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云存儲庫的錯誤配置可能導致成本超支，更不用說它們會阻礙數據處理的性能。企業可以采用一些方法來控制云計算數據成本，使企業提高性能，并獲得更大的投資回報率。

強大的云計算數據管理功能可以為企業帶來更多優勢。它在數據訪問方面提供了更大的靈活性，讓企業可以更快地擴展數據庫，從長遠來看，甚至可以降低數據管理的總擁有成本。由于這些原因，云平臺正迅速成為存儲企業數據的首選位置。到2020年，全球大約50%企業的數據都存儲在云平臺上，而2015年這一比例僅為30%。由于發生的疫情，促進企業加速云采用和新的數據驅動應用程序的興起。

然而，在云采用的初始階段，數據管理似乎是一項艱巨的任務。在速度、延遲和可用性方面，人們可能無法看到遷移到云平臺之后立即獲得在內部部署設施使用的相同級別的性能。此外，管理不善和不正確的數據庫配置甚至可能會增加云計算成本，消耗更多的資源。

在制定云計算數據管理策略以控制成本同時提高性能時，需要考慮以下六點：

1.優化混合云或多云架構中的數據移動頻率

云計算數據管理的真正成本來自移動數據而不是存儲。大多數云計算供應商會向用戶收取將數據移出其云平臺的費用，但不會收取將數據移入的費用。一些云計算供應商根據數據被移除的時間向用戶收費——即用戶是否在30天、60天、90天或更長時間后將其刪除。根據選擇的供應商的不同，可能會涉及提前刪除/移除罰款。因此，包括定期更新、備份、清理和停用的數據管理計劃將決定企業的云計算成本。

嘗試優化數據移動的頻率以避免過早移動或刪除，并保持最小容量閾值以增加成本優勢。企業還可以密切關注云計算提供商提供的節省成本的服務或產品。例如，IBM Cloud公司總經理Harish Grama表示，該公司不會對將數據移出云平臺收取任何出口費用。

2.投資物理和專用云互連以獲得更好的性能

在內部部署環境中，數據性能將優于云端，因為企業可以在同一物理位置移動數據，而無需依賴外部網絡或第三方環境可用性。可以使用云互連在云計算環境中實現相同的性能，云互連本質上是企業選擇的云平臺的私有、直接和高速連接。這對于可能定期將數據移入和移出云平臺的混合云環境尤其可取。

3.利用數據壓縮減少云計算數據庫的大小

大型云計算數據庫不僅成本高昂，而且還會影響性能。例如，企業為將數據移出云平臺而支付的出口費用與存儲的數據集量成正比。此外，大型數據庫的移動時間較長，這可能會影響業務應用程序和其他數據驅動工具的性能。

這就是云計算數據壓縮技術的用武之地。高效的數據壓縮可以幫助企業降低存儲成本，甚至可以優化邊緣數據處理。企業可以構建適合其特定數據類型的自定義壓縮代碼，也可以從第三方工具中獲益，例如英特爾®集成性能基元這種數據壓縮代碼庫。

4.利用云計算數據備份即服務(BaaS)

云計算數據備份即服務(BaaS) 從資源消耗模型的角度解決了成本問題。企業可以與云計算數據備份即服務(BaaS) 提供商合作，而不是完全在內部部署設施中來管理云計算數據，云計算提供商將為企業配置數據移動頻率、執行數據壓縮和實施互連，每月或每年支付訂閱費用。

對于數據量較少但配置復雜導致費用快速增長的中小型企業，云計算數據備份即服務(BaaS) 可以顯著降低云計算數據管理成本。在這方面，Coherence公司新推出的Data Protect BaaS是一個值得考慮的解決方案。

5.在云平臺上使用多個可用性區域創建鏡像位置

鏡像位置有助于創建數據的冗余副本，因此即使在停機或不可預測的中斷期間，企業也能確保可用性。如果企業的業務在公有云環境中運行。在這種情況下相對簡單——企業可以配置多個云計算區域來鏡像其數據，選擇遠離原始存儲站點的可用性區域。但是，這在混合云環境中稍微復雜一些，因為無法輕松鏡像內部部署服務器。

6.專注于增加企業從云數據中產生的價值

緩解圍繞云計算數據管理的性能和成本問題的最佳方法是提高企業可以從數據本身獲得的業務價值。一旦確定云計算數據(針對其所有復雜的配置和維護需求)可以推動更明智的業務決策、改進日常流程，并對企業獲得收入產生積極影響，企業領導層將更有可能投資于其云計算數據管理能力。

要實現這一點，可以考慮使用AtScale等工具，將云計算數據連接到商業智能平臺，如Power BI、Looker或Tableau，而無需移動數據。這個關鍵功能有很大的不同，因為企業可以在添加可擴展的商業智能覆蓋的同時節省出口費用。

結論

最終，盡管在成本和性能方面存在問題，但對于大型分布式和數字優先的企業來說，云計算數據管理是不可避免的現實。它在商業價值和IT基礎設施成本降低方面提供的好處遠遠高于潛在的缺點。這六項策略將有助于構建公有云、混合云或多云數據系統的完美組合，同時避免性能問題或成本超支，使企業距離數據驅動型公司更近一步。