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        云數據存儲需要協助解決數據成本困境

          云數據存儲的高成本粉碎了企業公有云業務案例的夢想。一些企業表示他們可以以和按月云存儲和用例費用相同的成本購買到硬盤。但對云消費者而言,可能很難搞清楚價格差異到底體現在哪。為了能夠完整的理解這些內容,就要看看在你購買云存儲時,你實際得到了什么。

          磁盤容量單獨而言相對的不是那么貴,尤其是大規模應用上。你可以花費比100美金多一點的資金購買太字節的外接硬盤,比如,你可以假想要一個100TB容量的大型服務器,就可以為10,000個終端用戶在這個服務器上存儲10GB,當然我們假設他們的I/O活動受限。

          另一方面,一個單一的用戶擁有10GB存儲和高事務處理率,就可以輕松地消耗整個服務器,或者上載云提供商的數據中心路由器和存儲區域網絡(SAN)。當數據定期訪問,尤其是在云計算外部訪問時,云數據存儲成本要更高。數據使用費反映的成本負擔強加于云管理員身上。企業認為訪問云數據迫使他們擴展連接速度,為了避免擁擠。這一點轉而使得網絡成本增加。

          云消費者需要協助管理數據成本,四個戰略已經形成,協助他們解決這些成本窘境。

          發掘數據存儲和使用層次。當設計一個應用并將其和數據關聯,要想到創建存儲層次。同時內存數據高速緩存可能在云端看起來很蠢,但是通過保持大部分內存元素訪問,可能減少數據訪問率,從而減少成本。研究一下如何聯合云存儲的不同類到一個層次中–從實時到歸檔,都可以影響數據價格。

          考慮本地存儲即服務來支持云應用。盡管本地資源和云之間的塊或者文件系統I/O不可能具有成本效率或者平穩的性能,但是可能對于在本地存儲數據是實用的,而且以RDBS查詢級的界面(DBaaS)形式展現給云托管應用。這樣可以為云數據減少成本,協助云托管應用訪問本地數據更快速,企業可以將更多應用轉移到云端。這個戰略對于大型數據庫查詢產出相對小的結果集最有效。

          對云數據存儲使用摘要數據庫。云分析尤其能夠在摘要數據上操作,而不是業務/交易型詳細的文檔上操作。去商店找產品銷售,而不是注冊細節,通過幾個數量級減少記錄數量。這樣做可以減少數據存儲成本。

          關鍵業務應用最難部署在云端,因為他們經常使用大型數據庫記錄交易。零售業應用中,比如,這些數據庫包含市場并改變的庫存。盡管很多企業在云端部署關鍵業務應用的Web前端,但是俺們希望云備份應用組件。在這個案例中,關鍵在于控制數據成本,可能創造出多階應用。

          考慮Web零售系統。這些系統通常為很少的數據生成大多數的交易。如果前端設置了空閑的“存款(deposit)”項目,代表一個數量少于這個數量實際上可用,這個公司是就能不用檢查庫存安全接受訂單。這樣就將庫存項目脫離了云存儲。因此企業可以承擔每一次訪問云存儲數據庫的費用,這個系統就是省錢的。

          應用隨后可以以一定頻率發送更新到本地數據庫,并收到一個額外的“分配(allotment)”,他們可以再訂單置好時撤銷。這就允許大多數訂單可以被處理,甚至數據中心短暫的宕機。類似高速緩存的過程,數據可以用于其他的在線活動,也能夠節省企業資金。

          保存備份副本。考慮在一些便宜的備份網站上保存一些數據的副本,然后在需要時“恢復”到更貴一點的云存儲上。數據在恢復期間不可用,但是斷電的影響就最小化了。對于擁有低水平活動的數據庫而言,這個戰略可能是管理成本最理想的方式,同時收獲了數據中心失敗后事件的脫機處理選擇。

          因為云計算改變了IT規劃的所有方面,所以數據庫軟件和架構也改變了。企業必須關注這些改變如何影響他們,不管是其虛擬資源還是私有云也包括他們的公有云選擇和價格。在云端存儲數據永遠也不可能比在一個編寫的硬盤上存儲數據便宜,但是利用云存儲這項技術的優勢可能會給購買者最佳的成本和最高的投入產出比。

