I kēia lā, no ka hapa nui o nā ʻoihana a me nā hui, ʻo ka ʻikepili kekahi o nā waiwai hoʻolālā. A me ka hoʻonui ʻana i nā mana analytics, ke hoʻonui mau nei ka waiwai o ka ʻikepili i hōʻiliʻili a hōʻiliʻili ʻia e nā hui. I ka manawa like, kamaʻilio pinepine lākou e pili ana i ka pahū a me ka ulu nui o ka nui o ka ʻikepili hui i hana ʻia. Hoʻomaopopo ʻia ʻo 90% o nā ʻikepili āpau i hana ʻia i nā makahiki ʻelua i hala.
Hoʻopili ʻia ka ulu ʻana o ka nui o ka ʻikepili me ka piʻi ʻana o ko lākou waiwai
Hana ʻia ka ʻikepili a hoʻohana ʻia e nā ʻōnaehana ʻikepili nui, ka Internet of Things (IoT), artificial intelligence, etc. ʻano noiʻi a me ka hoʻomohala ʻana.
90% o nā ʻikepili a pau i hana ʻia i nā makahiki ʻelua i hala.
Manaʻo ʻo IDC e pāpālua ka nui o ka ʻikepili i mālama ʻia ma ka honua mai 2018 a 2023, me ka nui o ka nui o ka mālama ʻana i ka ʻikepili a hiki i ka 11,7 zettabytes, me nā ʻikepili ʻoihana e helu ana ma mua o ʻekolu hapaha o ka huina. He mea maʻamau ia inā hoʻi i ka makahiki 2018 ka nui o ka mana o nā disk drive i hoʻolako ʻia (HDD), ka mea e waiho mau nei i ka waihona mālama nui, i helu ʻia i 869 exabytes, a laila ma 2023 hiki i kēia helu ke ʻoi aku ma mua o 2,6 zettabytes.
Nā kahua hoʻokele ʻikepili: no ke aha lākou a he aha kā lākou hana?
ʻAʻole ia he mea kupanaha ka lilo ʻana o nā pilikia hoʻokele data i mea nui no nā ʻoihana, me ka hopena pololei i kā lākou hana. No ka hoʻoponopono ʻana iā lākou, i kekahi manawa pono e lanakila i nā pilikia e like me ka heterogeneity o nā ʻōnaehana, nā ʻano ʻikepili, nā ʻano o ka mālama ʻana a me ka hoʻohana ʻana iā lākou, nā ala e hoʻokele ai i kahi "zoo" o nā hoʻonā i hoʻokō ʻia i nā manawa like ʻole.
ʻO ka hopena o kēia ala hoʻohui ʻole, ʻo ia ka ʻāpana o nā ʻikepili i mālama ʻia a mālama ʻia i nā ʻōnaehana like ʻole, a me nā kaʻina hana like ʻole no ka hōʻoia ʻana i ka maikaʻi o ka ʻikepili. Hoʻonui kēia mau pilikia maʻamau i nā koina hana a me ke kālā i ka wā e hana ai me ka ʻikepili, no ka laʻana, i ka wā e loaʻa ai nā helu a me nā hōʻike a i ʻole i ka wā e hoʻoholo ai i ka hoʻokele.
Pono e hoʻopilikino ʻia ke ʻano ʻoihana hoʻokele data, i kūpono i nā pono, nā hana a me nā pahuhopu o ka ʻoihana. ʻAʻohe ʻōnaehana automated a i ʻole ka pae hoʻokele data e uhi i nā hana āpau. Eia nō naʻe, hāʻawi pinepine nā ʻōnaehana hoʻokele ʻikepili piha, hiki ke maʻalahi a hiki ke hoʻonui ʻia i ka hoʻokele ʻikepili āpau a me ka polokalamu mālama. Loaʻa iā lākou nā mea hana pono a me nā lawelawe no ka hoʻokele ʻikepili kūpono.
