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通過數據虛擬化和容器化使數據庫現代化,從而獲得更高的 ROI

大數據
數據庫需要比以往任何時候都支持更多的功能。 它們必須在混合和多聲音環境中適應來自各種來源的多種類型數據。

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數據庫需要比以往任何時候都支持更多的功能。 它們必須在混合和多聲音環境中適應來自各種來源的多種類型數據。 與此同時,數據庫必須提高效率,提供超值的價值和投資回報(ROI)。 幸運的是,數據庫技術已經發展——包括采用虛擬化和容器化——以應對這些挑戰。

IBM®Db2®現在作為 IBM Cloud Pak® for Data的擴展提供,提供了數據虛擬化的容器化體驗,甚至比以前更靈活。 通過我們獨家的現代化升級計劃,現在的Db2客戶可以更輕松地訪問 IBM Cloud Pak for Data帶來的好處。

正如 IBM Data和 AI總經理 Daniel Hernandez在最近的一段視頻中提到的那樣,那些使數據庫技術現代化的人可以看到,部署一致性更強,部署時間更短,對 ETL的需求減少,以及運營、基礎設施和平臺成本節省。 最終的結果是能夠提供更高的 ROI和更快地達到收支平衡點的解決方案。

使用容器化數據庫更快地部署和節省成本

在幾周的計劃和配置之后,傳統數據庫可能要花費數小時才能部署。 像Db2這樣的容器化數據庫駐留在 RedHat® OpenShift®平臺上,需要不到5分鐘的時間來部署。 在紅帽(Red Hat)和其他人委托進行的一項2017年研究中,集裝箱化讓73%的用戶開發了更一致的部署流程。[1] 這允許數據庫更快地提供附加價值,更快地達到預期的投資回報率水平。

完全集成的環境還減少了傳統部署經常要求員工進行的人工干預,使他們能夠專注于價值更高的工作,并減少人為錯誤的可能性。 兩者都有助于更順利地提高公司的洞察力。 管理和支持通常會占數據庫擁有成本的60%。 對于每100臺虛擬機(VM),每月可以通過簡單的自動補丁節省30個勞動時間。 通過自動備份、升級和更新,可以節省高達26%的運營成本。

當需要擴展數據庫的功能時——不管是數據收集、治理、分析還是與 AI相關的——類似的容器化功能可以很容易地在 Cloud Pak for Data平臺上與Db2實現和集成。

混合和多聲音靈活性提供更快的價值

當容器駐留在 OpenShift這樣的平臺上時,它可以部署到 OpenShift可以部署的任何地方。 在實踐中,這意味著容器化數據庫可以放置在本地、私有或公共云中,或跨多個供應商的平臺,同時仍能為用戶提供無縫體驗。 然后,可以使用本地資源創建更穩定的工作負載,并創建更多依賴于跨一個或多個公共云伸縮的可變工作負載。 也許正因為如此,DB2 on Cloud Pak for Data的 IT基礎設施和開發平臺成本降低了38%。

多個存儲選項提供了額外的靈活性。 DB2 on Cloud Pak for Data提供基于容器的軟件定義存儲,如 RedHat OpenShift容器存儲和 IBM Cloud®存儲。 這些存儲選項使客戶機能夠快速旋轉容器,最小化測試和開發團隊交付結果所需的時間和精力。

虛擬化、治理和人工智能提高了數據庫效率

為了充分發揮其作為人工智能有效驅動力的潛力,數據庫必須具備虛擬化和治理能力。 無論數據駐留在何處,數據虛擬化都支持從單點訪問數據,從而消除了昂貴的遷移或耗時的 ETL流程。 一 份報告發現虛擬化減少了25%到65%的 ETL請求。

此外,可以在該單一訪問點對數據進行治理,以確保數據得到清理,并正確驗證了用戶的訪問。 用戶可以對數據的準確性有信心,反過來,公司可以對他們創建的分析和 AI模型所提供的見解的準確性有更大的信心。

由于內置的 AI特性,這種級別的數據訪問和治理對于Db2尤其重要。 其中包括為提高效率而進行的機器學習查詢優化,基于信任的查詢——它以準確率而非簡單的“是”或“否”答案返回查詢結果——基于關系的洞察力的圖形數據庫功能,以及更容易利用這種日益重要的技術的完整區塊鏈支持。

在 IBM Cloud Pak上輕松升級到IBM DB2 for Data

為現有的Db2用戶升級到 Cloud Pak for Data非常簡單,您可以在其基礎中使用產品。 對于那些選擇升級到 DataStage®、 Cognos®和 IBM Planning Analytics以及 Watson® Studio高級版的用戶來說,這是正確的。

通過閱讀我們的白皮書,“升級到敏捷”,聯系您的銷售代表,或者安排一個免費的電話與IBM專家了解更多。

[1] Forrester Research。 容器:2017年真正的采用和用例。

了解更多IBM 數據與AI解決方案請訪問:http://cloud.51cto.com/act/ibm2020q4/ai

 

 

責任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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