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可持续数据中心冷却的新时代 革新数据中心的可持续性在应对先进技术带来的热量的同时，一种突破性的冷却系统即将问世。人工智能已经席卷了科技界，随之而来的是数据中心的能源需求飙升。能源消耗的激增带来了不容忽视的挑战。密苏里大学的Chanwoo Park处于开发冷却系统的前沿，该系统将显著降低数据中心的能源需求，解决高性能人工智能设备中组件过热的紧迫问题。数据中心是现代技术的支柱，以其巨大的能源需求而闻名。目前，这些设施消耗了美国相当一部分电力供应，其中很大一部分用于冷却设备。Park创新的两相冷却系统在这个能源饥渴的环境中脱颖而出，成为希望的灯塔。通过利用相变原理来有效散热，该系统不仅可以最大限度地降低能耗，而且可以在冷却需求较低时被动运行。通过Park的开创性工作，可持续数据中心冷却的未来看起来很有希望，让人们得以一瞥人工智能计算中更节能的时代。可持续数据中心冷却的新视野：解决关键问题和挑战在可持续数据中心冷却领域，实现能源效率和环境责任的征程以持续的创新和研究努力为标志。虽然密苏里大学的 Chanwoo Park 开发的突破性冷却系统前景广阔，但在这个新时代，仍存在一些重要的问题和挑战需要解决。关键问题：1.传统数据中心冷却方法对环境有何长期影响？传统的数据中心冷却方法通常依赖于高能耗，导致碳排放和环境压力。探索可持续的替代方案对于减轻这些影响至关重要。2. Park 的两相冷却系统在广泛实施方面有多大的可扩展性？虽然 Park 的系统在减少数据中心内的能源需求方面显示出潜力，但其可扩展性和对各种数据中心规模和配置的适应性需要仔细评估。3. 政府政策在促进可持续数据中心冷却技术方面发挥了什么作用？政府政策和法规可以激励数据中心采用可持续冷却解决方案。了解政策环境对于推动整个行业的变革至关重要。主要挑战：– 成本考虑：实施新的冷却技术可能涉及大量的前期成本，这对寻求平衡可持续性和财务可行性的数据中心运营商来说是一个挑战。– 技术集成：将创新的冷却系统与现有的数据中心基础设施集成可能需要复杂的修改和升级，从而导致潜在的中断和运营风险。– 性能优化：确保可持续的冷却解决方案在不同的工作负载和环境条件下保持最佳性能水平仍然是数据中心管理人员面临的关键挑战。优点和缺点： 优点： – 降低能耗：可持续冷却系统有可能显著降低能耗水平，从而节省成本并带来环境效益。– 增强可靠性：高效的冷却解决方案可以通过最大限度地降低过热和设备故障的风险来提高数据中心的整体可靠性。– 环境效益：通过减少能源需求和碳足迹，可持续冷却技术有助于打造更环保、更可持续的数据中心生态系统。 缺点： – 实施成本：升级到可持续冷却系统可能需要大量投资，影响某些数据中心运营商的财务可行性。– 技术复杂性：先进的冷却技术可能会给运营管理和维护带来复杂性，需要专业知识和资源。– 性能不确定性：新冷却系统在实际条件下的性能和效率可能会有所不同，需要进行彻底的测试和监控以确保获得最佳效果。 -
热浪和人工智能挑战会给数据中心带来压力吗？ 最佳温度范围是影响数据中心高效运行的关键因素。然而，随着许多国家进入极端高温时期，出现严重且日益严重的停电风险。热浪可能导致数据中心组件过热和故障，导致运营商关闭服务器以防止损坏，从而导致停机和潜在的中断。例如，2022年7月，伦敦创纪录的高温达到104华氏度（40摄氏度），导致冷却系统故障，导致谷歌和甲骨文数据中心下线。两个月后，酷热天气导致推特位于萨克拉门托地区的数据中心瘫痪。敏感电子设备和硬件（例如服务器、存储设备和网络设备）中的各个组件都有特定的工作温度才能实现最佳运行。数据中心的建议温度范围可能低至65华氏度或高至95华氏度，在防止过热和设备潜在损坏方面起着关键作用。该范围由特定硬件目标的工作温度范围和该硬件可以运行的条件决定。 随着热浪越来越频繁，这将是一个反复出现且日益严重的问题，热浪加上停电，数据中心就离线了。温度波动始终是数据中心运营需要考虑的问题，而天气的预期范围并不是主要问题。极端温度，尤其是高温，会给电网带来巨大压力，并可能增加当地生活用水的使用量，而这些用水量取决于冷却系统。当热浪来袭时，电力和水的使用量将根据系统和冷却技术类型而增加，从而给当地市场带来额外的压力。 确保热浪期间的连续性 如今全球都出现了极端高温，许多人都致力于确保数据中心能够继续运行。