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如何使数据存储现代化,大多数IT专业人士可能会提到云。多年来,云一直是IT战略的一个重要组成部分,且未来也会变得更加重要。Gartner预测,到2028年,75%的工作负载将在云中运行;而IDC预测,未来三年云市场的复合年增长率将接近20%。
从非结构化数据存储的角度来看,迁移到云有可能带来重大好处。例如,云存储是无限可扩展的。其还可以提高数据可用性,并允许组织利用广泛的云原生服务,包括分析和人工智能。
然而,尽管云技术的普及程度越来越高,但简单地将所有本地文件和对象数据迁移到标准云存储并不理想。现在有如此多的存储层可用,了解非结构化数据迁移和数据分层之间的差异,并考虑由分析驱动的混合方法至关重要。
云数据迁移与云数据分层
首先,先来了解一下云数据迁移和云数据文件分层之间的区别。
云数据迁移意味着将当前存储在本地的数据转移到云存储服务,如AmazonEFS或AzureFiles,从而使数据能够从云中立即访问。云数据迁移可能发生在刷新存储的时候,并且是整体迁移到云策略的一部分。将数据迁移到云端至少有两个目的。一种是利用云文件系统并在云中运行应用。这提供了与本地存储相同的基本数据性能和可用性,但具有比本地存储通常提供的更多可扩展性的额外好处。此外,使用云存储的企业只需为其所消耗的东西付费,因此,如果以后缩减规模,就不会被其购买但不再需要的存储基础设施所困扰。另一个目的是使用云作为离线存档,使用低成本的对象存储,如Amazon的S3Glacier和GlacierInstantRetrieval。
相比之下,云数据分层是持续将数月未访问的旧数据卸载到云存储服务的过程。分层在云中创建了一个“在线存档”,其中的文件看起来仍然是本地的,只需双击即可访问。像Amazon的GlacierInstantRetrieval这样的档案存储比标准S3存储的成本要低得多。由于分层不断地将旧数据迁移到云端,因此减少了需要的昂贵的本地高性能存储数量,以及所需的备份存储数量,从而将存储成本降低了70%。
接下来,来看看如何从采取的策略中获得最大的收益。
制定云数据迁移策略
以下是关键考虑因素:
云分层考虑
以下是分层的关键方面,决定成本节约的实现与否:
总结
如果是想减少本地存储容量,采用新的存储技术,并增加对更灵活、按需的云存储的投资,那么云数据迁移是非常好的选择。如果是想降低不经常访问的数据的存储成本和容量,但将来可能仍然需要在本地调用这些数据,那么数据分层是更好的选择。