什麼數據對於雲伺服器來說風險很大

在這四篇系列文章中，我們了解到了每個組織在做雲遷移的時候所應該避免的陷阱 —— 特別是混合多雲的情況下。

在第一部分，我們介紹了一些基本的定義以及我們對於混合雲以及多雲的觀點，確保展示了兩者之間的區別。在第二部分，我們會對三個陷阱之一進行討論：為什麼成本並不是遷移到雲端的顯然的推動因素。而且，在第三部分，我們考察了將所有工作向雲端進行遷移的可行性。

最後，在這個第四部分中，我們來看看數據上雲要做什麼。您應該把數據向雲端遷移嗎？遷移多少？什麼數據可以放在雲端？又是什麼會造成上雲風險很大？

數據…數據…數據

影響您對雲端數據的所有決策的關鍵因素在於確定您的帶寬以及存儲需求。 Gartner 預計 「數據存儲在 2018 年將成為一項$173 億美元的業務」，並且大部分資金是浪費在一些不必要的存儲容量上：「但是只需要優化一下工作負載，全球的所有公司就可以節約 620 億美元的不必要 IT 成本。」根據 Gartner 的研究，非常令人驚訝的是，全球所有的公司「為雲伺服器平均支付的費用比他們實際的費用多達 36% 。」

如果你已經閱讀了本系列的前三個章節，那麼你應該不會為此感到驚訝。然而令人更驚訝的是 Gartner 的結論是 「如果全球的公司將他們的伺服器數據直接遷移到雲端上，僅僅只有 25% 的公司能夠做到省錢。」

等一下……工作負載是可以針對雲進行優化的，但是只有一小部分公司能通過將數據向雲端遷移而節省資金嗎？這個又是什麼意思？

如果你去認為雲服務商會根據帶寬來收取雲產生的費用，那麼將所有的公司內部數據移至雲端很快就會成為他們的成本負擔。在以下三種情況，公司才可能會覺得值得把數據放在雲端中：

• 單個雲包括存儲和應用程序
• 應用程序在雲端，存儲在本地
• 應用程序在雲端，而且數據緩存也在雲端，存儲在本地

在第一種情況下，通過將所有的內容都放在單個雲服務商來節省帶寬成本，但是這會產生一些（供應商）鎖定，這個通常與 CIO 的雲戰略或者風險防範計劃所衝突。

第二種方案是僅僅保留應用程序在雲端所收集的數據，並且以最小的方式傳輸到本地存儲。這就需要仔細的考慮策略，其中只有最少使用數據的應用程序部署在雲端。

第三種情況就是將數據緩存在雲端，應用程序和存儲的數據被存儲在本地。這也就意味著分析、人工智慧、機器學習可以在內部運行而無需把數據向雲服務商上傳，然後處理之後再返回。緩存的數據僅僅基於應用程序對雲的需求，甚至進行跨多雲的部署緩存。

要想獲得更多信息，請下載紅帽案例研究，其中描述了跨混合多雲環境下的阿姆斯特丹的史基浦機場的數據以及雲和部署策略。

數據危險

大多數公司都認識到了他們的數據是在其市場中的專有優勢以及知識能力。因此他們會非常仔細的考慮它在雲存儲的地點。

想像一下這種情況：如果你是一個零售商，全球十大零售商之一。而且你已經計划了很長一段時間雲存儲戰略，並且考慮使用亞馬遜的雲服務。但是突然間， 亞馬遜收購了全食超市，並且準備進入你的市場。

一夜之間，亞馬遜已經增長了 50% 的零售規模，你是否還會去信任把零售數據放到他們的雲上？如果您的數據已經就在亞馬遜雲中，你會打算怎麼做？您創建雲計劃時是否考慮過退出策略？雖然亞馬遜可能永遠不會去利用您的數據潛在價值 —— 該公司可能甚至有針對此的條款 —— 但你能相信世界上任何人的話嗎？

陷阱分享，避免陷阱

分享我們在以前經驗中看到的一些陷阱來幫助您的公司規劃更安全、更持久的雲端策略。了解了成本不是顯然的推動因素，並非一切東西都應該在雲端，而是你必須在雲端有效管理數據才是您成功的關鍵所在。

via: https://opensource.com/article/18/8/data-risky-cloud

作者：Eric D.Schabell 選題：lujun9972 譯者：geekmar 校對：wxy

本文由 LCTT 原創編譯，Linux中國 榮譽推出

本文轉載來自 Linux 中國: https://github.com/Linux-CN/archive