作者:xiaoli110
摘要:越來越多的組織需要在數(shù)據(jù)中心/云之間移動數(shù)據(jù),但是在遷移過程中的一個關(guān)鍵風(fēng)險點(diǎn)是停機(jī)。
在2017年的業(yè)務(wù)持續(xù)性意識周這里,我希望它能提供一個新的機(jī)會,來回顧這一領(lǐng)域云的一些局限性。
根據(jù)451項(xiàng)研究的最新估計,大約60%的IT工作負(fù)載將在明年以某種形式的公共或私有云運(yùn)行。It項(xiàng)目在關(guān)鍵領(lǐng)域的增長尤其強(qiáng)勁,包括數(shù)據(jù)分析和核心業(yè)務(wù)應(yīng)用。IDC、Gartner和Forrester的研究結(jié)果大致相同——云正在迅速成為中心,而不是一般IT供應(yīng)的外圍設(shè)備。
難怪It領(lǐng)導(dǎo)們對數(shù)據(jù)遷移的風(fēng)險以及相關(guān)的停機(jī)時間表示擔(dān)憂。現(xiàn)在,典型的數(shù)據(jù)量1000到100萬倍于10到20年前的普通企業(yè)數(shù)據(jù)庫的大小。這意味著與遷移相關(guān)的潛在停機(jī)時間將會增加很多倍。這已經(jīng)不再是一個15分鐘的時間了——這可能是幾個小時的停機(jī)時間,而數(shù)據(jù)問題需要被解決。
企業(yè)知道他們需要更多地利用云,特別是做更有戰(zhàn)略性和聰明的事情:高速、高容量的數(shù)據(jù)處理,以支持實(shí)時決策和復(fù)雜的自動化。今天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也使得建立二級數(shù)據(jù)中心成本高得令人望而卻步:進(jìn)一步推動公司進(jìn)入云計算。
但從這里到那里的痛苦仍然讓人望而卻步。他們的數(shù)據(jù)在傳輸過程中可能會發(fā)生什么,如果他們不能再獲得訪問,如果他們同時被其他地方使用,他們又怎么能繼續(xù)使用實(shí)時數(shù)據(jù)呢?
延遲也是一個問題。數(shù)據(jù)中心的建立非常接近于防止與網(wǎng)絡(luò)傳輸相關(guān)的性能下降。但在云計算中,物理服務(wù)器場之間的距離并不在公司的控制范圍內(nèi),因此性能問題——可能會降低數(shù)據(jù)可用性和協(xié)調(diào)——是一個重要的考慮因素。
在災(zāi)難恢復(fù)場景中,對停機(jī)時間的擔(dān)憂也是有效的。當(dāng)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心被調(diào)用以使實(shí)時系統(tǒng)恢復(fù)運(yùn)行并快速運(yùn)行時,CIO們就非常適合于擔(dān)心停機(jī)時間或數(shù)據(jù)丟失——例如,近距離和遠(yuǎn)程系統(tǒng)之間的同步不足。
未來就是現(xiàn)在
無論是日常的后臺系統(tǒng),還是那些與人工智能或物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的雄心勃勃的新項(xiàng)目,組織都需要能夠依賴于他們一直在處理的數(shù)據(jù)的可用性和完整性。
例如,對于無人駕駛汽車來說,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)都需要絕對保證,他們所連接的車輛儀器、傳感器和基于云的平臺將能夠?qū)崟r發(fā)送、接收、解釋和處理數(shù)據(jù)。據(jù)估計,一個擁有傳感器、相機(jī)和激光測量(激光雷達(dá)測量)的無人駕駛汽車每秒可以產(chǎn)生100Gb的數(shù)據(jù)。
使用不斷變化的數(shù)據(jù)集(不需要停機(jī),也不中斷)提供一個可行的服務(wù)的唯一方法是通過我們稱為活動數(shù)據(jù)復(fù)制的東西。這允許實(shí)時數(shù)據(jù)同時存在于多個地方,不存在不同步的風(fēng)險,也不需要在每個端點(diǎn)更新時中斷。這種能力將使汽車制造商和服務(wù)伙伴能夠分析和響應(yīng)實(shí)時數(shù)據(jù),了解車輛的運(yùn)行情況,實(shí)時識別異常情況,并先發(fā)制人地確定需要采取哪些補(bǔ)救措施。
公司不需要向明星們尋求這樣的數(shù)據(jù)完整性挑戰(zhàn)。許多組織正在轉(zhuǎn)向基于hadoop的分析(一種以速度進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的特殊方式),將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的、可操作的日?;顒印@?,許多企業(yè)使用Hadoop來分析和響應(yīng)Twitter活動。但是,這通常意味著將數(shù)據(jù)放到云中,在那里,所需的處理能力很容易獲得。
除非他們正在處理歷史數(shù)據(jù),否則公司將繼續(xù)需要訪問其核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)——這些數(shù)據(jù)將繼續(xù)更新。在這種情況下,使用云進(jìn)行處理并不是簡單地將一批完整的數(shù)據(jù)發(fā)送到目的地,而是在魔法發(fā)生后將其返回到目的地,并將其返回。
緊迫的暫停不是一個選擇
當(dāng)分析發(fā)生在現(xiàn)場,生產(chǎn)數(shù)據(jù)時,公司無法承受數(shù)據(jù)來源的位置和數(shù)據(jù)處理的點(diǎn)不同步。他們也不能等待數(shù)天——為了數(shù)據(jù)的移動,在任何新事物發(fā)生之前進(jìn)行分析和反饋。這不僅僅是停機(jī)時間:它是癱瘓。這還沒有考慮到在轉(zhuǎn)換過程中可能發(fā)生的任何腐敗問題,也沒有考慮到Hadoop分析事件后數(shù)據(jù)被協(xié)調(diào)的結(jié)果。
同樣,避免停機(jī)和與數(shù)據(jù)移動相關(guān)的中斷的唯一方法是找到一種方法,在不同位置之間持續(xù)更新和同步數(shù)據(jù)。類似的谷歌通過精心制作的衛(wèi)星裝置實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。但你也可以像我們一樣使用聰明的算法。
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