确保热浪期间连续性的关键利益相关者是现场设施经理，以及更广泛的设施团队，包括电工、机械工程师以及暖通空调专业人员。此外，数据中心冷却拥有庞大的控制系统网络，需要稳定的电流来操作系统的各个组件，以确保调节后的空气以最佳方式流入数据中心空间。数据中心运营商和支持这些设施的机械团队已经为一系列自然灾害和资源限制做好了计划。数据中心运营商随后与客户密切合作，以满足已发布或商定的服务水平协议(SLA)。如果资源或自然灾害需要关闭或限制某些服务，可能还会与客户制定应急计划。过去几年最大的关注点是效率，尽可能有效地利用电力、冷却和水资源，并减少整个设施的浪费。这是通过提高数据中心温度、改进监控解决方案和智能楼宇管理系统以及改进配电和调节来实现的。数据中心运营商越来越多地采用液体冷却技术，以进一步提高其设施的效率，同时在许多情况下在设施或IT设备层面转向闭环、“无水”冷却设计。所有这些都有助于数据中心更加高效地在日益严峻的条件下运行。节能基础设施和更有效的冷却设计（例如液体冷却）是目前正在考虑的两种技术。高效数据中心电源管理的另一种有效但较少被探索的策略是减少主动管理的数据量。”由于数据消耗了数据中心30%或更多的资源，并且80%的数据都是冷数据，因此高效的数据管理可以帮助减少数据中心三分之一的负担，甚至不需要对基础设施进行任何改造。随着热浪频率的上升，再加上更高密度的人工智能处理器的热量输出更大，问题在两个方面变得更加复杂。● 人工智能增加了数据中心的热量和电力消耗，使冷却挑战更加复杂。● 人工智能使挑战复杂化，并提供解决方案。人工智能的持续崛起将加剧这些挑战，但许多挑战也有助于解决保持数据中心在可接受的工作温度下运行的问题。人工智能耗电量巨大，更多的人工智能处理会增加数据中心的热量输出和功耗，从而加剧这一问题。一方面，在更密集的硬件配置下，模型训练和推理的AI工作负载需要大量的计算能力和能源。为AI模型和应用提供动力的服务器会产生大量热量，必须进行散热和冷却。训练这些模型时会发生复杂的计算，需要更多资源密集型的硬件，从而提高模型的最佳运行整体功率。资源利用率和发电量的增加意味着数据中心内会产生更多的热量，从而给冷却系统带来压力。此外，人工智能算法和模型的动态特性可能会导致电力需求和热量产生的激增，而传统的冷却系统可能难以跟上。考虑到过去一年来为了满足对LLM的巨大需求而对集中式数据中心建设的巨额投资，我预计电网的压力将会增加。虽然人工智能工作负载的增加，为保持数据中心的最佳运行温度带来了更多挑战，但它也可以成为解决问题的良方。这可以包括优化热性能管理的人工智能，包括液体冷却或气流的需求流和冷却系统的预测性维护。随着热浪的增加，人工智能还可以用于为实时天气和长期环境模式的系统提供动力，从而根据外部因素自动调整能源消耗和冷却系统。 -
人工智能如何让实时分析更加真实 人工智能如何让实时分析更加真实 尽管市场在采用实时分析方面已经取得了长足进步，但人工智能可以加速这一进程。 随着数据生成速度和量的不断增加，企业对实时分析的需求变得前所未有的迫切。实时分析的目标是能够立即从数据中提取有价值的洞察，并根据这些洞察做出及时的决策。然而，实现这一目标需要克服许多技术和操作上的挑战。人工智能（AI）和机器学习（ML）的集成正是解决这些挑战的关键，使实时分析不仅成为可能，更加真实和精确。1、实时数据处理的挑战实时数据处理需要在极短的时间内收集、处理和分析大量的数据流。这不仅涉及数据的高速传输和存储，还要求高效的计算能力和复杂的分析算法。传统的数据分析方法往往因为速度和效率的限制而无法满足实时分析的要求。而AI和ML的引入，能够通过自动化和智能化的方式，提高数据处理的速度和准确性。2、AI与ML在实时分析中的应用 实时模式识别与预测：AI和ML算法能够迅速识别数据中的模式，并进行预测。例如，在金融交易中，AI可以即时分析市场趋势和交易行为，预测股票价格走势，帮助交易者做出更明智的决策。 异常检测：AI在实时监控系统中的应用可以迅速检测到异常情况。比如，在网络安全领域，AI可以实时分析网络流量，识别潜在的安全威胁，并立即采取防护措施。 自然语言处理：通过自然语言处理（NLP）技术，AI能够实时处理和分析社交媒体、客户反馈等非结构化数据。企业可以及时了解消费者的情绪和市场趋势，调整营销策略和产品设计。 3、边缘计算与实时分析边缘计算是实现实时分析的重要技术之一。