索其他数据库类型或存储方式可能会带来更优的结果。