ʻO nā mea hou loa e ʻae ana i nā ʻoihana e noʻonoʻo hou i ka hoʻokele data ma waena o ka hui, e loaʻa ana ka ʻike maopopo i ka ʻikepili i loaʻa, nā kulekele e pili ana me ia, kahi e mālama ʻia ai ka ʻikepili a pehea ka lōʻihi, a ma hope, hāʻawi lākou i ka hiki ke hoʻopuka i ka ʻike kūpono i ka poʻe kūpono i ka manawa kūpono. ʻO kēia nā hoʻonā e hoʻonui i nā hiki o nā ʻoihana a ʻae:
- E hoʻokele i nā faila, nā mea, ka ʻikepili noiʻi, nā ʻikepili, nā ʻikepili mai nā kaiapuni virtual a me ke ao, a komo i nā ʻano ʻikepili like ʻole.
- Me ka hoʻohana ʻana i nā mea hana orchestration a me ka automation, e hoʻoneʻe i ka ʻikepili i kahi i mālama maikaʻi ʻia - i ka ʻōnaehana waihona kumu mua, lua, i ke kikowaena ʻikepili o ka mea hoʻolako a i ke ao.
- E hoʻohana i nā hiʻohiʻona pale ʻikepili piha.
- E hōʻoia i ka hoʻohui ʻikepili.
- E kiʻi i ka ʻikepili hana mai ka ʻikepili.
Hiki ke kūkulu ʻia ke kahua hoʻokele ʻikepili ma ke kumu o nā huahana lako polokalamu a i ʻole he ʻōnaehana hoʻokahi. Hāʻawi ka paepae holoʻokoʻa i ka hoʻokele ʻikepili i hui pū ʻia ma nā ʻōnaehana IT holoʻokoʻa, me ka hoʻihoʻi ʻana, ka hoʻihoʻi ʻana, ka waihona, ka hoʻokele snapshot hardware a me ka hōʻike.
ʻO ia ʻano paepae e hiki ai iā ʻoe ke hoʻokō i kahi hoʻolālā multi-cloud, hoʻonui i ka kikowaena data i ke ao honua, hoʻokō i ka neʻe wikiwiki ʻana i ke ao, e hoʻohana i ka hiki ke hoʻololi i nā mea hana a hoʻokō i nā koho mālama ʻikepili ʻoi aku ka maikaʻi.
Hiki i kekahi mau ha'ina ke ho'opa'a 'akomi i ka 'ikepili. A me ke kōkua ʻana o ka naʻauao akamai, hiki iā lākou ke ʻike i "ua hewa kekahi mea" a hana maʻalahi i ka hana hoʻoponopono a hoʻolaha paha i ka luna hoʻomalu, a me ka ʻike a hoʻopau i nā ʻano hoʻouka kaua. ʻO ka hoʻomaʻamaʻa ʻana o nā lawelawe e kōkua i ka hoʻokō ʻana i nā hana IT, hoʻokuʻu i nā limahana IT, hōʻemi i nā hewa ma muli o ke kumu kanaka, a hoʻemi i ka manawa hoʻomaha.
He aha nā hiʻohiʻona e loaʻa i kahi kahua hoʻokele data hou, a ma hea kahi e hoʻohana ʻia ai ia mau hopena i ka hana?
ʻAʻole hana ke ʻano hoʻokahi me nā pae hoʻokele ʻikepili. Loaʻa i kēlā me kēia hui kona mau koi ponoʻī, hilinaʻi lākou i ke ʻano o ka ʻoihana, ka ʻike hana, a me nā mea ʻē aʻe. nā kikoʻī o ka ʻoihana noiʻi, ka laulā o ka noi ʻana i kahi huahana i kūkulu ʻia ma luna o kona kumu a me kona ʻike ʻike.
Nā wahi kūpono o ka hoʻokele ʻikepili (kumu; CMMI Institute).
Eia kekahi mau noi kūpono no nā kahua hoʻokele ʻikepili:
ʻĀpana
Ke kumu o ka noi
Hoʻolālā hoʻokele ʻikepili
ʻO nā pahuhopu a me nā pahuhopu o ka hoʻokele, ka moʻomeheu hui o ka hoʻokele data, ka hoʻoholo ʻana i nā koi no ka pōʻaiapili ola ʻikepili.
