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云数据存储协助解决数据成本困境四个战略已经形成

2018年12月05日 16:18 次阅读
云数据存储的高成本粉碎了企业公有云业务案例的梦想。一些企业表示他们可以以和按月云存储和用例费用相同的成本购买到硬盘。但对云消费者而言,可能很难搞清楚价格差异到底体现在哪。为了能够完整的理解这些内容,就要看看在你购买云存储时,你实际得到了什么。 云数据存储协助解决数据成本困境四个战略已经形成 磁盘容量单独而言相对的不是那么贵,尤其是大规模应用上。你可以花费比100美金多一点的资金购买太字节的外接硬盘,比如,你可以假想要一个100TB容量的大型服务器,就可以为10,000个终端用户在这个服务器上存储10GB,当然我们假设他们的I/O活动受限。 另一方面,一个单一的用户拥有10GB存储和高事务处理率,就可以轻松地消耗整个服务器,或者上载云提供商的数据中心路由器和存储区域网络(SAN)。当数据定期访问,尤其是在云计算外部访问时,云数据存储成本要更高。数据使用费反映的成本负担强加于云管理员身上。企业认为访问云数据迫使他们扩展连接速度,为了避免拥挤。这一点转而使得网络成本增加。 云消费者需要协助管理数据成本,四个战略已经形成,协助他们解决这些成本窘境。 发掘数据存储和使用层次。当设计一个应用并将其和数据关联,要想到创建存储层次。同时内存数据高速缓存可能在云端看起来很蠢,但是通过保持大部分内存元素访问,可能减少数据访问率,从而减少成本。研究一下如何联合云存储的不同类到一个层次中–从实时到归档,都可以影响数据价格。 考虑本地存储即服务来支持云应用。尽管本地资源和云之间的块或者文件系统I/O不可能具有成本效率或者平稳的性能,但是可能对于在本地存储数据是实用的,而且以RDBS查询级的界面(DBaaS)形式展现给云托管应用。这样可以为云数据减少成本,协助云托管应用访问本地数据更快速,企业可以将更多应用转移到云端。这个战略对于大型数据库查询产出相对小的结果集最有效。 对云数据存储使用摘要数据库。云分析尤其能够在摘要数据上操作,而不是业务/交易型详细的文档上操作。去商店找产品销售,而不是注册细节,通过几个数量级减少记录数量。这样做可以减少数据存储成本。 关键业务应用最难部署在云端,因为他们经常使用大型数据库记录交易。零售业应用中,比如,这些数据库包含市场并改变的库存。尽管很多企业在云端部署关键业务应用的Web前端,但是俺们希望云备份应用组件。在这个案例中,关键在于控制数据成本,可能创造出多阶应用。 考虑Web零售系统。这些系统通常为很少的数据生成大多数的交易。如果前端设置了空闲的“存款(deposit)”项目,代表一个数量少于这个数量实际上可用,这个公司是就能不用检查库存安全接受订单。这样就将库存项目脱离了云存储。因此企业可以承担每一次访问云存储数据库的费用,这个系统就是省钱的。 应用随后可以以一定频率发送更新到本地数据库,并收到一个额外的“分配(allotment)”,他们可以再订单置好时撤销。这就允许大多数订单可以被处理,甚至数据中心短暂的宕机。类似高速缓存的过程,数据可以用于其他的在线活动,也能够节省企业资金。 保存备份副本。考虑在一些便宜的备份网站上保存一些数据的副本,然后在需要时“恢复”到更贵一点的云存储上。数据在恢复期间不可用,但是断电的影响就最小化了。对于拥有低水平活动的数据库而言,这个战略可能是管理成本最理想的方式,同时收获了数据中心失败后事件的脱机处理选择。 因为云计算改变了IT规划的所有方面,所以数据库软件和架构也改变了。企业必须关注这些改变如何影响他们,不管是其虚拟资源还是私有云也包括他们的公有云选择和价格。在云端存储数据永远也不可能比在一个编写的硬盘上存储数据便宜,但是利用云存储这项技术的优势可能会给购买者最佳的成本和最高的投入产出比。

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