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如何將云預(yù)算轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)?

2024-04-26 09:32:264636

截至2022年,60%的企業(yè)數(shù)據(jù)都存儲在云端,高于2015年的30%。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明了幾件事。首先,云的無縫可擴(kuò)展性和實(shí)用性似乎緩解了人們對采用云的早期擔(dān)憂,包括感知到的安全風(fēng)險(xiǎn)、失控、集成障礙和人才缺口。其次,很明顯,云架構(gòu)必須不斷擴(kuò)展才能容納大量的組織數(shù)據(jù)。

這便是現(xiàn)代云采用的一個(gè)主要擔(dān)憂:云環(huán)境必須隨著數(shù)據(jù)的增加而擴(kuò)展。但不斷擴(kuò)展的成本很高,導(dǎo)致許多CIO的預(yù)算出現(xiàn)赤字,即使他們的云分配習(xí)慣性地增加。根據(jù)麥肯錫的數(shù)據(jù),平均每家企業(yè)今年將把80%的IT托管預(yù)算花在云環(huán)境上。

有了正確的心態(tài)和成本優(yōu)化方法,領(lǐng)導(dǎo)者可以促進(jìn)預(yù)算和云支出之間的和諧關(guān)系。實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的關(guān)鍵是采用適應(yīng)性云方法。

如何將云預(yù)算轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)?

猶豫不決的代價(jià)

首先,需要注意的是,從成本角度來看,避免云遷移是違反直覺的。云遷移通過提供巨大的戰(zhàn)略價(jià)值,釋放了高達(dá)1萬億美元的商業(yè)價(jià)值,其中包括:

降低基礎(chǔ)設(shè)施、硬件和勞動力成本。

隨著業(yè)務(wù)的增長或縮小,實(shí)現(xiàn)無縫的可擴(kuò)展性。

提高遠(yuǎn)程勞動力和消費(fèi)者的效率。

通過減少能源使用,可以節(jié)省10至50倍的成本。

維護(hù)成本更低。

減少與更新、維護(hù)或硬件故障相關(guān)的停機(jī)時(shí)間。

這些好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了最初的云相關(guān)支出。此外,采用云解決方案的領(lǐng)導(dǎo)者可以更輕松地獲得人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和自動化等創(chuàng)新技術(shù)。資源密集型人工智能工具(如ChatGPT)在云中運(yùn)行也就不足為奇了。如果組織已遷移到云,多種基于SaaS的人工智能和自動化技術(shù)使組織能夠互操作地利用類似的GenAI算法。

云計(jì)算什么時(shí)候變得如此昂貴?

隨著數(shù)字互動和交易變得越來越流行,云采用獲得了顯著的發(fā)展勢頭。許多組織在疫情后對云采用進(jìn)行了巨額投資,65%的IT領(lǐng)導(dǎo)者表示,由于疫情,他們的年度云預(yù)算有所增加。為什么?因?yàn)樵茷檫h(yuǎn)程工作者和購物者提供了完美的游樂場。與本地傳統(tǒng)架構(gòu)相比,它的擴(kuò)展和加載效率更高、更可靠。

然而,隨著數(shù)字互動的增多,數(shù)據(jù)生成量也急劇上升。到2025年,全球數(shù)據(jù)存儲量將達(dá)到180ZB,是2020年存儲數(shù)據(jù)量的兩倍多。在云端處理和存儲這些數(shù)據(jù)需要更多資源,從而推高了成本。

此外,隨著云服務(wù)器的擴(kuò)展,安全性和合規(guī)性變得更加重要。畢竟,如果在云中存儲了大量組織數(shù)據(jù),那么就希望確保這些數(shù)據(jù)安全、可靠且合規(guī)。

安全相關(guān)支出的來源可能有所不同。例如,與更嚴(yán)格、更昂貴的云合作伙伴簽訂合同可能會產(chǎn)生成本。或者備份數(shù)據(jù)策略可能需要采用多云方法,這些操作中的每一個(gè)都會增加與云相關(guān)的成本。

如何有效控制和擴(kuò)展云支出

幸運(yùn)的是,領(lǐng)導(dǎo)者今天可以采取措施來減輕云計(jì)算支出的負(fù)擔(dān),同時(shí)又不損害云計(jì)算的好處:

1.考慮混合或多云策略

沒有必要對云采取“全有或全無”的方法。事實(shí)上,使用公共云和私有云的組合通常更具成本效益。通過使用多個(gè)云,領(lǐng)導(dǎo)者可以創(chuàng)建有效的災(zāi)難恢復(fù)(DR)計(jì)劃,而無需投資專用的DR站點(diǎn)。此外,依賴單一云提供商的組織可能會因供應(yīng)商鎖定而產(chǎn)生更高的成本,尤其是在擴(kuò)展或請求其他服務(wù)時(shí)。在這種情況下,多云策略成為談判的籌碼。

同時(shí),在混合云方法中,IT領(lǐng)導(dǎo)者可能會選擇將敏感數(shù)據(jù)存儲在本地,將不太重要的數(shù)據(jù)存儲在公共云中。通過采用云和本地模型,組織可以對敏感數(shù)據(jù)采取適當(dāng)?shù)拇鎯︻A(yù)防措施,輕松擴(kuò)展不太敏感的數(shù)據(jù)需求。

2.優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)衛(wèi)生

在云遷移之前、期間和之后,保持正確的數(shù)據(jù)禮儀至關(guān)重要。在采用之前,領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該通過消除冗余、過時(shí)或瑣碎(ROT)數(shù)據(jù)來清理和組織他們的系統(tǒng)。存儲的數(shù)據(jù)越多,傳輸成本就越高。因此在遷移之前組織系統(tǒng)會帶來豐厚的回報(bào)。

3.投資云管理合作伙伴或工具

與云計(jì)算非常相似,管理合作伙伴需要預(yù)付成本,這使得一些領(lǐng)導(dǎo)者不愿采用。然而,通過與云管理或托管服務(wù)提供商(MSP)合作,組織可以顯著減少云支出。MSP將對客戶的云使用情況進(jìn)行詳細(xì)分析,以識別和消除效率低下的問題。通過定期審查和優(yōu)化云資源,MSP可以正確調(diào)整數(shù)據(jù)大小,對未充分利用的資源提出建議,并自動化云擴(kuò)展過程,以確保客戶只支付他們需要的費(fèi)用。

4.采用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和/或自動化

組織與其云環(huán)境的交互會為AI和ML算法帶來多種印象。通過采用基于自動化的AI系統(tǒng),領(lǐng)導(dǎo)者可以確保這些印象能夠改善流程。例如,AI和ML算法可以持續(xù)分析云使用模式并提出適當(dāng)調(diào)整資源的建議。同樣,這些算法可以檢測到使用量激增的早期跡象。

自動化提高了云計(jì)算的效率。流程自動化確保備份創(chuàng)建、軟件更新和維護(hù)活動等日常任務(wù)能夠自動且定期地執(zhí)行,從而減少人工監(jiān)督,實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的軟件安全性。這帶來了顯著的成本差異,也帶來了顯著的流程改進(jìn)。

總結(jié)

退出云不是一個(gè)選擇,但這并不意味著預(yù)算必須受到影響。那些跳出思維定勢并采用混合云或多云方法的領(lǐng)導(dǎo)者將實(shí)現(xiàn)顯著的成本節(jié)省,尤其是當(dāng)這一選擇與其他明智舉措相結(jié)合時(shí),例如聘請MSP、使用基于自動化的工具以及專注于更好的組織范圍的數(shù)據(jù)實(shí)踐。