如今，現代化的數據管理平臺正在成為企業的首先，而傳統的數據運維應用平臺則逐漸被邊緣化。尤其在AI和機器學習技術的推動下，企業數據正在走向以云為核心的數字化征程。

根據思科的一份數據顯示：到2021年，企業4%的工作負載將托管在云數據中心。盡管很多企業不愿意以云化的解決方案運行企業數據，但是對于那些有著復雜數據的企業來說，云是唯一選擇。如果過度地依賴遺留系統，企業將失去核心競爭力。

[[273882]]

有專業人士預測，到2020年，云投資將超過1430億美元。盡管，很多500強企業在過去不愿涉足數字化轉型領域;但近年來，他們的態度發生了根本性的轉變。數字化轉型已經不只是一個“口號”，更像是一個引擎，讓企業真正獲得了大數據的能力。可以說，數字化轉型已經形成一種文化，這種理念指導下，大規模、全鏈條式的IT工作負載能力，開始走向時代舞臺。

云和大數據之間的關系

在大數據時代，云將發揮怎樣的作用?

顯然，現代化的數據管理平臺需要更強大的工作負載能力，這意味著企業的IT系統要能夠彈性伸縮，存儲和計算要能夠分離，而云能實現這一切。

在云環境下，企業的數據管道可以快速響應變化，實時地進行調整。以某社交網站為例，一般流量會呈波峰波谷狀態呈現，所以彈性計算和存儲能力，是必不可少的環節。基于云環境，企業可以在有需求時，快速部署應用;當流量退去，企業可以回滾到原來的狀態。無論是這些峰值是按天、按周，還是按月出現，云提供的敏捷性都游刃有余。云的這種靈活性和彈性擴展能力，本地環境根本無法匹敵。

“突發數據”帶來的挑戰

大數據的3V特征(數據量大、速度快、數據的多樣性)，為數據處理帶來了嚴峻的挑戰。尤其是電商行業，在重大的購物節日發起促銷活動，會讓企業IT系統面臨不堪重負的局面。如何通過有效的數據處理和分析工具，為客戶構建有針對性的數據洞察能力?

通常情況下，很多零售商會在高峰期部署更多的物理服務器。但是峰值過后，這些多部署出來的服務器大多數時候都處于閑置狀態，造成了大量的資源浪費。而在云環境下，用戶能根據需求擴大規模，匹配相應的資源，應對流量激增問題。最重要的是，云數據管理模式更便宜，不需要更多的手動配置。

混合模式才是最佳選擇

雖然云有很多優勢，但是在某些情況下，本地部署環境可能更合適，尤其對于有敏感信息的企業來說，他們更關注云的安全性。所以，混合云模式可能是這類企業的最佳選擇， 56%的IT決策者更愿意使用多云或混合云策略。通過混合云，企業既可以體驗云帶來的靈活性和可伸縮性，又能把敏感的工作負載留在本地。

而對于那些長期處于數據增長狀態的企業來說，數據管理的靈活性和成本節約，可能是最關注的點。所以，云基礎設施投資應該是他們考慮的最重要內容。當然，要想從混合云模式中受益，還要有一個合理的云規劃。

總之，無論采用何種方式，云都在企業前瞻性中扮演了重要角色。