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全站加速_阿里云压缩上传_折扣

2021-06-09 02:04 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

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当我们与全球各地的企业接触时,有一点变得越来越清楚:今天的企业正在解决数据密集型的复杂业务问题。但通常情况下,他们的数据平台基础设施阻碍了他们的发展。上世纪90年代设计的数据平台体系结构还不能解决2020年的业务问题。我们不必告诉您世界各地企业正在发生的爆炸性数据增长。如果您现在正在管理数据基础架构,那么您已经对数据增长有了充分的了解。越来越快、越来越大的数据流、全球业务需求和精通技术的用户都在给IT团队施加压力,要求他们更快、更灵活地行动。

尽管有这些变化,但大多数数据分析任务都发生在传统的数据仓库中,云计算大数据,而他们对这些需求的准备不足。当我们今天与从事IT工作的人交谈时,我们听到了很多关于在尝试构建现代数据策略时操作遗留技术所带来的限制。那些遗留的数据仓库很可能不再削减它了。这是为什么,这是你能做的。使用遗留工具很难实现业务敏捷性,随着组织向完全数字化的运营方向发展,大数据时代的特点,淘客商城,业务敏捷性是主要目标。想想网上银行,或者零售商在竞争环境中始终领先于电子商务需求。所有这些伟大的、前沿的创新都反映了文化和技术的变革,其中灵活性至关重要。企业必须能够快速管理和分析数据,以了解如何更好地为客户服务,并允许其内部团队利用可用的最佳数据进行最佳工作。

我们听说,目前运行的许多数据仓库的运行率为95%或100%,最大限度地提高了它们可以为企业提供的数据。无论是内部部署还是现有的数据仓库基础设施大规模迁移到云端,这些仓库都无法满足用户的所有数据请求。管理和预防这些问题可能会占用大量的IT时间,而且这些问题往往会随着时间的推移而变得复杂。达到容量限制会降低用户速度,我的云,也会束缚数据库管理员。

从数据基础设施的角度来看,分离计算层和存储层对于实现业务灵活性至关重要。当数据仓库能够处理您的可扩展性需求和自我管理性能时,您就可以真正开始主动了。传统的数据仓库需要不成比例的管理。您的业务运行中的大多数报告和查询可能对时间敏感,淘客公众号系统,而且这种紧迫感只会随着用户和团队看到数据分析的可能性而增加。在我们与客户的接触中,我们经常发现他们将大部分时间花在系统工程上,因此只有大约15%的时间花在分析数据上。在维修工作上花了很多时间。由于遗留基础设施非常复杂,我们经常听到企业继续投资雇佣人员来管理那些过时的系统,尽管他们没有提高数据策略或灵活性。

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