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大数据云迁移的五大要点

云计算在这里。然而,云中的数据迁移变得越来越烦人。根据迈克菲的一项调查,97%的组织使用公共或私有云服务。大数据也开始超越本地部署/云计算的差距。IDG发现,41%的企业已经将存储、归档、备份和文件服务器迁移到云中,21%的企业计划在明年迁移存储、归档、备份和文件服务器。

大数据云迁移的五大要点

这些数字对于云应用和云大数据提供商来说是好消息。因为那时,人们会看到59%的企业没有迁移,或者79%的企业没有迁移计划。人们想知道在生成和使用数据的应用程序附近存储大数据有很多好处。为什么很少有企业能够带头?

事实证明答案很简单:真的很难。

为什么数据云迁移陷入困境

使用现有模型和工具将大数据迁移到云需要非常强大的技术能力和大量资金。如果你看看Lyft的AWS云计算法案,你就会明白为什么这么多公司不愿意尝试。

这是新闻:将大数据迁移到云需要技巧。暴力不起作用,这就是62%的大数据迁移比预期更难完成或失败的原因。

即使在数字世界中,信息技术利益相关者也倾向于忽略物理仍然存在的事实。当前的方法试图通过数字等效的容器存储大量产品的移动数据,忽略了数据不是静态商品的事实。它在不断变化。迁移期间业务不会停止。即使企业将数据迁移到云平台,数据也会继续流入现有的本地存储。这使得在迁移过程中维护数据完整性变得非常复杂。由于常见的解决方案往往不能令人满意,许多迁移都陷入了困境。

避免陷阱:数据云迁移的五条要点

避免大数据云迁移和暴力的陷阱。采取更加精炼和复杂的方法,记住大数据云迁移的以下五个关键点。

要点1:需要了解自己的数据

在开始迁移项目之前,请确保企业真正了解数据源。创建一个系统流程,将数据源标识为迁移候选。然后,对于每个源,问问自己:

要点2:不能提升和转移

坦白地说,升级和转移方法代表了最终的暴力云迁移,其中应用程序和相关数据从本地部署环境“升级”和“转移”到云平台。问题是本地环境和云环境是苹果和橘子的区别。当然,它们都是圆的。仅仅因为企业架构在本地运行良好,并不意味着它在分布式计算环境中有意义。

要点3:寻求节省成本的方法

将大数据迁移到云提供了许多优势:它是一个生产力涡轮增压器;这是* * *商业洞察力的深层来源;这是了解客户和趋势、密切联系和个性化数据的全新方式。然而,这不是省钱的方法。企业可以也应该控制迁移和运营成本,但不希望以较低的价格获得基于云的大数据的巨大优势。

要点4:需要投资内部团队

由于有限的信息技术资源和已经繁忙的团队,大多数中小企业缺乏管理云迁移所需的内部带宽和专业知识。当然,外包是一种解决方案,但内部培训被视为一种投资。分布式计算需要一套特定的技能,企业不仅应该在服务方面投资云计算,还应该在员工方面投资云计算。

要点5:不要将数据视为责任

随着有效迁移到云的巨大努力和复杂性,信息技术利益相关者、员工和经理可以开始将组织大数据视为一种责任而非财富。不要让这种事情发生。不要只是储存企业需要的东西,然后扔掉剩下的,还有隐藏的价值。当企业迁移时,他们需要更好地保存数据等重要的东西。

数据云迁移的底线

随着大数据转移到云中,最重要的是不要削减它。推广和转移,以及其他强大的迁移技术,给数据完整性带来了问题,最终将增加迁移成本,有时甚至令人望而却步。新一轮迁移更加温和和分阶段进行,并且用户友好和成本友好。有了正确的工具,企业的云采用战略就不会花太多时间。今年仍有可能发生。

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