将云技术带入数据中心-走向数据驱动型业务的旅程

COVID-19产生的大量数据正在为企业创造新的增长机会，但拥有合适的基础设施对于有效应对这场数据风暴至关重要。

Gartner最近警告说：“数据和分析领导者必须为多云和跨云部署的复杂性做好准备，以避免潜在的性能问题、计划外的成本超支和集成工作中的困难”。

根据Cloudera的最新研究，47%的企业将其数据保留在本地，32%保存在私有云中，26%保存在混合云中，24%保留在多云中，21%保留在单云中。

这种分离为处于不同数据传输阶段的企业提供了选择，但越来越需要的是对这些多个平台的鸟瞰图，以及高效分析不同数据点的能力。在一个被高度审查的世界里，跨多个团队的安全性和访问性可能更为关键——没有人希望以错误的理由来领导新闻。

如果数据科学家能够更容易地获取高质量的数据，那么企业就可以做出更明智的数据驱动决策，并应对威胁和机遇。这反过来又导致了一个全面的观点，支持战略驱动的业务增长，无论是通过提高客户参与度、智能自动化还是减少客户流失。

私有云和公共云中的现代架构

越来越多的企业正在寻求采用私有云提供的现代架构。推动这种兴趣的是企业希望将本地云功能引入数据中心的内部，并具有混合功能。

这些“容器云”汇集了数据中心的分析经验。它们在配置完全分离计算层和存储层并更好地优化各个层的同时，还可以保持企业如今至关重要的安全性和治理，通常可以更快地进行调配。

解决“嘈杂的邻居”和集群蔓延

负责设置数据集群的人员面临的主要挑战是“嘈杂的邻居”，共享集群上运行着多个业务应用程序。假设有人在意外的时间发生“峰值”。在这种情况下，它可能会将资源从群集上的其他应用程序中夺走，从而使平台管理人员很难预测其性能。

为避免“嘈杂的邻居”问题，通常创建全新的集群以支持新的关键应用程序。这导致了第二个问题-集群蔓延和成本上升。

随着添加新群集，环境也增加了更多的复杂性。管理不同的集群变得更加困难，因为需要多次复制数据，从而产生了额外的成本。

它越来越具有挑战性，并增加了数据孤岛和缺乏弹性的风险。数据管理器在计划增长数据以降低利用率的同时使集群处于闲置状态也是很常见的。

升级敏捷性

当涉及升级阶段时，用户可以在集群上运行多个业务应用程序，并由平台管理者尝试与不同的业务团队进行谈判–有些可能需要更多创新的经验;其他人可能想要更多的稳定性。例如，一个团队可能担心升级时的风险，并希望隔离数据、独立用户，公司可以自行选择升级。

企业不仅可以通过应用程序升级获得敏捷性，而且还可以具有硬件升级敏捷性，从而可以完全自动化并将固件升级部署到其基础架构中。

很容易低估规划、采购硬件、配置集群、登录、维护和支持应用程序所需的时间。通过节省入职和升级应用程序的时间，企业可以更快地做出数据驱动的决策，并避免下游问题，例如缺乏数据集成和与数据策略不一致。