简化的数据管理

什么是简化的数据管理?

简化的数据管理是一种存储、访问、保留、分析以及移动数据的新方式。通过简化的数据管理,企业能够消除困扰数据和基础设施管理的复杂性和障碍,并统一整个数据生命周期的数据运维。

如今,数字化转型浪潮席卷各行各业,简化数据管理成为一项势在必行的关键业务举措,可帮助组织采用云运维模式提升创新和敏捷性水平,而不受应用、数据和基础设施位置的约束。

为什么需要简化数据管理?

数据已成为几乎每家企业的生命线,简化数据管理对于企业更新改造数据运维以及解锁数据价值显得至关重要。企业通过简化数据管理,能够更高效地存储、组织和检索数据,这对于加快数字化转型非常重要。

数据已成为企业运维的核心。涉及数据的环节可能包括:

  • 将数据注入供应链、分销模式、产品开发、制造、营销、销售等领域
  • 利用数据识别客户需求,并结合客户洞见开发产品。
  • 形成反复循环:企业根据客户意见打造独特体验,在获取更多有关客户需求的洞见之后,又不断改进体验
  • 利用数据加快创收速度、改变客户体验、提高运维效率并加快创新速度

然而,在企业想方设法利用数据的同时,他们必须应对快速增长的数据以及普遍存在的复杂性难题。碎片化数据与基础设施网错综复杂,涉及生产、灾难恢复、备份、归档、测试/开发以及分析,为组织转型带来重重障碍。

为了在市场中求生存、谋发展,企业必须大刀阔斧地简化数据管理,切实发挥数据的价值,才能立于不败之地。

简化数据管理有哪些障碍?

在优化数据运维以及简化数据管理的过程中,组织面临诸多挑战,具体包括:

  • 数据访问不便:过去,访问和使用数据免不了执行由专用 DBA 管理的重复性手动流程。遥遥无期的等待让需要访问数据的团队望而却步,有时候退而求其次直接使用旧数据,这便拖慢了企业在市场上推出产品的速度。
  • 数据孤岛:数据往往存储在隔离的系统或孤岛中,与其他资源或数据互不相连。这导致不少数据访问问题,对原本就复杂的基础设施来说更是雪上加霜。 
  • 数据增长与复杂性:数据每年呈指数级增长,数据和基础设施无序扩张在所难免。久而久之,通过传统的手动流程管理日益复杂的数据环境几乎是天方夜谭。
  • 缺乏数据可见性:面对海量数据,很多组织甚至连基本的数据清单都没有。这进一步加大了简化数据管理的难度,一些数据没有获得应有的保护或是不合规。
  • 资源稀缺:越来越吃紧的预算让企业压力陡增,必须简化数据管理和存储基础设施,而有限的资源却让更新改造计划无从落地。

有哪些简化数据管理的方法?

简化数据管理的三大关键点如下:

  • 采用以数据为中心的策略和自动化技术。在涵盖测试/开发、生产、保护和分析的连续性生命周期中,需要从整体上管理数据,即从产生到删除的整个过程中。以数据为中心的全面策略和自动化功能打破了孤岛并统一了整个数据生命周期的工作流程。这意味着,管理数据存储、访问、保护和移动方式的策略,甚至是应用配置方式,都要以数据为中心,并采取自动化方式。
  • 实施云原生控制和运维。复杂的本地数据和基础设施管理软件提供有限的可见性,并且需要维护、安装修补程序以及升级。相比之下,云原生控制可以通过单个控制面板提供边缘到云的管理。通过将数据和基础设施控制与物理基础设施相分离,组织可以借助云管理其工作流程,并且无论数据位于何处都可以协调这些工作流程,同时通过云服务可以更快访问功能。
  • 利用 AI 驱动型洞见和智能。AIOps 作为简化数据管理的关键组件,将 AI 在更深入的层面融入数据运维中。通过 AIOps,组织能够借助预测性分析避免中断,根据需要重新平衡工作负载与资源,快速在整个设备组中部署应用,而不必做任何规划或计算。

HPE 与简化的数据管理

HPE (Hewlett Packard Enterprise) 通过 HPE GreenLake 边缘到云平台提供种类齐全的产品和服务,该平台的设计初衷是大幅简化数据管理并加快业务转型速度,所提供的服务包括:

  • HPE GreenLake 块存储服务:利用自助服务和基于服务级别协议的块存储提高敏捷性,加快新应用、服务和计划的推出速度。借助本地云运营体验简化存储管理,并在只需几分钟即可订购的企业级存储上运行任何应用,而且性能丝毫不受影响。
  • HPE GreenLake HCI 服务:利用基于云的管理和自助服务敏捷性,在本地、云和边缘环境中打造随需应变的自助服务云。
  • HPE GreenLake 备份与恢复服务:通过单一界面交付还原、恢复和云备份快照,更新改造数据运维并简化混合云数据保护。
  • HPE GreenLake 灾难恢复服务:凭借单一即服务平台解锁最快捷的恢复体验,且无任何规模限制。兼得行业领先的 RPO 和 RTO 与云一般的功能,同时大大降低复杂性。
  • HPE InfoSight:利用业内最先进的基础设施 AI,从边缘到云提供自我管理、自我修复、自我优化的 AIOps。
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