在這篇文章中,將介紹云計算服務如何獲得最大的收益,以及識別潛在陷阱的方法。
人工智能、大數據和云計算
人工智能和大數據如今得到蓬勃發展,應用也越來越廣泛。云計算也是如此,盡管其已經存在了很長時間,并且相對更加成熟。許多人實際上已經采用云計算,但他們可能并不知道。
這三種技術都是相互驅動的。在云中開始工作對于已經呈指數級增長的數據積累來說是一個倍增器。數據量如此之大,企業嘗試管理那些仍然具有商業價值的數據(甚至確定它是否有價值)很快就變得過于人為操縱,因此創建更復雜的算法,其次是創建算法的算法,采用人工智能可以讓人們免于淹沒在數據洪水中。
企業初始采用云計算,由于缺乏數據質量,并且容易進入云端,導致許多企業被數據淹沒。事實上,大多數企業具有真正商業價值的云計算計劃仍處于早期階段。早期采用者(現在試圖雇用更多數據科學家,而不是為了阻止數據洪水)已經成為其他公司的例子??梢圆捎盟麄兊慕涷灲逃杹斫⒃妇?。
如果人們不知道事物是什么,則不要用熟悉的方式來處理。任何人對不熟悉的事物需要謹慎,而采用技術應該得到同樣的謹慎對待。有人說,“每個組織都應將其業務移動到云端”, 人們可能會被這種想法誤導,因為每個人很少同時做任何事情。金融服務是一個非常常見的領域,其中存儲、處理和真實數據由客戶委托給服務提供商,并通過全球互聯網訪問。
事實上,還有許多不同類型的云計算服務,并且給定服務和提供商的價值將會根據企業需求而變化。這是顯而易見的,但常常被人忽略。毫無疑問,云計算服務將使大多數企業受益。但并非每個企業都需要各種類型的云服務,并且某些企業只使用特定的服務,并不適用于其他企業,即使它們將從相同的服務中受益。
數據存儲就是一個很好的例子,因為它已成為一種普遍的需求。有些企業可以而且應該將所有數據保存在云服務中。因為如果企業要將整個業務遷移到云端,則需要進行某種備份。另一方面,許多小公司既沒有能力也沒有預算在云中安全地妥善維護其所有數據。大多數企業在云中存儲某些類型的數據,并同時應用主數據管理( MDM)以確保可用性和連續性。
綠色領域并不總是更環保
引導企業采用技術的最大障礙不是購買新技術,而是需要管理采用新技術的虛假安全感。利益相關者期望采用最新的云計算產品開展業務的部分原因是IT團隊、供應商的銷售人員和市場營銷以及行業大肆宣傳(這與供應商營銷的推動非常相似,與遞歸流程的方式大致相同)。
另一個同樣重要的部分是人的本性。人們一旦做出決定或擁有某種信念,通常在受到他人質疑時,其潛意識將強烈捍衛自己的決定或信念。這就是為什么人們經常采用大規模的解決方案的原因,因為它們越來越受歡迎,即使解決方案的效果并非總是如此。
穩步采用云計算
為了避免急于采用更加環保的云計算,企業IT部門和業務部門需要共同努力,以確定業務和技術目標達成一致。一旦達成目標,在做出重大承諾之前,應該通過試驗或概念證明來支持對給定云計算解決方案如何進一步實現這些目標的分析。除了了解如何實現目標之外,其分析結果還必須積極尋求具有負面業務方面的副作用。最后,如果采用這種解決方案,則需要針對每個案例對分析進行審查和修訂。
云計算服務具有很多好處,云服務的某種組合很可能會使企業受益。要記住實現最大收益(并避免糟糕組合的缺陷)的一些關鍵概念是:
•云計算只是在他人的計算機上運行,企業需要相應地規劃其安全性和連續性。
•并非所有云服務都同樣可靠。
•并非所有服務提供商都適合企業的特定需求。
•某個云服務可能非常適合企業的需求,并不意味著每個云計算產品都是最佳選擇。
•對某個企業有效的方法可能不適用于另一個企業。
•大多數云計算服務都是多租戶的。
•在提交之前嘗試購買,并進行驗證。
•服務等級協議(SLA)和價格結構差異很大,需要閱讀細則。