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6大方法實現數據虛擬化

責任編輯:vivian

2011-10-28 15:37:57

來源:企業網D1Net

原創

數據虛擬化在以服務為導向的領域還談論得不夠多。相對于用服務或應用實時產生數據庫,數據虛擬化能很方便地從各種來源提取數據到一個抽象的服務層。

企業網D1Net.com(全球IP通信聯盟旗下媒體)10月28日訊數據虛擬化在以服務為導向的世界還談論得不夠多。相對于利用服務或應用實時產生數據庫,數據虛擬化能很方便地從各種來源提取數據至一個抽象的服務層。這有助于減少對物理存儲的需要,并為所有使用數據的應用提供一個共同的接口,特別是商業智能(BI)、分析和交易系統。

Judith Davis和Robert Eve在一本新書里探討了為什么以及如何進行數據虛擬化,新書的名稱是《超越傳統的數據集成,實現業務敏捷性》(Going Beyond Traditional Data Integration to Achieve Business Agility)。隨著越來越多服務與技術的加入,數據虛擬化涉及了整個企業中的很多人員,所以組織和文化上的挑戰往往比技術上更大。

Judith Davis和Robert Eve概括了6個關鍵的最佳方法,是任何正在進行數據虛擬化的人需要考慮的:

1)集中數據虛擬化的責任。這條最關鍵的好處是能獲得快速推進工作和承擔更大概念的能力,比如確定共同的規范和實現智能存儲元件。

2)同意并實施一個通用的數據模型。 這將確保一致的、高質量的數據,令企業用戶對數據更有信心,并讓IT人員能更靈活和更有成效。

3)建立治理的途徑。 這需要包括如何管理數據虛擬化的環境。其中的關鍵點是誰負責共享的基礎設施和共享的服務。

4)對業務方培訓數據虛擬化的好處。 “安排時間與業務用戶進行磋商,確保他們理解數據。” Judith Davis和Robert Eve建議。要長期努力地讓數據虛擬化被機構的其他部門所接受。

5)注意性能優化和可擴展。在開發過程的早期,調整性能和測試解決方案的可擴展性。考慮引入大規模并行處理能力來控制大容量數據的查詢性能。請接受以下事實:在特別的分析和報告上用戶是無法預測的。

6)采取分階段的方式來實現數據虛擬化。 “首先抽象數據源,然后把BI應用置于頂層,逐步實現更先進的數據虛擬化聯合功能。”(by Joe McKendrick ,Vivian 編譯)

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