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如何避免即將出現的重大云存儲問題

責任編輯:cres 作者:Bill Mew |來源:企業網D1Net  2019-11-01 15:43:28 原創文章 企業網D1Net

當企業將業務和應用程序遷移到云平臺時可能會遇到一些問題:確定要遷移的應用程序、遷移的順序以及將哪些應用程序重新配置為云原生。一旦進入云平臺,他們可能會遇到數據問題:預算持平或下降,并且數據量呈指數增長。
 
這些公司可能出錯的地方只是在事先考慮應用程序問題。例如當人們過馬路時經常會左顧右盼,而在采用云計算服務時,企業也應該“左右兼顧”。
 
人們將云計算視為一種商品是錯誤的。如今,云計算的價格戰已經告一段落,云計算和存儲價格下降的速度也已減緩甚至停頓。這種轉變的原因得益于市場日益成熟,人們對云計算模型的信心比以往任何時候都高。調研機構451 Research公司分析師表示,云計算如今尚未成為一種成熟的商品,因此,盡管企業希望獲得可能的最佳交易,但云計算市場目前對價格的敏感性不高。
 
很多企業的首席信息官常常過分關注計算成本,但在目前,計算成本的下降速度沒有價格戰高峰時期的下降速度那樣快。但是,他們還應該關注對象存儲和塊存儲的成本。存儲價格的下降空間可能比計算價格的下降空間更大,但是如果企業要為數據付費,并且數據將呈指數增長,那么就會遇到麻煩。
 
很少有組織會丟棄原有的舊數據,而新數據正以指數級的速度增加,這種增長速度只會隨著5G和物聯網的廣泛應用而增長。數據量呈指數級增長是一個真正的難題。
 
如今,許多企業正走在云端的道路上。企業從遷移到云平臺中獲得的大部分最初收益都來自節省成本和提高效率,這些收益來自可以立即改善服務質量或降低成本,或解決當前最緊迫挑戰的轉型項目。
 
但是在通常情況下,企業會推遲面臨的最大的挑戰,而應對這些挑戰或者需要組織轉型,包括部門之間協作和結構改革,或者需要技術轉型,包括從頭開始重新設計或重構應用程序。
 
對于許多企業來說,已經實現了一些收益,但真正的挑戰還在后頭。確實,許多輕松的收益來自虛擬化應用程序,這些應用程序可以輕松地“提升并轉移”到云中,并連接到基于云計算的塊存儲。現在,預算保持不變或下降,數據量持續增長,危機迫在眉睫,這不僅與數據存儲的持續成本有關,而且與數據進出成本有關。應用程序進入云平臺(進入)或將任何數據移出云平臺(出口),甚至在區域之間移動都會產生成本。
 
對于那些“左右兼顧”的企業來說應該沒事,并確保這些費用是預先計算的并已納入業務案例。但是,那些沒有準備的企業將會受到超出預算的影響。事實上,很多首席信息官已經從對原有環境中數據不當使用轉變為對云中數據不當使用。
 
如果過分關注基礎設施和計算的成本,一旦實現了節省成本,那么可能就開始經歷指數級的數據增長,并且隨之而來的是高昂成本,而企業將被高昂出口費用所束縛,那么就遇到了一個大問題。即使使用現有的商業基礎設施或云計算服務來控制成本,但是如果企業的數據使用不當或增長迅速,那么成本將會呈螺旋狀增長。
 
那么這些企業的唯一出路是:(1)數據數量合理化,(2)為數據存儲找到一個明智的長期解決方案,它不會將企業鎖定到單個云計算提供商,也不包含出口或入口費用。
 
值得慶幸的是如今有很多云存儲解決方案,例如HPE公司的Cloud Volumes服務,不僅采用人工智能以最大限度地幫助企業管理存儲,還可以直接鏈接到企業內部部署系統,以及鏈接所有的公共云提供商,并且無需支付數據進出云平臺的費用。這是因為很多企業支付了云計算提供商將所有現有數據轉移到新平臺上的一次性費用。
 