它将数据处理和分析的工作从中心数据中心转移到靠近数据源的边缘设备上，从而大幅减少数据传输的延迟。AI算法在边缘设备上的部署，使得实时分析更加高效和可靠。例如，智能工厂中的传感器可以实时监控生产线，利用AI分析数据，立即发现并解决生产中的问题，提高生产效率和产品质量。4、增强分析与数据民主化增强分析是指利用AI和ML技术，自动化数据准备、洞察生成和数据可视化。它使得没有专业数据分析技能的业务用户也能进行复杂的数据分析。通过自然语言处理技术，用户可以通过与系统的对话，实时获取数据洞察。这种交互方式大大降低了数据分析的门槛，使更多的员工能够参与到数据驱动的决策中，推动了数据民主化。5、数据隐私与道德规范在追求实时分析的同时，数据隐私和道德规范也是不容忽视的问题。AI在数据处理中的应用，必须遵循严格的数据保护法规和道德标准。企业需要建立健全的数据治理机制，确保在实时分析过程中，用户数据得到妥善保护，并透明地向用户说明数据的使用方式。只有这样，才能在利用数据分析带来商业价值的同时，赢得用户的信任。6、行业案例分析 医疗健康：在医疗健康领域，AI实时分析患者数据可以提供快速诊断和治疗建议。例如，通过实时监控病人的生命体征，AI可以识别出潜在的健康风险，及时通知医生采取措施。 制造业：智能制造中的AI应用，实时分析生产线数据，预测设备故障，优化生产流程。这不仅减少了停机时间，还提高了生产效率和产品质量。 零售业：AI实时分析消费者行为和市场趋势，帮助零售商优化库存管理，提升客户体验。例如，通过分析实时销售数据，AI可以预测热销产品，调整库存和供应链策略。 总结人工智能和机器学习技术正以前所未有的方式改变实时分析的面貌。通过提供快速、准确和智能化的数据处理和分析，AI使得实时分析更加真实和可操作。企业必须紧跟这一趋势，利用AI技术提升实时分析能力，从而在瞬息万变的市场环境中保持竞争优势。同时，注重数据隐私和道德规范，确保在数据驱动的商业模式中，用户的利益和信任得到保护。展望未来，AI赋能的实时分析必将成为各行各业创新和发展的重要推动力。 -
阿里云：云计算首次超越卫星，成为2024巴黎奥运会转播主要方式 7 月 28 日消息，2024 巴黎奥运会于昨日凌晨开幕，阿里云宣布云计算首次超越卫星成为奥运转播主要方式。 据介绍，巴黎奥运会预计 11000 小时的赛事直播画面，将通过阿里云向全球分发。这将是 1964 年奥运会开始卫星电视转播以来，又一次重大技术进步。 OBS（注：奥林匹克广播服务公司）LiveCloud 将成为 2024 年巴黎奥运会直播信号远程分发的主要方式，目前已预定的远程服务中有三分之二通过云计算。奥运转播云将基于阿里云部署在全球的公共云基础设施，来支撑奥运直播信号从巴黎传输到全球 200 多个国家和地区，走向数十亿观众。 OBS Cloud 首次在东京奥运期间投入使用，这也是奥运首次采用阿里云支撑全球转播。2022 年，北京冬奥会上有超过 22 家持权转播机构采用云计算来分发直播信号。 今年，巴黎奥运会将由 54 家转播机构采用云计算来分发直播，总计有 379 个视频直播流、100 个音频直播流，总共预计产出 11000 多小时内容，比东京奥运增长 15%，成为历史上全球覆盖最广的一届奥运。（浩渺） -
关于混合数据中心安全策略需要了解些什么？ 当移动应用从本地数据中心迁移到私有云和公有云时，网络安全是移动应用面临的一大挑战。数据中心提供商和云供应商必须确保这些环境中的应用和数据安全。云提供商通常有自己的安全协议和措施。然而，数据中心所有者必须提供适合其架构和客户的安全性。他们还必须在与混合云设置的云架构集成时保护数据和系统。 什么是混合数据中心模型？ 混合数据中心是一种云计算架构，它结合了本地、公共云和私有云资源，例如虚拟化、容器化以及云和软件定义网络。它结合了这些技术，以跨物理数据中心和多云环境交付工作负载。混合数据中心使企业和组织能够根据自己的需求混合使用云和传统IT环境。这种本地和云环境的混合使得保护和保障信息安全成为一项挑战。混合客户、云提供商和数据中心设施所有者需要可靠的方法来检测和打击网络威胁。 混合数据中心模型的安全威胁 混合数据中心和相关架构有助于企业提高运营效率，但也会增加安全风险。分布式网络降低了攻击面的可见性，并在网络、应用程序以及存储和传输的数据中引入了新的盲点。