Hooponopono ikepili
ʻIkepili a me ka hoʻokele metadata
Nā hana ʻikepili
Nā kūlana a me nā kaʻina hana no ka hana ʻana me nā kumu ʻikepili
ʻAno maikaʻi
ʻO ka hōʻoia ʻana i ka maikaʻi, ka ʻikepili maikaʻi
Papahana a me ka hale hana
Ka hoʻolālā hoʻolālā, nā paepae a me ka hoʻohui
Nā hana kākoʻo
ʻO ka loiloi a me ka nānā ʻana, ka hoʻokele kaʻina hana, ka hōʻoia maikaʻi, ka hoʻokele pilikia, ka hoʻonohonoho hoʻonohonoho
Eia kekahi, he mea koʻikoʻi kēlā mau paepae i ke kaʻina hana o ka hoʻololi ʻana i kahi hui i kahi ʻoihana "hoʻokele data", hiki ke hoʻokaʻawale ʻia i kekahi mau pae:
- Ke hoʻololi nei i ka hoʻokele ʻikepili i nā ʻōnaehana e kū nei, e hoʻolauna ana i kahi kumu hoʻohālike me ka hoʻokaʻawale ʻana i nā kuleana a me nā mana. Ka mana maikaʻi o ka ʻikepili, ka nānā ʻana i ka ʻikepili ma waena o nā ʻōnaehana, ka hoʻoponopono ʻana i ka ʻikepili kūpono ʻole.
- Hoʻonohonoho i nā kaʻina hana no ka unuhi ʻana a hōʻiliʻili ʻikepili, hoʻololi a hoʻouka iā lākou. ʻO ka lawe ʻana i ka ʻikepili i loko o kahi ʻōnaehana hui ʻole me ka hoʻopiʻi ʻana i ka mana maikaʻi o ka ʻikepili a me ka hoʻololi ʻana i nā kaʻina ʻoihana.
- Hoʻohui ʻikepili. Hoʻokaʻawale i nā kaʻina hana o ka hāʻawi ʻana i ka ʻikepili kūpono i kahi kūpono a i ka manawa kūpono.
- Hoʻokomo i ka mana o ka ʻikepili piha. ʻO ka hoʻoholo ʻana i nā ʻāpana hoʻokele maikaʻi, hoʻomohala ʻana i nā ʻano hana no ka hoʻohana ʻana i nā ʻōnaehana aunoa.
- Ka hoʻokō ʻana i nā mea hana no ka hoʻokele ʻana i nā kaʻina o ka hōʻiliʻili ʻikepili, hōʻoia, deduplication a me ka hoʻomaʻemaʻe. ʻO ka hopena, aia ka piʻi ʻana o ka maikaʻi, ka hilinaʻi a me ka hui ʻana o nā ʻikepili mai nā ʻōnaehana ʻoihana āpau.
Nā Pōmaikaʻi o nā Papahana Hoʻokele ʻIkepili
ʻOi aku ka lanakila o nā ʻoihana me ka ʻikepili ma mua o nā mea hoʻokūkū, lawe mai i nā huahana a me nā lawelawe i ka mākeke wikiwiki, hoʻomaopopo maikaʻi i nā pono o kā lākou poʻe i manaʻo ʻia, a hiki ke pane koke i nā loli o ka noi. Hāʻawi nā paepae hoʻokele ʻikepili i ka hiki ke hoʻomaʻemaʻe i ka ʻikepili, loaʻa ka ʻike maikaʻi a me ka ʻike pili, hoʻololi i ka ʻikepili, a loiloi i ka ʻikepili ʻoihana.
ʻO kahi hiʻohiʻona o kahi pae honua no ke kūkulu ʻana i nā ʻōnaehana hoʻokele ʻikepili hui ʻo ka Russian Unidata, i hana ʻia ma ke kumu o ka lako polokalamu open source. Hāʻawi ia i nā mea hana no ka hoʻokumu ʻana i kahi hoʻohālike ʻikepili a me nā ala no ka hoʻonui ʻana i ka hana i ka wā e hoʻohui ai i nā ʻenehana IT like ʻole a me nā ʻōnaehana ʻike ʻaoʻao ʻekolu: mai ka mālama ʻana i nā kumu waiwai a me nā ʻenehana a hiki i ka mālama paʻa ʻana i ka nui o nā ʻikepili pilikino.
