云数据管理会成为DataOps的未来吗?

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如今，现代化的数据管理平台正在成为企业的首先，而传统的数据运维应用平台则逐渐被边缘化。 尤其在AI和机器学习技术的推动下，企业数据正在走向以云为核心的数字化征程。

根据思科的一份数据显示： 到2021年，企业4%的工作负载将托管在云数据中心。 尽管很多企业不愿意以云化的解决方案运行企业数据，但是对于那些有着复杂数据的企业来说，云是唯一选择。 如果过度地依赖遗留系统，企业将失去核心竞争力。

有专业人士预测，到2020年，云投资将超过1430亿美元。 尽管，很多500强企业在过去不愿涉足数字化转型领域;但近年来，他们的态度发生了根本性的转变。 数字化转型已经不只是一个“口号”，更像是一个引擎，让企业真正获得了大数据的能力。 可以说，数字化转型已经形成一种文化，这种理念指导下，大规模、全链条式的IT工作负载能力，开始走向时代舞台。

在大数据时代，云将发挥怎样的作用?

显然，现代化的数据管理平台需要更强大的工作负载能力，这意味着企业的IT系统要能够弹性伸缩，存储和计算要能够分离，而云能实现这一切。

在云环境下，企业的数据管道可以快速响应变化，实时地进行调整。 以某社交网站为例，一般流量会呈波峰波谷状态呈现，所以弹性计算和存储能力，是必不可少的环节。 基于云环境，企业可以在有需求时，快速部署应用;当流量退去，企业可以回滚到原来的状态。 无论是这些峰值是按天、按周，还是按月出现，云提供的敏捷性都游刃有余。 云的这种灵活性和弹性扩展能力，本地环境根本无法匹敌。

大数据的3V特征(数据量大、速度快、数据的多样性)，为数据处理带来了严峻的挑战。 尤其是电商行业，在重大的购物节日发起促销活动，会让企业IT系统面临不堪重负的局面。 如何通过有效的数据处理和分析工具，为客户构建有针对性的数据洞察能力?

通常情况下，很多零售商会在高峰期部署更多的物理服务器。 但是峰值过后，这些多部署出来的服务器大多数时候都处于闲置状态，造成了大量的资源浪费。 而在云环境下，用户能根据需求扩大规模，匹配相应的资源，应对流量激增问题。 最重要的是，云数据管理模式更便宜，不需要更多的手动配置。

虽然云有很多优势，但是在某些情况下，本地部署环境可能更合适，尤其对于有敏感信息的企业来说，他们更关注云的安全性。 所以，混合云模式可能是这类企业的最佳选择， 56%的IT决策者更愿意使用多云或混合云策略。 通过混合云，企业既可以体验云带来的灵活性和可伸缩性，又能把敏感的工作负载留在本地。

而对于那些长期处于数据增长状态的企业来说，数据管理的灵活性和成本节约，可能是最关注的点。 所以，云基础设施投资应该是他们考虑的最重要内容。 当然，要想从混合云模式中受益，还要有一个合理的云规划。

总之，无论采用何种方式，云都在企业前瞻性中扮演了重要角色。

（来源： IT168）

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