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利用 AI 内容管理和智能 AI 内容助手实现高效工作
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实现更快的应用交付、开发和自动化软件测试
提升客户沟通和体验,助力客户成功
让用户、服务代理和 IT 人员能够找到他们所需的答案
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对于正在进行数字化转型的企业来说,混合云战略对于部署和管理应用程序和服务来说势在必行。能够在多个公共云和私有云上部署分析功能,可以带来更大的灵活性和更强的功能。
采用混合云战略,您将永远能够跟上云计算和内部部署供应商的最新定价和处理产品,并以适合任何分析工作负载的处理配置执行分析。
混合云战略要想取得成效,就必须通过提供可实现数据和应用程序可移植性的标准化技术,使部署具有相似的设计。换句话说,重要的是要考虑灵活组合运行分析和存储数据的技术。您不应该选择将您锁定在单一云中的解决方案。
在选择分析基础架构时,部署灵活性是您最关心的问题之一,这样您就能获得一种混合云战略,摆脱供应商锁定,让您决定如何以及在哪里运行分析项目。
有几项技术使混合云战略成为一种可行且经济实惠的选择。
S3 桶
云中 S3 存储桶的流行以及许多供应商将其发展为内部对象存储是一个突破。S3 对象存储是指通过通用 API 访问数据的虚拟容器。您可以在 S3 存储桶中存储尽可能多的数据和对象。亚马逊 AWS 是 S3 存储桶的鼻祖,但 Pure、Dell、VAST、NetApp、Scality、Minio 和 Cloudian 等企业内部供应商也支持这种存储技术。谷歌、微软 Azure 和阿里巴巴等其他云计算厂商也支持类似的存储。您可以使用相同的应用程序接口跨云和内部存储访问数据,这对分析用户来说几乎没有明显区别。
计算/存储分离的数据库
支持计算和存储分离的数据库发挥着重要作用。将计算和存储分离,可以使数据库软件更加可用、灵活和可扩展,并能大幅降低成本,这也是这种方法大受欢迎的原因。例如,无论数据位于何处,Vertica 都能利用云或企业内部存储桶提供快速弹性扩展。在数据仓库和数据湖部署中,数据库都使用 S3 存储桶作为主要数据存储库。一种特殊的缓存系统可以克服对象存储中可能存在的性能问题。
Kubernetes 和容器
云原生软件可以使用容器编排系统 Kubernetes 进行编排。Kubernetes 混合云战略允许团队在多个公有云和私有云上指导多个 Kubernetes 集群,同时考虑到应用程序的无缝可移植性。
制定混合云战略的分步模型有很多,许多技术供应商也提供了各自的变体。
清点贵组织目前依赖的所有分析用例。尝试了解工作负载的相关性,以及它们需要多少定制化。
考虑今天和明天,以便更好地理解贵组织的目标和贵组织的整体业务战略。未来三年,您在数据分析方面有什么计划?您将拥有多少数据?作为这一过程的一部分,获得高级管理层和业务利益相关者的意见至关重要。
如果您的组织受地方、州、联邦或行业法规管辖,请考虑在云中托管应用程序的影响。能否在公共云基础设施上进行所有分析,还是需要在私有云基础设施上进行分析?HIPAA、PCI 和 GDPR 等法规以及您所在行业的任何特定法规都会影响您的战略,因为有关隐私和其他问题的规定可能会禁止通过云进行存储和计算操作。
向高级业务领导层宣传您的混合云战略将有助于赞助新项目并促进新的资金来源。确保跟踪以下优势:
整合不同数据
将数据分散到整个组织是有成本的。通过合并对象存储,用户无需频繁复制数据。因此,数据蔓延和与之相关的所有成本都将降低。
弹性
如果对分析的需求突然激增,混合云战略可以高效地应对。处理峰值意味着您可以更好地为客户提供服务,保护您的服务水平协议和品牌。
始终保持正常运行
如有必要,团队可立即将分析从一个云转移到另一个云,或转移到内部资源。重新配置分析系统将不再复杂,工程团队也无需参与重写代码。
备份和恢复
通过复制内部部署和云基础设施,混合云架构可帮助您提供全天候可用性,同时缩短平均恢复时间。如果出现问题,您应该能够通过开关来移动您的工作负载。
费用
混合云可以缩小规模,或在不使用时完全关闭。这可以帮助您在增加收入的同时推迟大部分财务支出。您可以在公有云之间移动工作负载,甚至可以利用以低于按需价格提供的备用 EC2 容量的现货实例。
成本中心的可替代性
在将工作负载从自有基础设施转移到公共云的过程中,您可以有效地将资本支出(CAPEX)转换为运营支出(OPEX),而且由于您只需为所使用的资源付费,因此在低需求期间成本会进一步下降。
具有数据库内机器学习和安全性的高速、可扩展分析功能
利用直观的拖放探索功能快速混合和分析数据
利用交互式仪表盘和自然语言将 BI 数据转化为决策