数据平台如何为克服云迁移中的技能差距提供直接的方法

云迁移在流感大流行期间迅速兴起,为许多组织提供了敏捷性方面的优势,但在集成数据以提升业务价值方面,却暴露出技能的严重不足。

在新冠病毒传播后,云计算使用量的上升趋势几乎立即开始。在去年四月爆发的早期,微软曾在一个收益电话上吹嘘说,他们在两个月的时间里经历了两年的数字改造——这是对行业的影响的早期迹象。

在公共云中,采用率的上升趋势将继续下去。例如,Gartner预测,全球最终用户在公共云上的支出今年将增长18%,总额将达到3050亿美元。该咨询公司预计,明年这一数字将达到3620亿美元。

在过去15个月中发生的事情是,有三种趋势与高价相结合。第一个是强制远程工作,第二个是需要更有效的协作以及随时访问数据和分析。第三个趋势是SaaS应用程序数量和质量的增长。这种强有力的组合使得公共云的灵活性对许多寻求解决方案以克服短期挑战并提供长期灵活性的组织非常有吸引力。

诚然,成本仍然是公共云迁移中的一个重要考虑因素,它使企业能够比本地更轻松地匹配资源需求,并提供更灵活的定价和存储选项。在处理大数据时,可以实现主要的规模经济,而不必与过于严格的合同挂钩。一旦一个组织完成了一个特定的项目,它就可以缩减需求并降低成本。

组织希望访问新的应用程序生态系统

然而,这种快速扩展到公共云的主要动机主要是为基于公共基础设施和资源的应用程序的新生态系统打开大门。三家主要的云供应商已经创建了广泛的服务,组织将其视为整个企业中应用程序开发的平台。与不同的业务部门单独制定各自的数据战略不同,它们走到了一起,弥合了原本会出现的差距。

这一点很重要,因为新冠病毒的压力暴露了许多难以远程运作的组织的数据缺口。当企业突然需要通过互联网访问服务时,私有数据中心带来了许多挑战。克服这些挑战的企业是那些能够毫无问题地继续为客户服务的企业。

集装箱运输和人工智能管理服务

集装箱化技术将软件代码及其依赖项打包,以便在任何基础设施上运行,也加快了云迁移。客户关系管理、资源规划和销售应用程序都已进入云端。石油和天然气以及大型物流公司已经在使用公共云计算和存储能力,而银行则在移动应用程序中利用其灵活性和规模。流程自动化、大型企业远程或混合工作模式的持续使用以及SASE(安全访问服务边缘)等协作应用程序和服务的使用增加,都将进一步加快向云的迁移。

云还能够满足人们对人工智能和机器学习(ML)支持服务的需求,但在托管服务的基础上优化灵活性、成本管理,并在最有效的解决方案证明其价值时提供快速访问。

对于许多公司来说,云计算是一项业务重点

换言之,云已牢固确立为战略重点。企业现在有业务部门负责研究数据战略,而这些业务部门不再是核心基础架构团队的一部分。他们研究组织如何存储和使用数据,数据如何丰富他们提供的服务,以及企业如何成为数据驱动型企业。

然而,尽管对云迁移带来的变革性好处抱有如此热情和理解,但许多组织缺乏管理和优化部署以及集成数据以实现最大业务价值的正确技能。

集装箱化已经取得了相当大的进步,但要将许多内部应用程序迁移到云中,而不进行大规模且成本高昂的重新设计,仍然不容易。这些可能是为特定目的构建的业务关键型应用程序,它们依赖于云中不支持的操作系统。重新设计此类应用程序需要一套大多数组织内部都不具备的技能。网络带宽还限制了组织的能力,限制了对某些需要专用基础设施的高性能、低延迟要求的访问。这就是为什么混合云是许多企业的未来。他们将使用云进行备份和归档,并将API嵌入云中,将关键应用程序及其更敏感的数据保留在内部数据中心。当需求的起伏需要不断变化和开发新的应用程序时,这种复杂的混合基础设施就变得具有挑战性。

简单性对于成功的云部署至关重要

在过去的15个月里,出现的情况是,在云中蓬勃发展的组织将保持其新的数据基础架构的简单性,以便它能够适应新的需求并保持易于管理。复杂性是一个内在的缺点,它只会破坏长期的灵活性。

更有效的方法是采用一种简化的方法,利用灵活的、云不可知的数据平台,该平台还支持本地部署。这使企业能够在云和混合环境中开发、部署和维护其解决方案,支持多种云环境,并能够轻松地更改云提供商,而无需重写代码。自动化负责部署到用例所需的任何环境。平台内的容器化功能提供了彻底改变组织响应业务和技术需求的方式所需的灵活性和可重复性。容器独立于平台,完全可移植且易于调整。

通过使数据在系统和应用程序之间完全互操作,单一平台负责数据库和分析的管理。组织可以享受云计算和容器化软件的效率和敏捷性,而无需进行重大开发或重组。这些是他们可能缺乏必要技能的专业领域。他们可以更轻松地实现云基础设施的所有优势,采用新的软件工程流程简化实时数据密集型解决方案的开发、部署和维护。

这种架构的简化和复杂性的降低提高了可移植性和灵活性,同时又不牺牲性能或可伸缩性。组织不应该选择进入云中的复杂路径,这只会使移动部件更有可能发生故障。数据平台提供了最直接的方法,企业可以通过该方法克服云迁移和优化方面的技能差距,最大限度地实现公共云和混合部署,以实现更高的灵活性、恢复力和盈利能力。

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