上海苹果X外屏碎了怎么办_可以优化成本和性能的六种云计算数据管理技术
2021-07-06 22:18:28 
云计算 不正确的云存储库配置会导致成本超支，上海苹果X外屏碎了怎么办更不用说影响数据处理性能。在控制云计算数据成本的同时，企业也可以采取一些方法来提高企业的绩效和获得更高的回报。
云计算数据管理能力的强大将给企业带来更大的优势。从长期来看，它为数据存取提供了更大的灵活性，使企业能够更快地扩展数据库，甚至降低了数据管理的总体拥有成本。因此，云平台正迅速成为企业数据存储的首选场所。截至2020年，全球约有50%的企业数据是存储在云计算平台上的，而2015年只有30%。因为疫情的爆发，促使企业加快了云采用和新型数据驱动应用的出现。
但是，在云采用的初始阶段，数据管理看起来是一个很困难的任务。就速度、延时和可用性而言，人们可能不会发现迁移到云平台后，在内部部署设施中立即获得同样程度的性能。另外，管理不善和错误的数据库配置可能还会增加云计算的成本，消耗更多的资源。
当发展云计算数据管理战略以控制成本的同时提高性能时，有六点需要考虑：
1.在混合或多云架构中优化数据移动频率。
云数据管理的真正成本来自于移动数据而非存储。大部分云计算厂商都会对用户收取从云平台中转移数据的费用，但是不会对数据迁移收费。有些云计算供应商根据移除数据的时间向用户收费——即用户在30天、60天、90天或更长时间之后是否会删除它。取决于对供应商的选择，可以包括提前删除/移除罚款。所以，包含定期更新、备份、清理和撤销的数据管理计划，将决定企业的云计算成本。
试着对数据移动进行优化，以避免过早的移动或删除，并保留最小容量阈值来增加成本优势。公司也可以密切关注云计算供应商提供的节约成本的服务或产品。举例来说，IBMCloud的总经理HarishGrama表示，对于将数据转移到云平台之外，公司不会收取任何出口费用。
2.对物理互连和专用云互连进行了投资。
在本地环境中，数据的性能将优于云，因为企业能够在相同的物理位置移动数据，而不需要依赖外部网络或第三方环境的可用性。云互连本质上是私有的，直接的，高速的连接，在云计算环境中，可以使用云互连来达到同样的性能。特别适合于混合云环境，定期向云平台迁移和迁移数据。
3.使用数据压缩减少云计算数据库的规模。
大规模的云计算数据库不仅成本高，上海苹果X外屏碎了怎么办而且还会影响性能。举例来说，企业为了把数据从云平台转移出去而支付的出口费用是与存储的数据集成比例的。另外，大型数据库需要很长时间的移动，这会影响商业应用程序和其他数据驱动工具的性能。
云计算数据压缩技术就到这里来了。有效的数据压缩可以帮助企业降低存储成本，甚至优化边缘数据处理。公司可以根据自己的数据类型构建定制的压缩代码，也可以利用第三方工具，比如英特尔®集成性能基元，这类数据压缩代码库。
4.使用云计算数据备份即服务(BaaS)
云数据备份即服务(BaaS)从资源消耗模型的角度解决了成本问题。云计算供应商可以与云计算数据即服务(BaaS)供应商一起工作，而不是完全在一个内部部署设施中管理云计算数据，云计算供应商将为企业配置数据移动频率、进行数据压缩和实现互联，并按月或每年支付订阅费用。
为中小型企业提供少量的数据，但复杂的配置导致费用迅速增长，云计算数据备份即服务(BaaS)可大大降低云计算数据管理成本。对此，Coherence公司新推出的DataProtectBaaS是一个值得考虑的解决方案。
5.使用云平台上的多个可用性区域创建镜像位置。
映射位置可以帮助创建数据的冗余拷贝，这样企业就可以在出现故障或不可预知的中断时保证可用性。假如企业的业务运行在公共云环境中。这个例子相对简单——企业可以配置多个云计算区域来映射它的数据，并选择一个远离原始存储站点的可用区域。然而，这在混合云环境中要稍微复杂一点，因为不能很容易地映射您的本地服务器。
6.集中精力提高企业从云数据产生的价值。
减轻围绕云计算数据管理的性能和成本问题的最好办法是提高企业可以从数据本身获得的业务价值。在云计算数据(针对其所有复杂的配置和维护需求)被确定后，能够推动更明智的商业决策，改善日常流程，并对企业盈利产生积极影响，企业领导层将更有可能投资云计算数据管理能力。
要做到这一点，可以考虑使用AtScale这样的工具来将云计算数据连接到商业智能平台，比如PowerBI、Looker或Tableau，而不需要移动数据。这一关键功能差异很大，因为企业可以在增加可扩展业务智能覆盖的同时节约出口成本。
总结。
归根结底，尽管存在成本和性能上的问题，上海苹果X外屏碎了怎么办云计算数据管理对大型分布式、数字优先的企业来说是不可避免的现实。其在业务价值和IT基础设施成本方面所带来的好处要大于其潜在的缺陷。以上六个策略将帮助构建一个公共云、混合云或多云数据系统的完美组合，同时避免性能问题或成本超支，从而使企业更接近数据驱动公司。
