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2023云計(jì)算數(shù)據(jù)管理預(yù)測(cè)

云計(jì)算 云原生
漸進(jìn)的數(shù)據(jù)管理策略應(yīng)該包含以下三個(gè)支柱:通過透明地將舊數(shù)據(jù)從昂貴的Tier1存儲(chǔ)中轉(zhuǎn)移出來,戰(zhàn)略性地削減成本;遵守規(guī)章制度;通過使特定數(shù)據(jù)集易于標(biāo)記、搜索和移動(dòng)到云分析平臺(tái)以供本地訪問,從而產(chǎn)生長(zhǎng)期價(jià)值。

當(dāng)談到未來的云數(shù)據(jù)管理策略時(shí),精確性是需要關(guān)注的術(shù)語。Komprise公司首席運(yùn)營(yíng)官、總裁兼聯(lián)合創(chuàng)始人Krishna Subramanian分析了當(dāng)今云計(jì)算的增長(zhǎng)狀況,并分享了云數(shù)據(jù)管理企業(yè)需要注意并將其納入增長(zhǎng)戰(zhàn)略的預(yù)測(cè)。

云計(jì)算浪費(fèi)非常猖獗。如果沒有對(duì)云中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征和存儲(chǔ)架構(gòu)的詳細(xì)了解,還不如將所有內(nèi)容都保存在數(shù)據(jù)中心。必須在游戲的每一個(gè)階段都進(jìn)行分析,以獲得所需的投資回報(bào)率,不僅僅是從設(shè)備和管理上的節(jié)省,而是利用云中新的、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)服務(wù)。這里有一些新的方法來評(píng)估云計(jì)算的下一步,為長(zhǎng)期價(jià)值保存和管理文件和對(duì)象數(shù)據(jù)。

云NAS將需要更多智能數(shù)據(jù)遷移

根據(jù)Komprise2022年非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理報(bào)告,云文件存儲(chǔ)是企業(yè)存儲(chǔ)支出的首要任務(wù)。由于具有比對(duì)象存儲(chǔ)更好的性能和更低的延遲,以及大量基于文件的企業(yè)應(yīng)用程序,文件存儲(chǔ)是企業(yè)的熱門選擇。然而,數(shù)據(jù)生命周期管理策略將隨著企業(yè)在云計(jì)算方面的成熟而獲得更多的關(guān)注,并希望控制整體支出。

與其將所有數(shù)據(jù)遷移到云文件存儲(chǔ)(最昂貴的層),組織應(yīng)該以一種利用云存儲(chǔ)類別的多樣性來顯著降低成本的方式遷移數(shù)據(jù)。一種方法是在將更多活動(dòng)數(shù)據(jù)遷移到云NAS之前,將很少訪問或冷文件識(shí)別并分層到低成本的對(duì)象類,如AWSGlacierInstantRetrieval和AzureBlobCool。此外,組織應(yīng)該考慮使用文件-對(duì)象二元性遷移數(shù)據(jù),這樣用戶就可以利用作用于分析、索引、搜索和數(shù)據(jù)工作流等對(duì)象的完整云數(shù)據(jù)服務(wù)目錄,同時(shí)仍然能夠以文件的形式訪問遷移的數(shù)據(jù),從而無需重寫現(xiàn)有應(yīng)用程序或改變用戶行為。

隨著技能差距的持續(xù)存在,更簡(jiǎn)單的云數(shù)據(jù)管理工具將受到需求

有了云基礎(chǔ)設(shè)施,IT專業(yè)人員仍然在管理技術(shù):而不是物理硬件。學(xué)習(xí)曲線可能會(huì)很陡峭,因?yàn)樵铺峁┥陶诓粩喔倪M(jìn)他們的產(chǎn)品。與此同時(shí),沒有云是相同的,在這個(gè)混合、多云部署的時(shí)代,復(fù)雜性在不斷增長(zhǎng)。

