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數(shù)據(jù)遷移上云:如何避免停機和中斷

云計算
如今,越來越多的組織需要在數(shù)據(jù)中心和云端之間移動數(shù)據(jù),但在移動數(shù)據(jù)期間面臨停機的風(fēng)險是一個難題。據(jù)調(diào)研機構(gòu)451 Research數(shù)據(jù),2018年約有60%的企業(yè)IT工作負(fù)載在某種形式的公共云或私有云上運行,而IDC,Gartner和Forrester的調(diào)查結(jié)果與此大致相同。

如今,越來越多的組織需要在數(shù)據(jù)中心和云端之間移動數(shù)據(jù),但在移動數(shù)據(jù)期間面臨停機的風(fēng)險是一個難題。據(jù)調(diào)研機構(gòu)451 Research數(shù)據(jù),2018年約有60%的企業(yè)IT工作負(fù)載在某種形式的公共云或私有云上運行,而IDC,Gartner和Forrester的調(diào)查結(jié)果與此大致相同。

 

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由此,IT***對數(shù)據(jù)移動的風(fēng)險以及相關(guān)的停機時間表示擔(dān)憂也不足為奇?,F(xiàn)在,企業(yè)數(shù)據(jù)庫的平均大小約為10到20年前的1000到100萬倍,這意味著與移動相關(guān)聯(lián)的潛在停機時間也會增加數(shù)倍。企業(yè)需要更多地利用云計算,以實施更具戰(zhàn)略性和智能的工作,包括高速,高容量的數(shù)據(jù)壓縮,以支持實時決策和復(fù)雜的自動化。而由之產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也使得建設(shè)二級數(shù)據(jù)中心成本過高,而這是進一步推動企業(yè)走向云計算的因素。

但是將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)中心遷移到云端的痛苦仍然讓人望而卻步。他們的數(shù)據(jù)在運輸過程中可能會發(fā)生什么,如果他們無法再獲得訪問權(quán)限,或者如果在其他地方被使用,他們?nèi)绾卫^續(xù)使用實時數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)延遲也是一個問題。數(shù)據(jù)中心過去建在靠近企業(yè)經(jīng)營的地方,以防止與網(wǎng)絡(luò)傳輸相關(guān)的性能下降。但是,隨著云計算的應(yīng)用,數(shù)據(jù)中心之間的距離不在企業(yè)的控制之內(nèi),因此性能問題可能會減緩數(shù)據(jù)可用性和和協(xié)調(diào)性,這是一個重要的考慮因素。

未來將是現(xiàn)在

無論是日常的后臺系統(tǒng),還是那些支持與人工智能或物聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的雄心勃勃的新項目,組織都需要隨時需要正在處理的數(shù)據(jù)的可用性和完整性。

例如,對于無人駕駛汽車而言,所有各方(乘客,汽車制造商,保險公司和第三方服務(wù)提供商)都需要絕對的保證車輛儀表和傳感器,以及與之相連的云計算平臺將能夠持續(xù)實時發(fā)送,接收,解釋和處理數(shù)據(jù)。據(jù)估計,具有傳感器,相機和激光測量(LiDAR測量)的一臺自主駕駛車輛每秒可產(chǎn)生100Gb的數(shù)據(jù)。

使用不斷變化的數(shù)據(jù)集提供可行服務(wù)的唯一方法,無停機時間和無中斷,這是人們稱之為活動數(shù)據(jù)復(fù)制的方式。這允許實時數(shù)據(jù)同時存在于多個位置,而不會在每個終點被更新時不同步而有中斷的風(fēng)險。這種能力將允許汽車制造商和服務(wù)合作伙伴分析和回應(yīng)關(guān)于車輛運行情況的現(xiàn)場數(shù)據(jù),實時識別異常情況,以及事先確定哪些必要的補救措施。

許多組織正在轉(zhuǎn)向采用基于Hadoop的分析(一種以速度進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的特定方式),將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以在日?;顒又惺褂玫挠幸饬x和可操作的事情。很多企業(yè)使用Hadoop來分析和回應(yīng)Twitter的活動。但是,這通常意味著將數(shù)據(jù)放入云計算中,其中所需的處理能力隨時可用。

除非他們正在處理歷史數(shù)據(jù),否則企業(yè)將繼續(xù)需要訪問其核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),其中記錄將繼續(xù)更新。在這種情況下,使用云計算進行處理并不是簡單的將批量裝載的完整數(shù)據(jù)發(fā)送到目的地,這是巧妙發(fā)生的事情。

暫停不是一個選項

當(dāng)對實時的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行分析時,企業(yè)無法承受數(shù)據(jù)來源的站點和數(shù)據(jù)處理點不同步。他們在任何新的事情發(fā)生之前,不能等待幾天才能移動,分析和返回數(shù)據(jù)。這不僅僅是停機,而且是系統(tǒng)癱瘓。而且,這并不影響在遷移過程中可能發(fā)生的任何損壞或Hadoop分析事件后數(shù)據(jù)被協(xié)調(diào)的結(jié)果。

同樣,避免與數(shù)據(jù)移動相關(guān)的停機和中斷的唯一方法是找到一種在位置之間持續(xù)更新和同步數(shù)據(jù)的方法。谷歌公司通過精心制作的衛(wèi)星設(shè)置實現(xiàn)了這一點,而企業(yè)也可以使用文中介紹的這樣的巧妙算法來實施。

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 西部數(shù)據(jù)
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