Architecture o ka Unidata platform o ka hui o ka inoa like.
Hāʻawi kēia paepae multifunctional i ka hōʻiliʻili ʻikepili kikowaena (nā waihona waiwai a me ka helu helu waiwai), ka hoʻohālikelike ʻana i ka ʻike (normalization a me ka hoʻonui ʻana), ka helu ʻana o ka ʻike o kēia manawa a me ka mōʻaukala (ka mana hoʻopaʻa moʻolelo, nā manawa kūpono o ka ʻikepili), ka maikaʻi o ka ʻikepili a me nā helu. ʻO ka automation o nā hana e like me ka hōʻiliʻili, hōʻiliʻili, hoʻomaʻemaʻe, hoʻohālikelike, hoʻohui, hoʻokele maikaʻi, hāʻawi ʻikepili, a me nā mea hana no ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i ka ʻōnaehana hoʻoholo.
Nā Papahana Hoʻokele ʻIkepili (DPM) ma ka hoʻolaha a me ke kālepa
Ma ka hoʻolaha a me ke kūʻai aku ʻana, ʻoi aku ka liʻiliʻi o ka manaʻo o kahi kahua hoʻokele data DMP (Data Management Platform). He papahana polokalamu ia, e pili ana i ka ʻikepili i hōʻiliʻili ʻia, e ʻae i nā hui e wehewehe i nā ʻāpana o ka lehulehu e kuhikuhi i ka hoʻolaha i nā mea hoʻohana kikoʻī a me ka pōʻaiapili o nā hoʻolaha hoʻolaha pūnaewele. Hiki i ia lako polokalamu ke hōʻiliʻili, hana a mālama i kēlā me kēia ʻano o ka ʻikepili lumi papa, a loaʻa nō hoʻi ka hiki ke hoʻohana ma o nā ala media kamaʻāina.
Wahi a Market Research Future (MRFR), hiki i ka mākeke hoʻokele data honua (DMP) ke hōʻea i $ 2023 biliona ma ka hopena o 3 me kahi CAGR o 15%, a ʻoi aku ma mua o $ 2025 biliona ma 3,5.
Pūnaehana DMP:
- Hiki iā ia ke hōʻiliʻili a hoʻonohonoho i nā ʻano ʻikepili lumi papa āpau; hoʻokaʻawale i nā ʻikepili i loaʻa; e hoʻoili i ka ʻikepili i kēlā me kēia wahi media e kau i ka hoʻolaha i manaʻo ʻia.
- Kōkua i ka hōʻiliʻili ʻana, hoʻonohonoho a hoʻāla i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole a unuhi i ka ʻano pono.
- Hoʻonohonoho i nā ʻikepili a pau i nā ʻāpana e pili ana i nā pahuhopu ʻoihana a me nā hiʻohiʻona kūʻai. Hoʻopili ka ʻōnaehana i ka ʻikepili a hoʻopuka i nā ʻāpana o ka lehulehu e hōʻike pololei ana i ka waihona mea kūʻai aku ma waena o kahi ākea ākea e pili ana i nā ʻano maʻamau.
- Hāʻawi iā ʻoe e hoʻonui i ka pololei o ka hoʻolaha hoʻolaha pūnaewele a kūkulu i nā kamaʻilio pilikino me nā mea e pili ana. Ma muli o ka DMP, hiki iā ʻoe ke hoʻonohonoho i nā kaulahao o ka launa pū ʻana me kēlā me kēia māhele i loaʻa i nā mea hoʻohana i nā memo kūpono i ka manawa kūpono a ma kahi kūpono.
ʻO ka hoʻonui nui ʻana o ka kūʻai ʻana i ka digital marketing e hoʻopili nui i ka ulu ʻana o ka mākeke hoʻokele data. Hiki i nā ʻōnaehana DMP ke hoʻohui koke i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole a hoʻokaʻawale i nā mea hoʻohana ma muli o kā lākou ʻano hana. ʻO ia mau mea hiki ke hoʻoulu i ka noi no DMP ma waena o nā mea kūʻai aku.
