可以?xún)?yōu)化成本和性能的六種云計算數據管理技術(shù)

云存儲庫的錯誤配置可能導致成本超支，更不用說(shuō)它們會(huì )阻礙數據處理的性能。企業(yè)可以采用一些方法來(lái)控制云計算數據成本，使企業(yè)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(yè)帶來(lái)更多優(yōu)勢。它在數據訪(fǎng)問(wèn)方面提供了更大的靈活性，讓企業(yè)可以更快地擴展數據庫，從長(cháng)遠來(lái)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(yè)數據的首選位置。到2020年，全球大約50%企業(yè)的數據都存儲在云平臺上，而2015年這一比例僅為30%。由于發(fā)生的疫情，促進(jìn)企業(yè)加速云采用和新的數據驅動(dòng)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(wù)。在速度、延遲和可用性方面，人們可能無(wú)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(huì )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(shí)提高性能時(shí)，需要考慮以下六點(diǎn)：

1.優(yōu)化混合云或多云架構中的數據移動(dòng)頻率

云計算數據管理的真正成本來(lái)自移動(dòng)數據而不是存儲。大多數云計算供應商會(huì )向用戶(hù)收取將數據移出其云平臺的費用，但不會(huì )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(shí)間向用戶(hù)收費——即用戶(hù)是否在30天、60天、90天或更長(cháng)時(shí)間后將其刪除。根據選擇的供應商的不同，可能會(huì )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(yè)的云計算成本。

嘗試優(yōu)化數據移動(dòng)的頻率以避免過(guò)早移動(dòng)或刪除，并保持最小容量閾值以增加成本優(yōu)勢。企業(yè)還可以密切關(guān)注云計算提供商提供的節省成本的服務(wù)或產(chǎn)品。例如，IBM Cloud公司總經(jīng)理Harish Grama表示，該公司不會(huì )對將數據移出云平臺收取任何出口費用。

2.投資物理和專(zhuān)用云互連以獲得更好的性能

在內部部署環(huán)境中，數據性能將優(yōu)于云端，因為企業(yè)可以在同一物理位置移動(dòng)數據，而無(wú)需依賴(lài)外部網(wǎng)絡(luò )或第三方環(huán)境可用性?？梢允褂迷苹ミB在云計算環(huán)境中實(shí)現相同的性能，云互連本質(zhì)上是企業(yè)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(huán)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(huì )影響性能。例如，企業(yè)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(dòng)時(shí)間較長(cháng)，這可能會(huì )影響業(yè)務(wù)應用程序和其他數據驅動(dòng)工具的性能。

這就是云計算數據壓縮技術(shù)的用武之地。高效的數據壓縮可以幫助企業(yè)降低存儲成本，甚至可以?xún)?yōu)化邊緣數據處理。企業(yè)可以構建適合其特定數據類(lèi)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(wù)(BaaS)

云計算數據備份即服務(wù)(BaaS) 從資源消耗模型的角度解決了成本問(wèn)題。企業(yè)可以與云計算數據備份即服務(wù)(BaaS) 提供商合作，而不是完全在內部部署設施中來(lái)管理云計算數據，云計算提供商將為企業(yè)配置數據移動(dòng)頻率、執行數據壓縮和實(shí)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(cháng)的中小型企業(yè)，云計算數據備份即服務(wù)(BaaS) 可以顯著(zhù)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(gè)值得考慮的解決方案。

5.在云平臺上使用多個(gè)可用性區域創(chuàng )建鏡像位置

鏡像位置有助于創(chuàng )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(yè)也能確?？捎眯?。如果企業(yè)的業(yè)務(wù)在公有云環(huán)境中運行。在這種情況下相對簡(jiǎn)單——企業(yè)可以配置多個(gè)云計算區域來(lái)鏡像其數據，選擇遠離原始存儲站點(diǎn)的可用性區域。但是，這在混合云環(huán)境中稍微復雜一些，因為無(wú)法輕松鏡像內部部署服務(wù)器。

6.專(zhuān)注于增加企業(yè)從云數據中產(chǎn)生的價(jià)值

緩解圍繞云計算數據管理的性能和成本問(wèn)題的最佳方法是提高企業(yè)可以從數據本身獲得的業(yè)務(wù)價(jià)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(dòng)更明智的業(yè)務(wù)決策、改進(jìn)日常流程，并對企業(yè)獲得收入產(chǎn)生積極影響，企業(yè)領(lǐng)導層將更有可能投資于其云計算數據管理能力。

要實(shí)現這一點(diǎn)，可以考慮使用AtScale等工具，將云計算數據連接到商業(yè)智能平臺，如Power BI、Looker或Tableau，而無(wú)需移動(dòng)數據。這個(gè)關(guān)鍵功能有很大的不同，因為企業(yè)可以在添加可擴展的商業(yè)智能覆蓋的同時(shí)節省出口費用。

結論

最終，盡管在成本和性能方面存在問(wèn)題，但對于大型分布式和數字優(yōu)先的企業(yè)來(lái)說(shuō)，云計算數據管理是不可避免的現實(shí)。它在商業(yè)價(jià)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(diǎn)。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(shí)避免性能問(wèn)題或成本超支，使企業(yè)距離數據驅動(dòng)型公司更近一步。

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