日前,IBM 商业价值研究院最新发布《多云世界数据蓝图》。随着越来越多的企业从初步尝试转为深入采用云技术,他们都体验到了多云环境的优势和挑战。多云环境的优点显而易见:有助于提升创新能力,改进产品和服务,并实现敏捷的业务流程。

事实上,IBM 商业价值研究院 (IBV) 最近的一项调研表明,全球 85% 的受访企业已经在多云环境中开展运营。到 2021 年,96% 的受访企业计划使用多个云环境。众多企业正在将其自身重塑为“数字化”企业,将人工智能 (AI) 置于重要业务流程的核心。随着数字化的不断推进,业务重心会逐渐向多云环境偏移,因为通常需要从不同的云供应商那里获得基于云的服务。但是这种迁移绝不仅仅是将现有架构迁移到云端的新位置那样简单。
每个云供应商都有自己的架构方法。每个供应商组织数据的方法可能与其他云环境并不兼容。如果精心设计的战略没有考虑到解决这种不兼容问题,那么企业可能会遇到性能不理想以及成本高于预期的情况。挑战的根源在于数据的性质及其快速增长。当企业增加所使用的服务和应用的数量时,数据会呈指数级增长。但真正的问题并不在于数据的数量,而在于数据所在的位置。数据所在位置通常取决于收集和创建数据的位置。
数据整体结构 (data fabric) 是数据资产组织方式的概念性表示或架构。这种蓝图是正式的结构,用于在整个企业中定义和查看数据,并且独立于任何特定的基础架构或云计算需求。

谈话要点

  • 管理多个云环境中的应用和数据的数据战略和架构,对于当今在多云环境中运营的企业而言至关重要。
  • 业务驱动的数据战略应当与企业不断发展的多云架构全面整合。防止出现数据孤岛,避免应用难以访问。
  • 强大的数据战略应专注于业务转型机遇。避免被任何特定的云“锁定”,并使用 DataOps 方法自动为数据科学家执行准备工作,从可用数据中获得尽可能多的信息。

数据整体架构帮助企业轻松驾驭多个云环境

数据整体架构有助于在整个企业范围实现更理想的数据可视性和可用性。它用于指导如何维护和监管数据。它基于这样一个概念:业务流程可能随时发生变化,但支撑它们的数据一直保持稳定。

数据被分组到称为“中心”或“湖”的集合中,以实现可视性和可访问性。数据整体架构有助于避免或缓解数据孤岛、低可靠性和低可扩展性、依赖于原有系统以及成本效率低下等问题。但是要在多云环境中有效开展工作,数据整体架构必须能够适应不同的使用模式。(订阅报告派 报告派【微信公众号】获取每月最新权威报告)

IBM 商业价值研究院:多云世界数据蓝图插图
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