非结构化数据正在转移到多个云中

IDC预测，到2025年生成的数据量将达到惊人的175 ZB！其中一兆字节相当于2500亿张DVD。

2025年的数据和存储预测

到2025年，将在IoT设备上创建90ZB的数据。

到2025年，将有49％的数据存储在公共云环境中。

到2025年，将实时消耗将近30％的数据。

据IDC称，企业计划保留其创建的数据的多达10个副本，以将其转化为信息并提取数字价值。传统的以存储为中心的非结构化数据管理方法无法应对如此惊人的数据增长。需要一种跨本地和云的数据管理新的聚合器样式，就像Airbnb用来存储数据一样。

数据是一种战略资产，但是很难获得业务价值。

企业IT团队越来越多地将数据视为关键的战略资产，这就是为什么他们要长期保留数据。但是，将数据转换为可操作的信息和业务见解的挑战使许多人不知所措。这是因为今天生成的数据中大约有90％是非结构化数据，无法在传统数据库或电子表格中轻松存储或搜索。非结构化数据可以是电影，电子邮件，基因组序列等任何数据，也可以是无人驾驶汽车或财务文件中的数据。非结构化数据不遵循任何特定结构，因此很难分析，搜索和查找。

非结构化数据正在转移到多个云中。

随着基础架构转移到云中，从非结构化数据中提取价值变得越来越复杂。IDC预测，到2025年，将有49％的数据存储在公共云环境中，而多云将成为首选的企业体系结构。2019年Flexara的一项调查（通过CIO Magazine）发现，现在84％的企业都有多云策略。将数据存储在多个云中需要某种方式来聚合和查看这些数据。

传统的以存储为中心的数据管理是孤立的。

管理非结构化数据的传统方法是以存储为中心的。您将数据移至存储系统，该存储系统将管理您的数据并为您提供一些搜索和报告数据的工具。当数据量很小并且企业的所有数据都可以放在一个存储解决方案中时，这种方法可以使事情变得更容易。

随着企业转向混合多云架构，他们将无法再管理每个存储仓中的数据，在每个存储仓中搜索数据并付出沉重的成本将数据从一个仓迁移到另一个。正如GigaOm分析师Enrico Signoretti指出的那样：“趋势很明显：IT基础架构的未来是混合的……并且它需要一种不同的现代数据管理方法。”

需要用于数据管理的聚合器模型的另一个关键原因是客户希望从其数据中提取价值。为了分析和搜索非结构化数据，重要信息存储在所谓的“元数据”中。元数据就像数据的电子指纹。例如，手机上的照片可能包含有关拍摄时间和位置以及拍摄者的信息。元数据非常有价值，因为它用于搜索，查找和索引不同类型的非结构化数据。

由于存储业务模型是建立在拥有数据的基础上的，因此存储供应商在将数据移至云时会移动一些数据块，而不是移动所有数据。特别是，它们保留元数据，因此客户必须返回到存储解决方案以检索其数据。这使存储供应商可以控制数据，而不是客户。

这种以存储为中心的数据管理方法限制了企业IT组织获得跨云的完全数据移动性，并限制了它们将数据作为战略资产加以利用的能力。

一个新的聚合器数据管理模型应运而生

从单一供应商控制的生态系统过渡到独立于供应商的聚合器模型并不是什么新鲜事。许多行业都经历了这一转变，最近的例子是酒店业。几十年来，我们拥有连锁酒店，顾客忠于连锁酒店。我记得，如果同事是奖励会员，他们宁愿多开几英里才能住凯悦酒店，也不愿选择距离更近的另一家酒店。在这种情况下，连锁酒店提供的便利和忠诚度计划胜过它提供的有限选择。

但是，Airbnb创造了一种寻找数千种房产的新方法，包括房屋租赁。扩大的客户选择范围，可能可以解释为什么Airbnb的首次上市市值超过了美国三大连锁酒店（万豪国际，希尔顿全球和凯悦酒店）的总市值。

同样，正在出现一种聚合器模型，以跨存储孤岛提供全局数据管理。企业可以通过采用新的基于标准的，非以存储为中心的数据管理工具，转向这种模式。当存储容量用完时，请考虑购买一种数据管理解决方案，该解决方案可提供所有存储的可见性。避免使用锁定元数据的专有数据移动方法。无论数据位于何处，数据移动解决方案应保留对数据和元数据的本地访问。利用全局搜索和标记功能为业务用户创建虚拟数据湖，以便您的组织可以从历史数据中提取价值。通过采用在各个孤岛上聚合的全球数据管理解决方案，企业不仅可以削减存储成本，还可以增加数据的货币化。

根据Gartner，Inc.的数据增长持续爆炸式增长，以及 81％的企业已经在使用两个或更多云的情况，跨云进行非结构化数据管理的新型聚合方式的竞赛正在进行中，我们需要一个Airbnb来处理数据。

原文标题：为什么数据管理需要聚合器模型?

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责任编辑:haq