中断可能会对使用数据中心和设施的企业造成重大的运营、财务和声誉影响。混合数据中心的可用性和安全性面临的两个主要威胁，是对底层基础设施的威胁以及对其上托管的数据和应用的网络威胁。 基础设施和物理攻击 管理员必须防止数据中心基础设施（计算、存储和网络功能）受到攻击。适当的保护使攻击者难以破坏基础设施上托管的应用，并防止可能破坏服务的自然或物理攻击。为了防止物理攻击，设施所有者必须使用访问控制系统来限制只有授权人员才能进入。监控系统可以识别可疑活动并阻止未经授权的访问。环境控制和监控器可保护数据中心免受火灾、温度变化和其他自然灾害的影响。监控设备包括先进的火灾探测和灭火系统、用于保持最佳运行条件的HVAC系统，以及带有备用发电机和不间断电源的电源，以确保持续运行。 针对托管服务的网络攻击 数据中心托管业务关键型和面向客户的应用。威胁行为者可以通过各种方式瞄准和利用这些应用，包括DDoS攻击、DNS攻击、凭证泄露和Web应用攻击。使用远程访问工具来监控和访问应用程序和物理硬件的设施所有者必须意识到与这些工具相关的风险以及如何防范这些风险。部署在基础设施内的第三方应用也会产生意外或未知的安全漏洞，因为它们依赖于第三方提供商和工具的安全性。设施管理员应采取适当的安全措施来保护其设施、客户和数据。 混合数据中心安全工具 混合数据中心将传统数据中心的物理安全性与基于云的安全工具相结合。例如，使用零信任架构将访问和权限限制在业务需求所需的最低限度，并通过网络分段防止跨机器和应用程序的横向移动。虽然混合数据中心依靠云提供商来保护其环境，但他们应该采取以下预防措施： ● 在其周边及其范围内提供持续监控。● 能够检测异常行为。● 根据需要提供整个网络的高级可视性。● 与云安全平台集成，确保客户网络完整覆盖。 -
云数据安全：确保云数据安全的完整指南 云数据安全：确保云数据安全的完整指南 云存储规模大，方便快捷，而且会一直存在下去。但不幸的是，对许多企业而言，网络犯罪分子正在不懈地努力窃取云数据。进入云数据安全。这种全面的安全策略包括保护基于云的信息的所有流程，还可以安装软件解决方案来管理对整个云基础架构的访问。本文将讨论云数据保护的好处和工具，以及最佳实践。现在，先来了解一下为什么企业需要云数据安全。 为什么企业需要云数据安全 大多数企业利用许多第三方提供者来提供数据和服务。但是,云基础设施的复杂性带来了额外的安全风险,包括: 错误配置的云服务,引入新的漏洞 不安全API允许未经授权访问其他软件程序 与第三方共享云数据导致的外部攻击 此外，将数据存储在云中并不能保证自动保护。云提供商在共享责任模型上运行。本质上，其只保护其的IT基础设施。数据保护是企业的责任。最重要的是，企业必须负责云中的数据安全，以满足GDPR、HIPAA或其他适用于法规。否则，则可能会面临巨额的数据泄露罚款。但云数据安全不仅仅是为了降低未来的风险或潜在的损失。其有一些可利用的好处。 云数据安全的四大好处 云数据安全使组织能够享受可共享性、可访问性和成本效益。同时，也带来了额外的好处。以下来看看其中的一些。1、持续可视性和监控具有24/7监控功能的安全解决方案提高了威胁可见性。可以跟踪和存储与几个指标相关的数据，如使用率和网络流量。这可以从单个仪表板查看所有云使用细节，同时监视系统的异常活动。2、改进的治理和安全性数据治理包括确保有效使用数据的策略和流程。云数据安全促使改进策略和安全态势。3、业务一致性和实力所有的应用和面向客户的系统都依赖于云数据。因此，数据泄露可能导致业务运营中断和停机。云数据安全为恢复创建备份，而不会影响用户体验。4、报告和审计效率大多数企业必须生成用于审计目的的数据保护报告。可能还必须提交季度报告，以证明遵守监管机构的规定。好在，许多云数据安全解决方案只需点击一个按钮就能提供这些报告。又或者，可以查看监视和使用情况统计信息，以便快速准备详细的报告。不管好处是什么，都需要正确的软件来获得最佳结果。以下将讨论最流行的云安全工具，以及为什么它们是顶级的。 提高云数据安全性的软件工具 云安全工具应该是强大安全策略的基础。其有助于保护云访问和信息的各个方面。1、虚拟专用网络虚拟专用网(VPN)与互联网建立加密连接。其会屏蔽IP地址，这样员工就可以安全地浏览互联网了。此外，其还加密计算机和云之间的所有数据流量。这可以阻止犯罪分子通过网络监视云数据。2、防火墙防火墙追踪进出数据流量。