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技术复杂性导致企业成本增加(二)

上篇文章技术复杂性导致企业成本增加(一)讲述了选择产生的矛盾是导致其技术复杂性的其中一个原因,下面我们再来了解下另外两个方面的原因。

避免数据迁移和升级成本

许多供应商每隔几年就向客户提供新的存储设备。这些升级版通常会提供新功能,但很少有IT团队对迁移抱以期待。通常,迁移需要几个月的规划时间,并消耗IT部门的大部分预算和资源。由于在不中断应用程序的情况下迁移数据非常困难,因此IT通常超支购买过剩设备以备未来不时之需。

元数据引擎通过使移动数据的过程对应用程序保持完全透明化,解决了数据迁移的常见问题。IT不再需要终止应用程序,手动将数据复制到新存储并重新配置,然后重新启动应用程序。

从单一界面还可以看到可用的性能和容量,同时警报和通知会告知管理员他们何时需要部署额外的性能或容量。由于性能和容量不用耗费几天或几周的时间,在数分钟或数小时内即可完成增加,因此IT部门不再需要进行棘手的调整训练,或提前超额购买存储。

宕机成本

虽然IT部门一直在寻求方法来降低复杂性和成本,以营造更加简单轻松的生活氛围,但其中最大的成本就是宕机风险的增加。IT管理的系统越多,需要的人手就越多,涉及的人手越多,意想不到的停机风险就越大,而这种停机可能对业务造成灾难性的后果。

IDC的Stephen Elliot发布了一份报告,其中介绍了宕机和基础架构故障的实际成本。 一些关键数据点如下:

虽然IT部门一直在寻求方法来降低复杂性和成本,以营造更加简单轻松的生活氛围,但其中最大的成本就是宕机风险的增加。IT管理的系统越多,需要的人手就越多,涉及的人手越多,意想不到的停机风险就越大,而这种停机可能对业务造成灾难性的后果。

IDC的Stephen Elliot发布了一份报告,其中介绍了宕机和基础架构故障的实际成本。 一些关键数据点如下:

对于财富1000强公司来说,意外的应用程序停机故障每年的平均总成 本为12.5亿至25亿美元

基础架构故障平均每小时的成本是100,000美元

·重要应用程序故障每小时的平均成本是50万美元至100万美元

元数据引擎非破坏性地将数据放置并移动到所有存储应用程序中,以满足业务目标。这样可以确保应用程序能够随时根据所需的服务级别访问数据,同时大大减少或消除意外的停机时间。

存储多样性引入了复杂性,但管理具有多功能的广泛系统不再是挑战。元数据引擎使企业能够从以存储为中心的架构(IT部门在该架构中独立管理每个系统)转变为以数据为中心的架构(IT部门在该架构中部署其所需的存储功能,通过软件自动化数据设置和移动)。这样可以使IT部门降低复杂性和成本,同时让员工将重点放在为业务提供更多直接价值的项目上。

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技术复杂性导致企业成本增加(一)

众所周知我们正处于前所未有的变化时代,其中大部分变化皆受到数据的驱使。幸运的是,新的存储解决方案正在帮助企业同时管理快速的数据增长,来自新数据源的信息资源以及使用数据的新途径。 这些技术可以满足各种应用需求,比如,云存储提供灵活性,并节省成本费用,而SSD和NVMe闪存解决了对快速响应时间的需求,网络规模架构使企业能够快速扩展性能和容量,分析平台为企业提供可执行洞察力。

虽然这些技术都提各自供独特的优势,但它们也会为企业带来明显的复杂成本。请继续阅读下文,进一步了解复杂性是如何增加企业成本的,以及如何通过自动调整那些满足不断变化的业务目标的存储数据来消除企业成本和技术复杂性。

解决存储选择所产生的矛盾

面对多样化的存储生态系统,IT人员会在各种不同的存储选择上变得踌躇不定,比如从单一供应商处购买所有存储设备,或从不同供应商处购买,甚至使用自定义软件构建自己的商品服务器。不管怎样,IT部门必须仔细权衡这些选项所带来的利与弊,以确保做出最佳选择。

通过单一供应商采购存储是非常方便的。从单一采购商那里进行采购比较简单,管理接口始终一致,而且配置和维护存储更为简便。但美中不足的是,具有广泛产品组合的供应商通常会收取溢价,单一采购会削弱IT的谈判能力。此外,由于不是所有单一供应商的产品都能提供最佳的功能,所以企业可能需要在某些功能上妥协,这很可能会损害到业务。

相反,通过多个供应商采购存储或在内部建立存储可以降低前期成本,但会增加人工成本。 IT部门必须花费大量时间来评估不同的产品,以确保他们为业务购买合适的产品。然后,他们必须协商定价,以免出价太高。由于每个供应商的软件和接口都不尽相同,所以他们还必须花时间来培训员工以正确配置和维护不同的系统。

鉴于所有这些复杂性,也难怪各企业都希望能够尽量将尽可能多的数据导入云计算。但问题是,许多企业工作负载在云中运行并不具有成本效益,将数据检索回本地存储成本高昂,并且许多企业应用程序需要先调整才能使用云数据,这操作起来可能是不切实际的,但可以为IT部门提供又一个管理存储的简仓。

元数据引擎通过虚拟化将元数据路径与数据路径分离开解决了这些复杂性问题,使得在单个命名空间中连接不同类型的存储成为可能,包括将云集成为另一个存储层。这种方法可以使IT部门能够将目标分配给数据,即定义数据的性能和保护要求,分析这些目标是否得以实现,并自动移动数据以维护合规性,分层不同存储设备之间的数据,以满足性能、成本或可靠性要求,对应用程序保持透明。借助这些功能,IT可以从以存储为中心的架构转变为以数据为中心的架构。IT不用维护单一的存储空间,就可以将具备特定功能的存储从供应商的选择部署到全球命名空间。元数据引擎将自动放置和移动数据以实现目标,同时最大限度地提高总体存储利用率和效率。

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