云计算成果：备份、分层和数据共享
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在企业IT筹备停当方面，原生云的操纵也许会激增，但有些营业和数据可以相对轻易移植到云中的存储层。  民众云存储的机动性和局限提供了办理各类企业技能挑衅的潜力。但并非全部云计较技能都易于集成到现有的传统(内部陈设)基本办法中。假如企业想操作云计较技能，如安在不产生重大变革的环境下做到这一点? 在本文中，将切磋最轻易移动到云端的IT规模，如备份、分层和数据共享。 云计较可以辅佐的处所 快速、局限化，以及低落本钱的需求是很多企业面对的常见挑衅。行使更传统的要领凡是很难实现这些方针，但这正是回收云计较技能的上风地址，它具有局限化、火速性、机动性，那么怎样行使它来满意企业的需求? 为什么不是原生云? 固然现有的技能也许会限定人们干事的手段，但它深深地融入了人们的运营方法。但转向原生云处事——换句话说，那些为云计较而构建并在云中运行的处事，这并不是一项简朴的使命，也许必要重写应用措施、事变流程，并从头培训员工。全部这些都必要时刻和用度，而且有也许带来风险。 可是，将云计较技能与认识的企业技能集成可以辅佐简化云平台的行使，并使人们可以或许更轻松、更普及地回收云平台。 云计较办理企业题目 企业怎样才气最好地操作云平台来集成和加强现有的数据中心成果? 以下先容数据中心成果的某些方面，这些成果最轻易迁徙到云平台，凡是是将云平台作为内部陈设事变的帮助装备行使的殽杂操纵。 云平台作为一个条理 人们把握的数据量不绝增进，这是一个真正的挑衅。除了发生数据之外，尚有备份和其他不常常会见的冷数据。 在那里存储差异类此外数据，以便将其生涯在最具本钱效益的层中(包罗内部陈设或云中)，这会发生真正的技能和营业题目。 呈现的题目包罗：人们怎样精确、轻松地按需增进容量?怎样打点数据，以便备份和不常常行使的数据不会耗损昂贵的出产层，但如故可以会见? 将数据分层到更低本钱磁盘的设法并不奇怪，但云存储依附其可扩展性和极具贸易吸引力的按需付费模式建设了近乎美满的恒久存储库。 首要存储供给商已经意识到这一点，此刻开始将基于云计较的层直接集成到他们的出产阵列中。譬喻，NetApp的FabricPool应承其ONTAP操纵体系将数据从出产转移到后端云，这样做的甜头对存储团队和用户都是无形的。 它不只仅是首要的存储供给商。微软的Azure文件同步处事将相同的设法直接集成到Windows Server中。 回收这项技能并非没有挑衅。必需思量云计较本钱和从云存储库检索数据的机能影响，但云存储层提供的甜头使其值得思量。 对云平台的数据掩护 数据掩护是任何企业的优先事项，也是一项日益严厉的挑衅，由于必要更频仍、更长时刻地掩护更大都据，同时满意更严酷的规复方针和合规性立法。全部这些都给企业的数据掩护基本办法带来了庞大压力。 数据掩护供给商已经看到了大局限，相对低本钱的存储库(如Amazon S3或Azure BLOB)怎样辅佐缓解这些题目，以及企业的数据掩护所需的局限和机动性。可是，这些存储库并不轻易会见，而且凡是必要一些转换机制来将它们泛起给传统的企业基本办法。 首要的数据掩护供给商越来越多地将云存储库直接集成到他们的平台中，并使云存储轻松成为备份基本办法的一部门。这包罗像Cohesity和Rubrik这样的新处事，尚有像Veeam这样的更成熟的处事。 这种成果应承按照界说的计策将数据移动到云计较的位置，以满意企业的必要，并将其作为尺度备份操纵的一部门。但要留意这种要领的范围性。必要相识关联的云计较本钱以及从民众云规复大量数据的规复手段的影响。 地理数据共享 很多组织面对的最恒久题目之一是找到一种在多个位置共享数据的有用要领。这项挑衅很伟大，涉及到在保持文件完备性和节制的同时移动大量数据。传统上，这是通过漫衍式文件体系来处理赏罚的，该体系凡是依靠于跨组织复制大量数据。这带来了打点挑衅，譬喻维护势力巨子副本、确保安详性和全局文件锁定等。 在更大的地理地区上撒播数据是云平台的首要成果，很多供给商已经熟悉到了这一点。 他们构建了行使云存储和当地缓存的办理方案，以应承企业有用且高效地在多个位置宣布其数据共享。中央存储充当势力巨子位置，而当地缓存在长途位置泛起尺度和认识的文件协议。像Panzura和Nasuni这样的公司提供了这些范例的平台。 中央存储库办理了传统要领的很多题目。它充当势力巨子副本，齐集处理赏罚文件锁定和安详性，而长途站点仅生涯数据的缓存副本。这意味着不必要将全部数据复制到每个位置，而且从中央存储库中检索所需的文件。 对付很多企业来说，这些办理方案是办理恒久题目的一种很是有用的要领，但它们也许本钱很昂贵，并且很多办理方案都是以长途位置的物理装备为基本的硬件。 它们凡是位于当前文件共享基本办法之外，并要求将全部数据导入这些新平台。这也许会或也许不会与现有的打点和掩护器材无缝地协作。 可是，像Hammerspace这样的公司已经开始从头计划，以应承在多个位置泛起数据，而无需将数据导入单独的平台。 【编辑保举】
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