其根据一组预定义的规则阻止不需要的网络数据包。此外，其还检测病毒、拒绝服务攻击(DoS)和恶意软件等威胁。3、云补丁管理网络犯罪分子总是寻找代码漏洞或漏洞来利用。每当云供应商发布新代码时，这些犯罪分子就会竞相寻找系统中的新漏洞，并编写恶意软件加以使用。客户报告这些错误，供应商编写补丁来以修复。换言之，如果使用许多云，企业必须掌握补丁版本和更新。否则，系统将面临被利用的风险。4、数据备份和恢复数据备份和恢复工具存储关键数据的副本。每当对数据进行更改时，该工具都会更新副本。如果系统崩溃，该工具使用副本来以恢复。同样，犯罪分子可以将其锁定在系统之外。在这种情况下，可以使用备份来保持操作。5、渗透测试云安全团队可能对其工具设置有信心,但定期测试是检查的唯一方法。渗透测试工具模拟网络攻击模式，并扫描系统的漏洞。其可以帮助在为时已晚之前发现安全态势中的漏洞。除了工具和好处，还必须了解完整云数据安全的最佳实践。这些有助于巧妙地整合可以访问的所有内容，并实现最终的保护。因此，接下来将讨论无论需求如何，都很容易实施的五项最佳实践。 五大云数据安全最佳实践 企业必须实施强大的云数据安全策略来保护数据。五个建议和最易于使用的最佳实践包括:1、利用先进的加密能力加密使数据在进入云端之前，未经适当授权就无法读取。企业应该加密所有基于云的数据。虽然云提供商通常处理加密，但也可以对加密密钥有更多的控制。企业可以使用HTTPS/TLS连接来加密动态数据。2、实施云数据丢失预防(DLP)云DLP实践有助于防止云存储数据盗窃企图。例如，可以对所有数据进行编目，如此便可知道所有数据集是什么。此外，还可以将数据分为多个类别，如敏感、高度敏感等。还可以在云上传之前编辑姓名和联系方式等机密信息。最后，将敏感数据存储在本地而不是云中。云DLP从一开始就专注于做正确的事情。这样一来,对云数据的攻击几乎不会造成任何损害。3、支持跨多云环境的统一可见性现在,许多企业的IT基础设施遍布数据中心和公共云提供商。跨这些混合云环境的统一可见性允许监视单个系统中的所有内容。例如，可以更有效地检查类似的错误配置。4、确保安全态势和治理强大的安全策略的优势怎么强调都不过分。通过正确的实施，系统可以在最高的安全级别上运行。云安全解决方案提供了网络安全的最佳策略，消除盲点，并确保工作负载、云和应用符合要求。5、加强身份和访问管理(IAM)身份和访问管理(IAM)可以自动管理密码、用户帐户和分配访问权限。其通过自动设置访问控制或检查和更新特权来减少IT工作负载。加强组织的IAM包括采用最少特权原则，即用户只访问需要的资源。其还涉及为在任何环境中使用云服务的用户设置多重身份验证(MFA)。还需要更新安全协议和权限，并记录所有安全措施的一致性。 总结 综上，是关于云数据安全所需了解的一切。总之，通过结合正确的工具和实践，可实现最大的云数据安全性。 -
云计算的力量：2024年技术创业的10种方式 云计算的力量：2024年技术创业的10种方式 在当今快速发展的数字环境中,技术创业在企业建设和扩大规模方面面临众多挑战。然而，随着云计算的出现，这些挑战正在被创新的解决方案所应对，这些解决方案使初创企业能够蓬勃发展。1、具有成本效益的基础设施云计算通过提供现收现付的定价模式，消除了对物理基础设施进行昂贵的前期投资的需要。这使得初创企业可以根据需求扩展基础设施，而无需承担维护硬件的负担。2、可扩展性和灵活性云平台提供了无与伦比的可扩展性，允许初创企业快速扩展其业务以响应不断变化的业务需求。无论是处理突然增加的网站流量还是部署新功能，云计算都提供了快速适应的灵活性。3、全球影响力云服务通过在世界各地的数据中心托管应用和服务，使初创企业能够接触到全球受众。这确保了用户的低延迟和高可用性，无论其地理位置如何。4、合作和远程工作基于云的协作工具促进了团队成员之间的无缝通信和合作，而无论其地理位置如何。这使得初创企业能够接受远程工作安排，并接触到来自世界各地的顶尖人才。5、数据安全和合规云提供商提供强大的安全措施和合规性认证来保护敏感数据。通过利用这些功能，初创企业可以确保数据的安全性和完整性，同时保持符合行业法规。6、快速原型设计和开发云计算平台提供了一系列开发工具和服务，使初创企业能够快速构建原型并迭代其产品。这加快了开发过程，使初创企业能够更快地将新想法推向市场。