京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从数据中心角度衡量云计算风险
有些小公司并不具备很完整的IT系统及团队,云计算就成了他们最容易也最节省成本的解决方案。大公司们则会采取循序渐进的方式,首先会进行测试,接着仅将某些应用与系统进行迁移,而其他系统依然保留在一个传统的内部部署环境内。
外包给云计算对于IT来说只有三种选择:清晰明确地只采用传统IT模式、将整个IT环境托付到云端或者利用混合云模式来寻找最佳搭配。
云计算和IT权利的转交
云计算最大的优点是将运营管理的挑战转移给第三方,同时这也是最大的风险。作为一个运维人员,你其实已经习惯掌控一切;如果哪里发生问题,你可以自己进行检查并修复。云模式的前提就是将不同的设备外包并放弃控制权。这个180度的态度转变就要求你所寻找的供应商必须要有一个完善的具备高可用性的流程系统,还要负责对事件进行跟踪。
控制权利交接的另一关键是搞清楚如何管理云计算风险。如果你将核心系统架构进行外包,想象一下改变未来的IT策略将会是一件多么困难的事?即使所使用的平台并没有发生变化,可是你敢更换新的供应商吗?由于技术的进步,你今天所使用的云平台在不久的将来就有可能发生翻天覆地的变化。这就迫使首先对部署的技术有一个全面的理解,接着围绕外包制定更广阔的策略。
当开始寻找最适合你公司的云方案时,进行权利转变的同时也会影响其他关键领域,如安全、ISO/PCI/SSAE的合规性和长期成熟问题。取决于你选择进行外包的应用系统,可能需要为那些在云环境与自己IT环境中交互的敏感信息进行数据加密和保留要求。
对方案和供应商定义范围之后,有许多挑选方法。供应商们技术多样性的好处是你可以马上选择最适合你的方案。坏处是你必须和多家供应商进行交涉,还有服务等级协议(SLAs)或者将你的需求都交给一个可信赖的供应商。
对云采取谨慎的态度
对于那些已经衡量过云计算优与劣的公司来说,仍然觉得保留一些内部部署的IT设备比较好的话,混合云方案或许是保持相对安全的最佳方案,因为在持续扩张业务时并无需付出高昂的设备成本。当准备改变运维团队结构和流程时,一个混合云环境能够展现出将一些应用迁移至云之后的真正投入产出比(ROI)。
走这条路(或任何云计算策略)的公司必须找到一个务实的方法。第一步就是要知道哪些应用你目前正支持和他们的环境需求是什么。一些基本的工具如应用审计能够轻松帮助你确保不会出什么大篓子。
接下去,指定一个特别项目并定名为“云候选”。在一个云供应商的环境里部署一个应用或是架构,同时在内部环境也部署一个相同的。这样,在两个环境中你都有一个相同的应用,并记录下运行时的参数、费用等进行对比,在可能产生更多不可挽回的损失之前,使分析ROI更简单。
一旦你选中这个应用,告诉你的供应商并讨论你期望的部署模式。通过提前研究这个供应商,你就能够为你公司的管理层和运维团队设定合适的期望值。既然你有可能使用他们的API和管理工具,所以当你开始整合双方系统时,你应该对此供应商的技术有一个基本理解。
云计算带给我们很多好处,同时也有不少风险,所以当你考虑是否将IT系统交给云的时候,记得保持一个清晰的头脑。无论你是否已经完全启用云计算或只是踏出谨慎的第一步,你最重要的工具是一个切合实际的行动计划。按照你公司的需求和IT队伍的技术能力制定一个强有力的计划,成功云计算部署的可能性将会显著上升。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14