Hōʻike ʻia ka mākeke kahua hoʻokele data honua e ka nui o nā mea pāʻani alakaʻi, a me kekahi mau hui hou, me Lotame Solutions, KBM Group, Rocket Fuel, Krux Digital), Oracle, Neustar, SAS Institute, SAP, Adobe Systems, Cloudera, Huli, Informatica a pēlā aku.
ʻO kahi hiʻohiʻona o kahi hoʻonā Lūkini he huahana ʻenehana i hoʻokuʻu ʻia e Mail.ru Group, ʻo ia kahi hoʻonohonoho hoʻokele ʻikepili hui a me ka hoʻoili ʻana (Data Management Platform, DMP). Hāʻawi ka hoʻonā iā ʻoe e kūkulu i kahi wehewehe ākea o ka ʻaoʻao o nā ʻāpana o ka lehulehu i loko o kahi kahua i hoʻohui ʻia me nā mea kūʻai aku. Hoʻohui ʻo DMP i nā hoʻonā a me nā lawelawe ʻo Mail.ru Group ma ke kahua o ka kūʻai ʻana omnichannel a me ka hana pū ʻana me nā mea hoʻolohe. Hiki i nā mea kūʻai ke mālama, kaʻina a me ka hoʻonohonoho ʻana i kā lākou ʻikepili i ʻike ʻole ʻia, a me ka hoʻoikaika ʻana iā ia i nā kamaʻilio hoʻolaha, hoʻonui i ka ʻoihana a me ka maikaʻi o ke kālepa.
Hoʻokele ʻikepili Cloud
ʻO kekahi ʻano o nā hoʻonā hoʻokele data ʻo nā kapuaʻi kapuaʻi. ʻO ka mea nui, me ka hoʻohana ʻana i kahi ʻōnaehana pale data hou ma ke ʻano he ʻāpana o ka hoʻokele data cloud e hiki ai iā ʻoe ke pale i nā pilikia e hiki mai ana - mai nā hoʻoweliweli palekana i nā pilikia migration data a me ka hoʻemi ʻana i ka huahana, a me ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia hoʻololi kikohoʻe e kū nei i ka hui. ʻOiaʻiʻo, ʻaʻole i kaupalena ʻia nā hana o ia ʻōnaehana i ka pale ʻikepili.
ʻO nā hiʻohiʻona o ka Gartner Cloud Data Management Platform: Hoʻokaʻawale i nā kumuwaiwai, Automation, a me Orchestration; hooponopono noi lawelawe; ka hoʻomalu kūlana kiʻekiʻe a me ka nānāʻana i nā kulekele; ka nānā ʻana a me ke ana ʻana i nā ʻāpana; kākoʻo no nā kaiapuni lehulehu; ka hoʻonui kumukūʻai a me ka maopopo; ka hoʻonui ʻana i nā mana a me nā kumuwaiwai; ka neʻe ʻana o ke ao a me ke kūpaʻa pōʻino (DR); hooponopono pae lawelawe; palekana a me ka ʻike; automate o nā mea hou hoʻonohonoho.
Pono ka mālama ʻana i ka ʻikepili i loko o ke ao kapuaʻi e hōʻoia i kahi kiʻekiʻe o ka loaʻa ʻana o ka ʻikepili, ka mana, a me ka automation o ka hoʻokele ʻikepili ma nā kikowaena ʻikepili, ma ka ʻaoʻao o ka pūnaewele a me ke ao.
ʻO Cloud Data Management (CDM) kahi kahua i hoʻohana ʻia no ka hoʻokele ʻana i ka ʻikepili ʻoihana ma nā ʻano ao like ʻole, e noʻonoʻo ana i nā ala pilikino, lehulehu, hybrid a me multi-cloud.
ʻO kahi laʻana o ia ʻano hopena ʻo Veeam Cloud Data Management Platform. Wahi a nā mea hoʻomohala ʻōnaehana, kōkua ia i nā hui e hoʻololi i ke ala i ka hoʻokele ʻikepili, hāʻawi i ka naʻauao, hoʻokele ʻikepili automated a me kona loaʻa ʻana i kekahi noi a i ʻole ka ʻōnaehana kapua.