云管理工具通過自動(dòng)化關(guān)鍵流程提供幫助,如性能監(jiān)控、配置、供應(yīng)、策略執(zhí)行、支出分析、優(yōu)化和報(bào)告。對(duì)于IT通才來說,這些工具越來越容易使用,使他們能夠自動(dòng)評(píng)估數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和基礎(chǔ)設(shè)施足跡,并建議下一步采取哪些行動(dòng)。

云分析成為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理的核心組件

根據(jù)高德納公司的數(shù)據(jù),到2025年,全球人工智能軟件市場(chǎng)預(yù)計(jì)將達(dá)到1350億美元,其增長(zhǎng)速度將超過整個(gè)軟件市場(chǎng)。Technavio預(yù)測(cè),到2022年,云人工智能市場(chǎng)將增長(zhǎng)20%以上。隨著企業(yè)對(duì)這些新工具的需求加速增長(zhǎng),數(shù)據(jù)管理策略也必須跟上。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)至少占所有生成數(shù)據(jù)的80%,是驅(qū)動(dòng)現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)引擎所需的燃料。Komprise調(diào)查中的大多數(shù)(65%)組織表示,他們計(jì)劃或已經(jīng)在向其大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)交付非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

這一趨勢(shì)表明,數(shù)據(jù)管理正在從推動(dòng)存儲(chǔ)成本效率發(fā)展到幫助企業(yè)從企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)新價(jià)值的更廣泛使命。為了滿足這些新需求,IT組織將需要有效地分割和分類數(shù)據(jù),通過元數(shù)據(jù)標(biāo)記豐富數(shù)據(jù),并促進(jìn)自動(dòng)化工作流,以發(fā)現(xiàn)并將正確的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)移到云數(shù)據(jù)湖和分析工具中。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理的數(shù)據(jù)洞察將獲得更高的優(yōu)先級(jí)

根據(jù)Komprise的調(diào)查,高級(jí)分析和報(bào)告將是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理解決方案中最重要的功能(53%)。數(shù)據(jù)分析對(duì)于做出數(shù)據(jù)應(yīng)該放在哪里以及何時(shí)應(yīng)該轉(zhuǎn)移到其他地方的最佳決策至關(guān)重要。它可以回答一些問題,比如我有多少數(shù)據(jù),存儲(chǔ)在哪里,我的文件有多大,是什么類型,我的數(shù)據(jù)有多長(zhǎng)時(shí)間了,在不同地方存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的成本是多少,誰最后訪問了它,哪些數(shù)據(jù)是“活動(dòng)的”,哪些數(shù)據(jù)是“冷的”。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理軟件的其他主要需求包括對(duì)關(guān)鍵事件(如容量耗盡、數(shù)據(jù)服務(wù)失去響應(yīng)、異常活動(dòng))的監(jiān)控和主動(dòng)警報(bào),以及自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)記和全局搜索。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理的用例將擴(kuò)展到成本節(jié)約之外

IT組織通常開始使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理解決方案,通過分析和自動(dòng)化來降低存儲(chǔ)和備份成本。除了節(jié)約成本,63%的企業(yè)對(duì)通過安全的場(chǎng)外備份(如云中的不可變對(duì)象鎖存儲(chǔ))來保護(hù)數(shù)據(jù)最感興趣,根據(jù)Komprise調(diào)查,該調(diào)查還發(fā)現(xiàn)了對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的搜索和運(yùn)行分析的偏好(41%),為并購(gòu)交易準(zhǔn)備數(shù)據(jù)(36%)和管理數(shù)據(jù)刪除策略(35%)。

漸進(jìn)的數(shù)據(jù)管理策略應(yīng)該包含以下三個(gè)支柱:通過透明地將舊數(shù)據(jù)從昂貴的Tier1存儲(chǔ)中轉(zhuǎn)移出來,戰(zhàn)略性地削減成本;遵守規(guī)章制度;通過使特定數(shù)據(jù)集易于標(biāo)記、搜索和移動(dòng)到云分析平臺(tái)以供本地訪問,從而產(chǎn)生長(zhǎng)期價(jià)值。


責(zé)任編輯:武曉燕 來源: Harris編譯
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