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云數據管理會成為DataOps的未來嗎?

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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。

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。

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