7、获得先进技术云提供商提供广泛的先进技术，如人工智能(AI)、机器学习(ML)和物联网(IoT)服务，初创企业可以利用这些技术来增强其产品和服务，而无需大量的前期投资。8、灾难恢复和业务连续性云计算提供内置的灾难恢复和备份解决方案，确保初创企业能够从硬件故障或自然灾害等不可预见的事件中快速恢复。这将最大限度地减少停机时间，并确保业务连续性。9、弹性和成本优化云平台允许初创企业通过仅为其使用的资源付费来优化成本。这种弹性确保初创企业可以有效地扩展其基础设施，并最大限度地减少不必要的开支。10、竞争优势通过利用云计算，初创企业可以将资源集中在创新和差异化上，而不是管理基础设施。这使之能够在快速发展的市场环境中保持敏捷和竞争力。总结云计算已经成为技术初创企业的游戏规则改变者，为其提供了在当今数字经济中取得成功所需的工具和资源。从具有成本效益的基础设施到全球可扩展性和先进技术，云计算的好处是显而易见的。通过采用基于云的解决方案，初创企业可以加速增长，推动创新，并在充满活力的技术行业中保持领先地位。 -
如何区别云计算与数据科学 如何区别云计算与数据科学 云计算和数据科学有着错综复杂的联系，其中云平台是数据存储和处理的基础设施。云服务提供可扩展性、灵活性和成本效率，满足数据科学任务的动态需求。数据科学家利用云的计算能力进行分析、机器学习和可操作的见解。尽管云计算和数据科学具有合作性质，但也存在着根本的差异。本文探讨了这些区别，并阐明了它们在技术领域中相互关联但又截然不同的作用。 1. 定义 云计算：云计算是指通过互联网提供存储、处理能力和软件等计算服务。在这里，托管在互联网上的远程服务器被用来存储、管理和处理数据，而不是使用本地服务器或个人计算机。数据科学：数据科学使用科学的方法、流程、算法和系统，从结构化和非结构化数据中提取见解和知识。其结合了统计学、数学和计算机科学的各个方面来分析和解释复杂的数据集。 2. 目的 云计算：云计算的主要目的是按需提供对计算资源的访问。云计算使企业能够管理和部署应用、存储数据和执行各种计算任务，而不需要个人设备或本地服务器。数据科学：数据科学旨在从数据中提取有意义的见解和知识，以制定决策、预测趋势并解决跨各个领域的复杂问题，如商业、医疗保健、金融等。 3. 基础 云计算：云计算建立在虚拟化、分布式计算和网络技术的基础之上。数据科学：数据科学建立在统计学、数学和计算机科学的基础上，利用编程语言和工具进行数据分析和机器学习。 4. 应用 云计算：人们利用云计算来托管网站、运行应用、管理数据库以及为企业提供可扩展的基础设施。数据科学：数据科学应用于医疗保健、金融、市场营销和科学研究等领域，用于分析和解释数据，以进行决策和解决问题。 5. 构思 云计算：云计算的概念围绕着提供对可配置计算资源共享池的按需访问，这些资源可以以最小的管理工作量快速供应和释放。数据科学：数据科学涉及应用统计和计算技术来分析和解释大型数据集，揭示模式，并产生可操作的见解。 6. 侧重点 云计算：云计算侧重于将基础设施、平台和软件作为服务交付给用户，允许其远程访问和利用计算资源。数据科学：数据科学侧重于通过各种技术从数据中提取知识和见解，包括统计分析、机器学习、数据挖掘和数据可视化。 7. 优点 云计算：云计算为IT基础设施提供了诸如节省成本、可扩展性、灵活性和易于管理等优点。数据科学：数据科学提供的好处包括明智决策、模式识别、预测建模以及从数据中发现有价值的见解。 8. 挑战 云计算：面临与安全性、数据隐私、法规遵从性和潜在的供应商锁定相关的挑战。数据科学：面临与数据质量、特征选择、模型可解释性和处理敏感信息时的道德考虑相关的挑战。 9. 方法 云计算：云计算侧重于提供可靠和可扩展的基础设施，强调资源管理、可扩展性和可用性。数据科学：数据科学侧重于通过探索性数据分析、假设检验、机器学习和其他分析技术从数据中提取见解。 10. 使用的技术 云计算：云计算涉及技术如虚拟化、容器、编排工具和各种云服务模型，如IaaS、PaaS、SaaS。数据科学：数据科学涉及的技术包括编程语言、统计工具、机器学习框架和数据可视化工具。 -
