如今,现代化的数据管理平台正在成为企业的首先,而传统的数据运维应用平台则逐渐被边缘化。尤其在AI和机器学习技术的推动下,企业数据正在走向以云为核心的数字化征程。

根据思科的一份数据显示:到2021年,企业4%的工作负载将托管在云数据中心。尽管很多企业不愿意以云化的解决方案运行企业数据,但是对于那些有着复杂数据的企业来说,云是唯一选择。如果过度地依赖遗留系统,企业将失去核心竞争力。

云数据管理会成为DataOps的未来吗?

有专业人士预测,到2020年,云投资将超过1430亿美元。尽管,很多500强企业在过去不愿涉足数字化转型领域;但近年来,他们的态度发生了根本性的转变。数字化转型已经不只是一个“口号”,更像是一个引擎,让企业真正获得了大数据的能力。可以说,数字化转型已经形成一种文化,这种理念指导下,大规模、全链条式的IT工作负载能力,开始走向时代舞台。

云和大数据之间的关系

在大数据时代,云将发挥怎样的作用?

显然,现代化的数据管理平台需要更强大的工作负载能力,这意味着企业的IT系统要能够弹性伸缩,存储和计算要能够分离,而云能实现这一切。

在云环境下,企业的数据管道可以快速响应变化,实时地进行调整。以某社交网站为例,一般流量会呈波峰波谷状态呈现,所以弹性计算和存储能力,是必不可少的环节。基于云环境,企业可以在有需求时,快速部署应用;当流量退去,企业可以回滚到原来的状态。无论是这些峰值是按天、按周,还是按月出现,云提供的敏捷性都游刃有余。云的这种灵活性和弹性扩展能力,本地环境根本无法匹敌。

“突发数据”带来的挑战

大数据的3V特征(数据量大、速度快、数据的多样性),为数据处理带来了严峻的挑战。尤其是电商行业,在重大的购物节日发起促销活动,会让企业IT系统面临不堪重负的局面。如何通过有效的数据处理和分析工具,为客户构建有针对性的数据洞察能力?

通常情况下,很多零售商会在高峰期部署更多的物理服务器。但是峰值过后,这些多部署出来的服务器大多数时候都处于闲置状态,造成了大量的资源浪费。而在云环境下,用户能根据需求扩大规模,匹配相应的资源,应对流量激增问题。最重要的是,云数据管理模式更便宜,不需要更多的手动配置。

混合模式才是最佳选择

虽然云有很多优势,但是在某些情况下,本地部署环境可能更合适,尤其对于有敏感信息的企业来说,他们更关注云的安全性。所以,混合云模式可能是这类企业的最佳选择, 56%的IT决策者更愿意使用多云或混合云策略。通过混合云,企业既可以体验云带来的灵活性和可伸缩性,又能把敏感的工作负载留在本地。

而对于那些长期处于数据增长状态的企业来说,数据管理的灵活性和成本节约,可能是最关注的点。所以,云基础设施投资应该是他们考虑的最重要内容。当然,要想从混合云模式中受益,还要有一个合理的云规划。

总之,无论采用何种方式,云都在企业前瞻性中扮演了重要角色。

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