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迁移到云真个5个关键优点

匿名投稿 177 2024-02-04

采取云计算技术,企业可以更好地利用安全性、简单性、数据同享。

  最近几年来,全世界公共云服务市场蓬勃发展,这其实不使人感到惊讶。遭到物联网(IoT)增长的推动,每天创建的数据量到达了惊人的2.5艾字节。存储、分析、利用数据对企业在大数据时期的生存相当重要,实现这一目标的唯一方法是采取云计算技术。

  愈来愈多的企业都希望利用云计算,并接受迁移到基于云计算的数据仓库所带来的好处。那末到底有甚么好处呢?

迁移到云真个5个关键优点

  无缝简洁

  迁移到云真个最使人佩服的缘由之一是它提供的简单性。企业可以经过云计算简化其业务运营,并且不会作用效力或功能。员工采取云计算技术可以集中处理同一文档或程序而无需重复工作,不管他们在哪一个位置或区域工作都可以实行。

  另外,许多云计算服务乃至不需要配备数据库管理员或技术纯熟的IT人员。云计算解决方案的自动化程序愈来愈高,一旦实行到位,可以减少技术支持。这使企业能够专注于实际业务,而不是堕入管理流程的窘境中。

  灵活的分析能力

  在云计算到来之前,传统的数据仓库其实不是为了现代数据的庞杂数量、速度和多样性而构造的。在现代社会,数据的搜集和处理变得愈来愈复杂和多样化,但企业依然必须行之有效的地存储和整理这些数据。对全世界企业来讲,最大的挑战之一是确保其多样的数据结构能够作为一个单一的事实来源共存,具有连续性。这就是基于云计算的数据仓库脱颖而出的缘由。

  基于云计算的服务不会遭到企业内部数据中心的物理空间的限制。云计算数据仓库提供了巨大的可扩大性,并且可以将存储量提高到数PB级别,并与分析数据所需的计算资源无关。这提供了非常灵活的存储和处理架构,可以满足不久的将来的需求。

  从根本上说,组织必须经过广泛的数据分析来利用他们的数据。数据分析的好处很多,但使人震惊的是,70%的英国组织仍未能从大数据中获得价值。基于云计算的数据仓库因其按需、具有弹性和可扩大性而成为数据探索的理想选择。大多数企业都需要整合新数据来实时更新报告和仪表板。而没有采取云计算,就没法获得此流数据的进程。而快捷升级硬件并安全存储无穷数据量的能力使云端成为大数据分析的理想之地。

  经济高效率的可扩大性

  为云计算设计的数据仓库可以适应实时使用情况,灵活地将组织的确切使用模式与“正确”的容量相匹配。经过云计算实现的可扩大性可以提供数据分析,同时还可以节省资金。

  与需要大量前期资本支出的内部部署解决方案不同,基于云计算的服务按需付费,有些乃至可以按运行时间计费。这类方法避免了许多组织在调剂数据仓库范围时遇到的“过度购买”情况,这可以为应对不久的将来的数据增长做好准备。

  经过云计算最大限度地提高安全性

  随着数据泄漏事件的不断增加,愈来愈多企业开始寻求保护数据的方法。这些背规行动可能对组织产生严重的经济作用,特别是在GDPR法规已实行的情形下,而那些泄漏数据的企业将面对高达其全世界收入4%的罚款。

  选择内部数据仓库可能会非常高价的且复杂。这是由于企业需要对自己的数据安全负全部责任,并且需要延续关心和监控。荣幸的是,迁移到基于云计算的数据仓库可以提供安全性和监管,而不会耗费更多的人力资源。虽然存在最初的耽忧,但人们普遍认为基于云计算的服务几近肯定比定制解决方案更安全。一个行之有效的的现代数据仓库将支持多级、基于角色的访问控制(RBAC)。这将经过确保用户只被允许查看被授与访问权限的数据来保护数据的机密性。

  另外,许多云计算数据仓库服务还提供始终在线的数据加密,和AWS Private Link提供的连接,以免经过公共互联网传输数据。经过确保企业数据不被破坏或修改,这可以保护企业数据的完全性。

  拥抱数据同享

  企业如何与数据进行互动和协作是没有限制的。数据已成为一种新货币,由于组织可使用它来更多地了解其业务运营。经过分析数据集,企业可以预估趋势,了解客户信息,轻松跟踪业务结果,并行之有效的开发产品。

  传统上,数据同享是一个繁琐的进程。它需要数据同享者下载其数据副本并与数据使用者同享。然后自己下载以便分析。另外,数据消费者可能需要将这些数据与其现有数据相结合,从而创建更多副本。

  云中的数据同享经过减少下载和发送无穷数据副本的需求,简化并加速了全部进程。数据使用者可以经过云端简单地访问数据,并立即享受访问带来的好处。

  因此,这种情况下,出现了新的商业模式和市场机会。那些经过云计算实现数据同享生态系统的企业将比竞争对手更具优点。这些企业可以经过其易于访问的实时数据创建新的业务资产。数据提供者中的数据对大量的数据消费者而言一样重要。

  绝不奇怪,愈来愈多的企业(包括初创企业和跨国公司)正在向云端迈进。针对云计算产业论坛(CIF)的研究,至今为止英国的整体云采取率为88%。而随着大数据时期的来临,这类发展趋势仍将延续。


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