版權聲明:本文為企業網D1Net編譯,轉載需注明出處為:企業網D1Net,如果不注明出處,企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。

關鍵字:存儲云存儲

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當企業將業務和應用程序遷移到云平臺時可能會遇到一些問題:確定要遷移的應用程序、遷移的順序以及將哪些應用程序重新配置為云原生。一旦進入云平臺,他們可能會遇到數據問題:預算持平或下降,并且數據量呈指數增長。
 
這些公司可能出錯的地方只是在事先考慮應用程序問題。例如當人們過馬路時經常會左顧右盼,而在采用云計算服務時,企業也應該“左右兼顧”。
 
人們將云計算視為一種商品是錯誤的。如今,云計算的價格戰已經告一段落,云計算和存儲價格下降的速度也已減緩甚至停頓。這種轉變的原因得益于市場日益成熟,人們對云計算模型的信心比以往任何時候都高。調研機構451 Research公司分析師表示,云計算如今尚未成為一種成熟的商品,因此,盡管企業希望獲得可能的最佳交易,但云計算市場目前對價格的敏感性不高。
 
很多企業的首席信息官常常過分關注計算成本,但在目前,計算成本的下降速度沒有價格戰高峰時期的下降速度那樣快。但是,他們還應該關注對象存儲和塊存儲的成本。存儲價格的下降空間可能比計算價格的下降空間更大,但是如果企業要為數據付費,并且數據將呈指數增長,那么就會遇到麻煩。
 
很少有組織會丟棄原有的舊數據,而新數據正以指數級的速度增加,這種增長速度只會隨著5G和物聯網的廣泛應用而增長。數據量呈指數級增長是一個真正的難題。
 
如今,許多企業正走在云端的道路上。企業從遷移到云平臺中獲得的大部分最初收益都來自節省成本和提高效率,這些收益來自可以立即改善服務質量或降低成本,或解決當前最緊迫挑戰的轉型項目。
 
但是在通常情況下,企業會推遲面臨的最大的挑戰,而應對這些挑戰或者需要組織轉型,包括部門之間協作和結構改革,或者需要技術轉型,包括從頭開始重新設計或重構應用程序。
 
對于許多企業來說,已經實現了一些收益,但真正的挑戰還在后頭。確實,許多輕松的收益來自虛擬化應用程序,這些應用程序可以輕松地“提升并轉移”到云中,并連接到基于云計算的塊存儲。現在,預算保持不變或下降,數據量持續增長,危機迫在眉睫,這不僅與數據存儲的持續成本有關,而且與數據進出成本有關。應用程序進入云平臺(進入)或將任何數據移出云平臺(出口),甚至在區域之間移動都會產生成本。
 
對于那些“左右兼顧”的企業來說應該沒事,并確保這些費用是預先計算的并已納入業務案例。但是,那些沒有準備的企業將會受到超出預算的影響。事實上,很多首席信息官已經從對原有環境中數據不當使用轉變為對云中數據不當使用。
 
如果過分關注基礎設施和計算的成本,一旦實現了節省成本,那么可能就開始經歷指數級的數據增長,并且隨之而來的是高昂成本,而企業將被高昂出口費用所束縛,那么就遇到了一個大問題。即使使用現有的商業基礎設施或云計算服務來控制成本,但是如果企業的數據使用不當或增長迅速,那么成本將會呈螺旋狀增長。
 
那么這些企業的唯一出路是:(1)數據數量合理化,(2)為數據存儲找到一個明智的長期解決方案,它不會將企業鎖定到單個云計算提供商,也不包含出口或入口費用。
 
值得慶幸的是如今有很多云存儲解決方案,例如HPE公司的Cloud Volumes服務,不僅采用人工智能以最大限度地幫助企業管理存儲,還可以直接鏈接到企業內部部署系統,以及鏈接所有的公共云提供商,并且無需支付數據進出云平臺的費用。這是因為很多企業支付了云計算提供商將所有現有數據轉移到新平臺上的一次性費用。
 
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