Manaʻo ʻo Veeam i ka hoʻokele data cloud he ʻāpana koʻikoʻi o ka hoʻokele data naʻauao, e hōʻoia ana e hiki ke ʻike ʻia ka ʻikepili i nā ʻoihana mai nā wahi a pau.
Hoʻololi ka Veeam Cloud Data Management Platform i ka hoʻihoʻi ʻana a hoʻopau i nā ʻōnaehana hoʻoilina, hoʻolalelale i ka hoʻokomo ʻana i ke ao hybrid a me ka neʻe ʻana o ka ʻikepili, a hoʻomaʻamaʻa i ka palekana ʻikepili a me ka hoʻokō.
ʻO Veeam Cloud Data Management Platform kahi "pae hoʻokele ʻikepili hou e kākoʻo ana i kekahi ao."
E like me kāu e ʻike ai, hōʻike nā paepae hoʻokele data hou i kahi ʻano ākea ākea a ʻano like ʻole o nā hoʻonā. Hoʻokahi paha mea like lākou: ʻo ka nānā ʻana i ka hana maikaʻi ʻana me ka ʻikepili hui a me ka hoʻololi ʻana i kahi hui a i ʻole hui i loko o kahi ʻoihana hoʻokele ʻikepili hou.
ʻO nā paepae hoʻokele ʻikepili kahi evolution pono o ka hoʻokele ʻikepili kuʻuna. Ke hoʻoneʻe nei ka nui o nā hui i ka ʻikepili i ke ao, e ulu ana ka nui o nā ʻano like ʻole ma ka hale a me nā hoʻonohonoho kapuaʻi e hana nei i nā luʻi hou e pono e hoʻoponopono pono ʻia mai kahi hiʻohiʻona hoʻokele data. ʻO ka hoʻokele ʻikepili i ke ao kahi ala hou, kahi paradigm hou e hoʻonui i nā mana hoʻokele data e kākoʻo i nā paepae hou, nā noi a me nā hihia hoʻohana.
Eia kekahi, e like me ka Veeam Cloud Data Management Report no 2019, hoʻolālā nā hui e hoʻohui hohonu i nā ʻenehana kapua, nā ʻenehana kapuaʻi hybrid, nā ʻikepili nui, nā naʻauao artificial a me ka Pūnaewele o nā mea. ʻO ka hoʻokō ʻana i kēia mau hana kikohoʻe e manaʻo ʻia e lawe mai i nā pōmaikaʻi nui i nā ʻoihana.
Ke wikiwiki nei nā ʻoihana i ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana platform data a mākaukau e hoʻohana i ke ao e holo i nā haʻawina hana analytics, akā nui ka poʻe e kū nei i nā pilikia i ka hoʻohana ʻana i kā lākou ʻikepili a pau e hoʻokō i nā hopena ʻoihana ʻoi aku ka maikaʻi, e like me nā mea loiloi ma 451 Research. Hiki i nā ʻenehana hoʻokele ʻikepili hou ke kōkua i nā ʻoihana e hoʻokele i nā kahe hana ʻikepili paʻakikī ma waena o nā ao he nui, hoʻokele i ka ʻikepili, a hana i nā ʻikepili ma kahi e noho ai ka ʻikepili.
Ma muli o ko mākou ho'āʻo e hoʻomau i nā manawa a nānā aku i ka makemake o kā mākou mea kūʻai aku (ʻo kēia manawa a me ka hiki), makemake mākou e nīnau i ke kaiāulu habra inā makemake ʻoe e ʻike iā Veeam i kā mākou ? Hiki iā ʻoe ke pane ma ke koho balota ma lalo nei.
Hiki i nā mea hoʻohana i hoʻopaʻa inoa ʻia ke komo i ka noiʻi. , e 'oluʻolu.
Hāʻawi pūʻulu me Veeam ma ka mākeke
-
62,5%ʻAe, maikaʻi ka manaʻo5
-
37,5%ʻAʻole wau e manaʻo e hoʻokuʻu 3
8 mea hoʻohana i koho. Ua hōʻole nā mea hoʻohana 4.
Source: www.habr.com