探索下一个采用混合云的时代 探索下一个采用混合云的时代 混合云领域正在迅速发展，一些企业难以跟上新的创新。Gartner预测，到2028年，现代化工作将达到顶峰，在云环境中运行的工作负载将从2023年的25%上升到70%。到目前为止，将工作负载迁移到云端主要涉及处理相对容易的数据和在本地运行的工作负载，这是很容易实现的目标。下一波数据向云的迁移不会那么容易，需要对事务性数据和应用有更深入的了解，而这些数据和应用现在很多都在大型机上运行。 从评估迁移的业务案例到驾驭数据治理和遵从性的复杂性，迁移过程的每个方面都提出了独特的考虑因素，需要仔细考虑。对于处于混合云采用下一个时代的企业而言，必须考虑一些策略和考虑因素，以更好地发掘尚未开发的潜力。探索未知领域随着企业开始迈向混合云，必须明确数据迁移的目的。无论是利用先进的人工智能工具，还是开发面向用户的创新应用，数据的可访问性对于推动变革举措至关重要。通过阐明明确的目标，企业可以将其迁移投资与总体业务战略结合起来，从而最大限度地利用云计算所带来的价值。每一次成功的旅程都是从地图开始。故此，现有数据资产的全面清单，对于有效地迁移到云是必不可少的。特别是对于已建立的企业，遗留数据可能分散在各种存储库中，这使得全面评估具有挑战性。确定这些数据孤岛，并了解它们适合各种现代化工作的位置，对于确定它们是否是数据迁移的优先事项至关重要，从而帮助组织有效地分配资源。这一发现过程不仅增强了对整个数据环境的可见性，而且还有助于识别冗余或过时的数据集，这些数据集可以归档或退役，从而优化存储和运营成本。此外，通过映射数据依赖关系和相互关系，企业可以减轻数据碎片的风险，并确保信任和无缝集成到混合云环境中。这还可以更彻底地分析数据驻留要求和监管约束，使组织能够主动解决合规性问题，并最大限度地减少与数据迁移相关的潜在法律和声誉风险。总体而言，系统的数据发现和分类方法是成功采用混合云的基石，为强大的数据治理和未来的可扩展性奠定了基础。战略性地决定哪些工作负载应该迁移到云端并非所有工作负载都注定要进行云迁移。虽然云原生解决方案的吸引力是不可否认的，但由于各种因素，特定的应用可能仍然最适合大型机环境。一个关键的考虑因素是性能要求;一些事务性工作负载可能需要大型机系统提供一致的高处理速度、低延迟和高可用性，因此不适合迁移到云计算。此外，法规遵从性在确定云迁移是否适合特定工作负载方面发挥着重要作用。金融和医疗保健等处理敏感客户数据的行业必须遵守严格的监管框架，这些框架可能会限制云迁移的可行性。此外，在评估将工作负载迁移到云时，必须仔细权衡成本因素。虽然云解决方案提供了可扩展性和成本效益优势，但某些工作负载可能会产生更高的运营成本，或者需要大量的重新架构才能在云环境中实现最佳功能。因此，组织必须为每个工作负载识别最佳部署模型，在创新和实用主义之间取得微妙的平衡。组织可以最大化采用混合云带来的价值，同时通过对工作负载特征进行全面评估，并使迁移策略与总体业务目标保持一致，降低潜在风险并优化资源利用。然而，即使在工作负载保持不变的情况下，数据通常也可以提供给云应用、分析和人工智能计划，要么通过虚拟化查询提供访问，要么在平台之间不断复制和同步数据。采用分阶段的工作负载转移方法有助于平稳过渡到混合云。增量策略不仅可以最大限度地减少中断，还可以实现云部署的迭代优化，从而促进持续创新和敏捷性。将迁移过程分解为可管理的阶段，允许有目标的资源分配和风险管理，确保精确地执行每个工作负载转换，并将对日常操作的影响降到最低。此外，采用分阶段的方法提供了反馈和航向修正的机会，使组织能够根据实时洞察和不断发展的业务需求来改进其迁移策略。通过对提供即时业务价值的高影响力数据进行优先级排序，组织可以在迁移过程的早期展示切实的好处，从整个企业的涉众那里获得支持和支持。随着数据和工作负载逐渐迁移到云端，组织可以利用混合架构的灵活性来优化资源利用率，并迅速适应不断变化的市场动态。最终，数据和工作负载传输的分阶段方法加快了云采用的步伐，并为在日益数字化的世界中实现长期创新和竞争优势奠定了基础。 -
如何区别云数据迁移与云数据分层 如何区别云数据迁移与云数据分层 如何使数据存储现代化，大多数IT专业人士可能会提到云。多年来，云一直是IT战略的一个重要组成部分，且未来也会变得更加重要。Gartner预测，到2028年,75%的工作负载将在云中运行；而IDC预测，未来三年云市场的复合年增长率将接近20%。 从非结构化数据存储的角度来看，迁移到云有可能带来重大好处。例如，云存储是无限可扩展的。其还可以提高数据可用性，并允许组织利用广泛的云原生服务，包括分析和人工智能。然而,尽管云技术的普及程度越来越高，但简单地将所有本地文件和对象数据迁移到标准云存储并不理想。