5 aspetti chiave per l’archiviazione cloud

Mentre le aziende migrano al cloud, la gestione dei dati emerge come un aspetto cruciale. Sono disponibili tante alternative, ed è quindi importante per le organizzazioni sapere esattamente come vogliono strutturare e accumulare i loro dati. Soprattutto, devi stabilire il criterio che stai cercando, per evaluare con efficienza quale tipo di memoria sia necessaria. La strategia dei dati dev’essere chiaramente definita in base a quali carichi di lavoro devono essere migrati nel cloud prima di scegliere un tipo di archiviazione.

Molte aziende stanno scegliendo soluzioni cloud perché sono percepite come poco costose, ma è necessario assicurarsi che le prestazioni delle applicazioni non siano compromesse. L’archiviazione cloud può essere utlizzata per un’ampia varietà di carichi di lavoro come il ripristino di emergenza, e ci sono diversi livelli di memoria proposti a seconda del carico di lavoro.

I modelli di archiviazione sono fondamentali per la presa di decisione e sono determinati dai seguenti tipi:

Secondo il sistema:

Data in motion: i dati in coda devono perdurare secondo il loro tempo di vita e replicati per la resilienza.

DataLake: grandi volumi di dati con staging, trasformazione, armonizzazione e ridimensionamento per carichi di lavoro specifici.

Archiviazione dei dati analitici: più per l’accesso ai dati analitici, si combina con carichi di lavoro dedicati per soddisfare gli SLA.

Operational data store (ODS): l’archiviazioni dei dati di natura più transazionale, con frequenti aggiornamenti e cancellazioni.

NoSQL: memorizza diversi tipi di dati come XML e Content Store.

Secondo la funzione:

Ridimensionamento della memoria: la necessità di ridimensionamento per determinati carichi di lavoro con volume di dati elevato, per un periodo di tempo limitato, una volta che l’output è persistente, ed è diminuito a uno stato stazionario.

Funzioni di prospettiva e di business: i dati possono essere partizionati e archiviati in modo ottimo in diverse manifestazioni fisiche, progettando un buon percorso di accesso.

Archiviazione: dati che vanno oltre un periodo di conservazione dell’argomento all’interno del sistema.

In memory compute: per l’accesso ai dati quasi in tempo reale.

Cache: per l’accesso basato su SLA a componenti / dati.

 

Ottimizzazione dell’archiviazione cloud: cinque considerazioni chiave

Una metodologia standard dev’essere creata per associare la memoria con un tipo particolare di procedimento. Questi sono 5 aspetti fondamentali per determinare l’archiviazione cloud di cui hai bisogno:

  1. Modelli / schemi di progettazione e tipi di elaborazione ripetibili e separati che potrebbero richiedere una diversa gestione del tipo di archiviazione.
  2. Comprendere i criteri chiave per i procedimenti, l’accesso ai dati e le prestazioni dell’applicazione dal cliente come disponibilità, durata e scalabilità.
  3. Razionalizzare i criteri e formulare una raccomandazione del tipo di archiviazione in base ai modelli.
  4. Progettare l’acceso ai dati centralizzati poiché probabilmente l’accesso sarà tramite piattaforme che sono on-premise e nel cloud per determinate funzionalità.
  5. Trovare una matrice di archiviazione reccomandata dai fornitori di cloud.

Quando la memoria migra al cloud, le aziende devono trovare il bilancio perfetto tra ridurre l’OPEX e soddisfare le esigenze aziendali. A DXC abbiamo una vasta esperienza nell’aiutare le aziende a scegliere e implementare le soluzioni cloud corrette. Per saperne di più, visita dxc.technology/cloud.


Srijani Dey è Chief Architect di Big Data presso l’Analytics practice di DXC.

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