當前，隨著越來越多的數據和應用轉向公有云，在企業與云之間同步數據的需求也日益增長。許多公司嘗試通過企業數據整合(EDI)技術等傳統解決方案來解決這一整合問題。還有的公司回歸到了原始的臨時解決方案中，如簡單的FTP，甚至是通過聯邦快速郵寄U盤。
目前情況正在變得越來越混亂。對此，我們應當進行深入了解。在云與數據中心之間整合數據當中，必須對自己的解決方案保持高度關注。如今在云整合方面，企業在以下三個問題上總是不斷地犯錯：
1. 未能對元數據進行定義或是定義數據的真正意義。這使得其難以找到適當的解決方案與托管在公有云上和本地數據中心上的系統交換數據。無論是在云上還是在其它地方，制定數據集成策略的基本步驟是定義數據的意義和管理數據的方式。
2. 對帶寬限制缺乏認識。盡管目前通過開放的互聯網每小時可以傳輸數兆字節，但是我們的傳輸量正在向吉字節發展，屆時延遲和帶寬成本將成為問題。關鍵問題是大數據系統建立在公有云上，但是需要提供給這些大系統系統的運行數據都在企業本地。
3. 無法進行糾錯處理。數據整合解決方案可能會出現失敗。當你將公有云提供商的系統與企業數據中心的系統關聯在一起時，總有出現錯誤的可能性。這些問題會導致數據質量和可獲得性問題，而這些問題必須要由人來糾正，無法被自動處理。因此，這需要我們不僅要在本地，還要在云至企業的數據整合工具中考慮錯誤處理例程。
D1Net評論：
如果這三個問題都出現在了你的云整合方案當中，那么你的解決方案還是有挽救的余地。你需要采取補救措施，重新進行規劃，重新考慮所采用的技術，隨后進行測試和部署。花一些錢，投入一些時間，你將會看到很大的不同。
京公網安備 11010502049343號