现在有如此多的存储层可用，了解非结构化数据迁移和数据分层之间的差异，并考虑由分析驱动的混合方法至关重要。云数据迁移与云数据分层首先,先来了解一下云数据迁移和云数据文件分层之间的区别。云数据迁移意味着将当前存储在本地的数据转移到云存储服务，如AmazonEFS或AzureFiles，从而使数据能够从云中立即访问。云数据迁移可能发生在刷新存储的时候，并且是整体迁移到云策略的一部分。将数据迁移到云端至少有两个目的。一种是利用云文件系统并在云中运行应用。这提供了与本地存储相同的基本数据性能和可用性，但具有比本地存储通常提供的更多可扩展性的额外好处。此外，使用云存储的企业只需为其所消耗的东西付费，因此，如果以后缩减规模，就不会被其购买但不再需要的存储基础设施所困扰。另一个目的是使用云作为离线存档，使用低成本的对象存储，如Amazon的S3Glacier和GlacierInstantRetrieval。相比之下，云数据分层是持续将数月未访问的旧数据卸载到云存储服务的过程。分层在云中创建了一个“在线存档”，其中的文件看起来仍然是本地的，只需双击即可访问。像Amazon的GlacierInstantRetrieval这样的档案存储比标准S3存储的成本要低得多。由于分层不断地将旧数据迁移到云端，因此减少了需要的昂贵的本地高性能存储数量，以及所需的备份存储数量，从而将存储成本降低了70%。接下来，来看看如何从采取的策略中获得最大的收益。制定云数据迁移策略以下是关键考虑因素: 用法：这适用于将本地文件服务器迁移到云文件服务器，以及将文件离线归档到云对象存储。 数据的预评估：使用分析优先的方法确定哪些内容应该转移到云上，哪些应该删除或存档，这一点很重要。将降低云成本和迁移时间，并确保在正确的时间为正确的数据集选择正确的策略。 环境和网络的预评估：由于本地基础设施和相关网络设置中的瓶颈，迁移性能往往极其差。一些迁移解决方案提供了运行标准测试的工具，以识别环境中的瓶颈。这可以从根本上提高迁移项目的成功率。 性能：由于广域网的高延迟，将大量数据，尤其是大量小文件，迁移到云可能会非常缓慢，特别是在迁移依赖于SMB等聊天网络协议来传输数据的情况下。寻找设计用于在广域网上工作，并缩短文件传输时间的解决方案。网络带宽限制和中断也会影响数据迁移的性能，并且在将数据从本地迁移到云的过程中可能会丢失一些文件属性或元数据。寻找在发生网络问题时提供重试的解决方案，并执行校验和测试，以确保每个文件的所有位都已正确传输。 安全性：如果通过网络迁移数据，需要确保数据在传输过程中进行加密，以防止窃听。此外，一旦数据在云中，配置正确的访问控制以防止数据泄漏是很重要的。 云分层考虑以下是分层的关键方面，决定成本节约的实现与否: 块级分级与文件级分级：传统上，存储供应商提供块级分级。这对于快照等系统数据是理想的，但在迁移常规用户和应用数据时存在缺点。由于文件是以专有块的形式存储的，因此无法从云端进行访问。需要供应商销售的专用软件。此外，当需要替换本地文件系统时，必须重新处理与之关联的所有数据。需要在现有的文件服务器上购买足够的容量来保存重新处理过的数据，然后将重新处理过的数据迁移到新的文件服务器。然后，需要将冷数据分层回云端。如果有分层的pb级数据，这可能会令人生畏，并且由于出口费用和云API成本，这将是昂贵的。相比之下，文件级分层对整个文件进行分层，可以从云端本地访问，用于人工智能和其他云应用。在一些非结构化数据管理解决方案中，可用的文件级分层将允许从新的文件服务器访问分层的文件，而无需对所有分层的数据进行分层。这是一个不可忽视的巨大优势。 透明度：分级应该提供透明度，这样用户就可以通过简单地双击本地文件服务器上的文件来访问其数据，并将其重定向到分层的位置。透明度允许IT管理员自动连续地对冷数据进行分层，而不会干扰用户并使其寻找已移动的数据。仍然能够从原始文件服务器搜索和访问文件，这就是为什么透明分层被称为创建“在线存档”的原因。 批量召回：当需要时，分层解决方案应该允许批量召回数据。如果需要对数据已分层的项目进行修订，而不是在需要时恢复文件，应该能够提前召回所有文件，以获得最佳性能。 总结如果是想减少本地存储容量，采用新的存储技术，并增加对更灵活、按需的云存储的投资，那么云数据迁移是非常好的选择。如果是想降低不经常访问的数据的存储成本和容量，但将来可能仍然需要在本地调用这些数据，那么数据分层是更好的选择。