成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

大數據云遷移的五大要點

云計算 大數據
云計算就在這里。然而,數據在云端遷移正在變得令人煩惱。根據McAfee公司的調查,97%的組織使用公共云或私有云服務。大數據也開始超越本地部署/云計算差距。IDG公司發現,41%的企業已經將存儲、歸檔、備份、文件服務器遷移到云端,21%的企業計劃在未來一年內遷移存儲、歸檔、備份、文

云計算就在這里。然而,數據在云端遷移正在變得令人煩惱。根據McAfee公司的調查,97%的組織使用公共云或私有云服務。大數據也開始超越本地部署/云計算差距。IDG公司發現,41%的企業已經將存儲、歸檔、備份、文件服務器遷移到云端,21%的企業計劃在未來一年內遷移存儲、歸檔、備份、文件服務器。

[[266524]]

這些數字對于云計算采用率和云計算大數據供應商來說都是個好消息。因為那時人們會看到59%的企業沒有遷移,或者79%的企業沒有遷移計劃。人們想知道,在生成和使用數據的應用程序附近存放大數據具有很多好處,為什么很少有企業能夠搶先一步?

事實證明,答案很簡單:這真的很難。

為什么數據云遷移陷入困境

要使用現有的模式和工具將大數據遷移到云端,需要非常強大的技術能力,并且需要大量的資金。看看Lyft公司的AWS云計算帳單,就會明白這么多公司都不愿嘗試的原因。

這是一個新聞:將大數據遷移到云需要技巧。暴力行為不起作用,這就是62%的大數據遷移工作比預期或失敗更難完成的原因。

IT利益相關者傾向于忽視物理學仍然參與的事實,即使在數字世界中也是如此。當前的方法試圖通過數字等效的集裝箱存儲產品大量移動數據,忽略數據不是靜態貨物這一事實。它不斷變化。遷移期間業務不會停止。即使企業將數據遷移到云平臺,數據也會不斷流入現有的本地存儲中。這使得遷移期間維護數據完整性非常復雜。由于常見的解決方法往往不盡如人意,因此許多遷移陷入困境。

避免陷阱:數據云遷移的五條要點

為了避免大數據云遷移的陷阱,避免使用暴力手段。采用更精細和復雜的方法,并記住以下大數據云遷移的五條要點。

要點1:需要了解自己的數據

在開始遷移項目之前,請確保企業真正了解數據源。創建一個系統流程來識別作為遷移候選者的數據源。然后,對于每個來源,問問自己:

  • 這些數據是否有效和/或實際用于任何事物?
  • 從1到10的遷移優先級有多高?
  • 從1到10的優先級,遷移將涉及多少工作?
  • 遷移期間和遷移后維護數據的成本和風險是什么?

要點2:不能提升和轉移

直言不諱的說,提升和轉移方法代表了最終的暴力云遷移,其中應用程序和相關數據從內部部署環境“提升”并“轉移”到云平臺。問題在于,本地環境和云環境是蘋果和橙子的區別。當然,他們都是圓的。僅僅因為企業架構在本地工作得很好,并不意味著它在分布式計算環境中有意義。

要點3:尋求節省成本的方法

將大數據遷移到云端提供了許多優勢:它是一個生產力渦輪增壓器;它是***的業務洞察力的深層次來源;它是了解客戶和趨勢、密切接觸和個性化數據的全新方式。然而,這不是省錢的方法。企業可以并且應該控制遷移和運營費用,但不要期望以更低的價格獲得基于云計算的大數據的巨大優勢。

要點4:需要投資內部團隊

由于IT資源有限且團隊已經很忙,大多數中小企業缺乏管理云遷移所需的內部帶寬和專業知識。當然,外包是一種解決方案,但將內部培訓視為一種投資。分布式計算需要特定的技能組合,企業的云計算投資不僅應該在服務中,還應該在其員工中。

要點5:不要將數據視為責任

隨著有效遷移到云端的巨大努力和復雜性,IT利益相關者、員工和管理人員都可以開始將組織大數據視為比財富更多的責任。不要讓這種情況發生。不要只存儲企業需要的東西而扔掉剩下的東西,那里有隱藏的價值。當企業進行遷移時,需要更好地保存數據這樣重要的東西。

數據云遷移的底線

隨著大數據遷移到云端,最重要的是不會削減它。提升和轉移以及其他強力遷移技術在數據完整性方面留下了問題,最終會增加遷移開銷,有時甚至是令人望而卻步。新一輪的遷移方法更加溫和、更具有階段性,而且用戶和成本友好。有了合適的工具,企業的云采用策略就不需要花費太多時間。仍然可以在今年發生。

責任編輯:未麗燕 來源: 機房360
相關推薦

2009-10-27 13:34:56

Oracle密碼管理

2012-01-03 19:09:42

移動應用

2024-11-13 15:13:53

Python類定義

2011-10-09 08:58:11

程序員

2025-03-03 08:00:00

勒索軟件數據泄露網絡安全

2012-05-10 09:46:02

動態數據中心

2024-01-03 15:00:01

數據分析人工智能物聯網

2013-03-20 09:39:26

混合云管理云管理最佳實踐云管理

2015-08-13 09:24:57

數據中心

2015-11-03 15:16:41

CDO大數據首席數據官

2014-08-12 14:49:00

首席數據官

2009-12-01 18:31:07

2023-05-26 11:14:04

人工智能安全性

2016-10-19 13:47:41

大數據存儲Hadoop

2011-12-05 09:28:17

移動商業智能系統中小企業

2012-08-13 14:27:31

大數據

2010-01-06 15:26:14

JSON語法

2017-01-15 10:56:57

大數據非結構化過期

2013-01-10 10:30:32

大數據預測Hadoop

2022-03-14 09:46:10

Hadoop大數據
點贊
收藏

51CTO技術棧公眾號

主站蜘蛛池模板: 国产精品久久二区 | 天堂影院av | 欧美日韩不卡合集视频 | 欧美一区二区三区在线观看 | 精品国产欧美一区二区三区成人 | 九九久久99 | 亚洲电影在线播放 | 天天躁日日躁狠狠躁2018小说 | 国产第一页在线播放 | 成人在线中文字幕 | 国产激情视频在线观看 | 国产精品成人在线 | 欧美黑人狂野猛交老妇 | tube国产| 97视频免费 | 欧美精品在线播放 | 欧美成人a| 国产精品乱码一二三区的特点 | 中文字幕免费在线 | 亚洲综合无码一区二区 | 在线第一页 | 久久精品色视频 | 羞羞视频在线观看 | 午夜在线观看视频 | 午夜影院在线观看 | 色综合色综合 | 99热视| 97超碰在线播放 | 丁香婷婷综合激情五月色 | 精品国偷自产在线 | 成人福利视频网站 | 亚洲第一网站 | 日日想夜夜操 | 免费看黄视频网站 | 91福利网址 | 国产欧美日韩精品一区 | 一区二区视频在线 | 成人欧美一区二区三区黑人孕妇 | 国产成人jvid在线播放 | 视频在线亚洲 | 欧美专区日韩专区 |