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为何多云战略对企业数据保护相当重要

匿名投稿 312 2024-02-04

如今,愈来愈多的企业接受了云计算。不管被当作企业基础设施的一部份,还是托管利用程序,还是作为首选平台,总之公共云愈来愈受欢迎。调研机构451Research公司最近展开了一项调查研究,研究发现由于IaaS、SaaS和PaaS的使用增加,到2020年,很多企业的大部份工作负载将分散在公共云中。

  但是,企业云平台使用的更多内容是如何实现多样化。RightScale公司还进行了一项调查,结果发现企业正在斟酌并逐渐增加对多个公共云平台的使用,而不是只与一家云计算提供商合作。ESG公司2017年展开的调查报告佐证了这些发现,81%的组织报告了多云战略和实行计划。那末,为何要关心多云呢?答案是企业可以经过多样化最大限度地下降风险,同时保持敏捷,加快产品上市速度,增加创新,并优化本钱。

  为何需要多样化

  虽然亚马逊、谷歌和微软等公共云提供商可以提供非常强大和可靠的服务,但企业具有多个云平台和提供商的服务相当重要。这些云计算提供商的服务通常不会出现中断,但是当出现这样的情况时,就会产生爆炸性新闻。企业在不能访问利用程序、服务器和最重要的数据的情形下感到莫衷一是。

为何多云战略对企业数据保护相当重要

  从亚马逊的多个云区域的停机事件到最近的微软Azure停机事件,这些中断事件突出了企业IT团队和管理人员可能疏忽的一个关键事实:企业需要保护自己的数据,公共云提供商其实不会对用户的数据负责。其服务级别协议(SLA)水平可能到达99.99%,但它们仅用于网络可用性和基础设施的持久性,而不是客户数据和数据可用性。数据属于通常称为同享责任模型的范畴。

  每一个云计算提供商都有不同的同享责任模型,因此IT主管必须仔细浏览详细信息和细节。亚马逊公司的协议使用户的责任非常明确,声明它不对用户任何内容的安全性负责,或对任何数据丢失或更改负责。对微软公司来讲,它的共同责任协议有点不同。他们声明,任何内部部署数据中心、IaaS和PaaS使用都不包括他们的数据责任。但是,微软的SaaS确切涵盖了数据访问,但只有30⑹0天。因此,这种情况下,那些希望保持数据可用和保护的企业在这个时间框架以后必须找到另外一种方法。

  如何准备和管理多云

  每一个企业的目标都是经过引入智能方法来控制数据管理和保护程序,这些方法可使企业的业务全天候可用。第一步是确保企业的关键数据高效率有用,并保证企业的利润。因此,这种情况下,当数据不可用、丢失或未受保护时,一家企业可能会由于停机而损耗数百万美元的本钱,其中包括失去商业机会、缺少创新或糟的客户体验,这是天经地义的。

  企业不再能使用传统的方法每天一次进行备份或经过磁带或在云端保护数据。随着数据创建和修改的快捷发展,许多企业需要确保数据始终可用,并避免数据丢失。现今多个位置、多个数据中心、多云战略的一个副作用是超级分散,这意味着在多个云平台、数据库和装备之间存在数据联合,这也多是IT的关心点。

  问题在于,如果没有针对这些多云和不断增长的数据存储的智能数据管理,企业IT团队将不堪重负,并且没法跟踪其数据的保护位置和方式。多云数据保护的理想方法包括5个成功的主要步骤:

  (1)备份:听起来很简单,但是很多组织难以提供可靠、一致的可用性,以确保在产生中断、攻击、丢失或被盗时可以恢复数据。API对允许与利用程序、管理程序、基础设施的深度集成来管理数据,并触发适当的保护相当重要。

  (2)聚合:这个步骤的关键在于提供一个独特的可扩大的平台,用于交付可用性,以确保在愈来愈多的数据中心和多云环境中保护所有重要数据。

  (3)可见性:企业团队应当能够从单一管理平台进行管理,从而提供对数据受保护和存储位置的可视性。它允许企业从被动方式转变成主动可用性方法,以优化容量计划,资源监控和基础设施分配。在这个阶段,可以动态创建受保护服务器的隔离实例,以实现灾害恢复,研发运营、补钉、安全测试,和合规性。

  (4)业务流程:这个阶段的目标是在多云环境中无缝地将数据移动到最好位置,以确保业务连续性、合规性、安全性,和业务运营资源的最好使用。

  (5)自动化:虽然很多企业在本质上具有雄心勃勃的抱负,但最后阶段是经过学习针对业务需求实时备份和迁移到理想位置,在异常活动期间保护自己的数据,和使数据自我管理,并可以立即恢复。

  立即开始实现多样化

  人们生活在一个混合世界中,而企业需要可扩大的平台,可以处理多云和本地环境的复杂性。经过在各种公共云中实现数据保护多样化,企业可以确保对其数据有着更好的保护。但是,关键的一点是认识到数据依然是用户的主要责任,而不是云计算服务提供者的责任。虽然少量产生中断,但企业必须不断提示自己,数据可用性的全部责任掌握在他们手中。经过在其上实行适当的多云和数据管理层,企业可以允许行之有效的地移动和处理数据和资源。


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