資料增長愈演愈烈,4大措施應對管理難題

　　正常情況下，隨著業務的不斷增長，你的IT團隊總會有越來越多的資料需要管理。而與此同時，幾乎每個企業都會嘗試去應對這種不間斷的資料增長——甚至是在不增加預算或人員的前提下。

　　451研究所分析師Henry Baltazar在最近的一份報告中強調了這一趨勢，他指出:“資料管理的相關性越來越強，它與企業必須處理的海量資料的持續增長是並行的。”目前業內有很多方法可以緩解資料增長的挑戰，以下是其中比較典型的四種，僅供參考：

　　視覺化

　　資料管理不能無的放矢，你必須得知道問題出在哪裡。這就使得了解你的資料究竟發生了什麼至關重要。你需要確定哪些資料是熱資料，並且這些資料真的需要快閃記憶體的高效能;也需要確定哪些資料是冷資料，並且可以轉移到成本更低的儲存資源。如果這些問題無法確定，就會造成大量成本浪費。弄清楚應用程式更需要的是效能還是容量，你就可以更有效地滿足其需求，所以首先要確保資料儲存在合適的資源上。

　　為此，你需要了解儲存資源中發生的情況。現在有很多軟體可以提供這種洞察力，使用後設資料來確定什麼時候檔案是最後開啟的，哪些檔案最後被更改了等等。在修復任何其他資料管理問題之前，必須對資料進行統一的視覺化。使用指示板尋找解決方案，使您能夠清楚地瞭解整個儲存生態系統中的資料活動——而不是一次只處理一個系統，因為IT部門很少有時間在多個不同的系統中監視和收集資訊。

　　整合資產

　　根據2016年的一項調查，大多數的PB規模級企業都有很大的儲存空間，而超過一半的企業管理著10個以上不同的儲存系統。隨著商業時代的發展，儲存空間的擴充套件變得更加快速。當然這種基礎設施投入是有價值的，但如果對當前業務需求來說，資料儲存在不合適的資源上，那麼移動資料也將成為難題。

　　透過使用軟體虛擬化資料，企業可以建立一個全域性名稱空間，使不同的儲存資源同時可用於應用程式。一旦控制路徑透過虛擬化從資料路徑中分離出來，就可以跨越儲存豎井。這使得在不中斷應用程式的情況下輕鬆移動資料成為可能。這樣，高效能儲存資源就可以提供給熱資料，而將更冷的資料轉移到成本更低的儲存層可以更好地利用預算。由於資料在整個生命週期中都需要移動，因此還有一個額外的好處是，儲存遷移所帶來的痛苦將不復存在。

　　增加雲或物件儲存

　　現在來看，沒有什麼比增加on-premises物件或雲端儲存更好的節省預算的方法了。其中的挑戰在於如何將雲作為儲存層進行整合，並將正確的資料移出其他儲存空間。資料虛擬化、後設資料管理和機器學習都可以幫助實現這一簡單而自動化的過程。隨著資料變冷——持續一個月還是一年，取決於你的業務——它們可以暫時從高效能儲存資源離開，但需要保持其可訪問性以防萬一。

　　在增加雲時，確保資料能夠轉移到外部環境，可以無縫地返回到檔案級別是很重要的。若非如此，你最終可能會付出比你所預期的多得多的代價。這是因為將資料移動到雲上通常並不昂貴，但將資料重新拿回去成本高昂。確保你可以在檔案級別的粒度上提取資料，這樣可以幫助您保持低成本，同時享受在企業中快速採用雲端計算的靈活性和敏捷性。

　　自動化智慧管理

　　在你瞭解了你的資料，並讓你的應用可以感知不同的儲存資源之後，最後一步就是自動化管理。一些儲存系統可以在單個系統或供應商生態系統中提供這些功能，但是後設資料引擎軟體可以根據IT定義的物件進行自動化管理，甚至跨不同的供應商。我們稱之為“端到端資料管理”。

　　隨著機器學習的興起，此類智慧進入資料管理領域也就不足為奇了。久而久之，智慧軟體就可以觀察到相應的模式，例如，當內部業務資料在季度末變得很熱時，如果資料管理目標允許，那麼在準備報告之前將其移回效能儲存。

　　最後，考慮到大多數IT部門沒有得到更多的預算或更多的人員來幫助他們處理資料的增長、視覺化、整合、雲的採用和自動化，因此，給IT團隊更多的時間去完成這些戰略專案是非常重要的，而不是將他們的工作時間用於無意義的看管與搬運。