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        云數據存儲需要協助解決數據成本困境

        發布時間:2018-12-07   來源:企業網

          云數據存儲的高成本粉碎了企業公有云業務案例的夢想。一些企業表示他們可以以和按月云存儲和用例費用相同的成本購買到硬盤。但對云消費者而言,可能很難搞清楚價格差異到底體現在哪。為了能夠完整的理解這些內容,就要看看在你購買云存儲時,你實際得到了什么。

          磁盤容量單獨而言相對的不是那么貴,尤其是大規模應用上。你可以花費比100美金多一點的資金購買太字節的外接硬盤,比如,你可以假想要一個100TB容量的大型服務器,就可以為10,000個終端用戶在這個服務器上存儲10GB,當然我們假設他們的I/O活動受限。

          另一方面,一個單一的用戶擁有10GB存儲和高事務處理率,就可以輕松地消耗整個服務器,或者上載云提供商的數據中心路由器和存儲區域網絡(SAN)。當數據定期訪問,尤其是在云計算外部訪問時,云數據存儲成本要更高。數據使用費反映的成本負擔強加于云管理員身上。企業認為訪問云數據迫使他們擴展連接速度,為了避免擁擠。這一點轉而使得網絡成本增加。

          云消費者需要協助管理數據成本,四個戰略已經形成,協助他們解決這些成本窘境。

          發掘數據存儲和使用層次。當設計一個應用并將其和數據關聯,要想到創建存儲層次。同時內存數據高速緩存可能在云端看起來很蠢,但是通過保持大部分內存元素訪問,可能減少數據訪問率,從而減少成本。研究一下如何聯合云存儲的不同類到一個層次中–從實時到歸檔,都可以影響數據價格。

          考慮本地存儲即服務來支持云應用。盡管本地資源和云之間的塊或者文件系統I/O不可能具有成本效率或者平穩的性能,但是可能對于在本地存儲數據是實用的,而且以RDBS查詢級的界面(DBaaS)形式展現給云托管應用。這樣可以為云數據減少成本,協助云托管應用訪問本地數據更快速,企業可以將更多應用轉移到云端。這個戰略對于大型數據庫查詢產出相對小的結果集最有效。

          對云數據存儲使用摘要數據庫。云分析尤其能夠在摘要數據上操作,而不是業務/交易型詳細的文檔上操作。去商店找產品銷售,而不是注冊細節,通過幾個數量級減少記錄數量。這樣做可以減少數據存儲成本。

          關鍵業務應用最難部署在云端,因為他們經常使用大型數據庫記錄交易。零售業應用中,比如,這些數據庫包含市場并改變的庫存。盡管很多企業在云端部署關鍵業務應用的Web前端,但是俺們希望云備份應用組件。在這個案例中,關鍵在于控制數據成本,可能創造出多階應用。

          考慮Web零售系統。這些系統通常為很少的數據生成大多數的交易。如果前端設置了空閑的“存款(deposit)”項目,代表一個數量少于這個數量實際上可用,這個公司是就能不用檢查庫存安全接受訂單。這樣就將庫存項目脫離了云存儲。因此企業可以承擔每一次訪問云存儲數據庫的費用,這個系統就是省錢的。

          應用隨后可以以一定頻率發送更新到本地數據庫,并收到一個額外的“分配(allotment)”,他們可以再訂單置好時撤銷。這就允許大多數訂單可以被處理,甚至數據中心短暫的宕機。類似高速緩存的過程,數據可以用于其他的在線活動,也能夠節省企業資金。

          保存備份副本。考慮在一些便宜的備份網站上保存一些數據的副本,然后在需要時“恢復”到更貴一點的云存儲上。數據在恢復期間不可用,但是斷電的影響就最小化了。對于擁有低水平活動的數據庫而言,這個戰略可能是管理成本最理想的方式,同時收獲了數據中心失敗后事件的脫機處理選擇。

          因為云計算改變了IT規劃的所有方面,所以數據庫軟件和架構也改變了。企業必須關注這些改變如何影響他們,不管是其虛擬資源還是私有云也包括他們的公有云選擇和價格。在云端存儲數據永遠也不可能比在一個編寫的硬盤上存儲數據便宜,但是利用云存儲這項技術的優勢可能會給購買者最佳的成本和最高的投入產出比。

              關鍵詞:電力, 大數據,云存儲


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