最大化云存储的最佳方法

2023/3/2 13:45:54 资讯频道 570

利用多云或混合云环境正在获得吸引力,并成为大多数组织的“首选”存储策略。Spectra Logic公司的高级产品营销经理Eric Polet提供了可操作的策略,在您适应最新的云趋势时最大化云存储。  

云存储市场预计将在未来几年打开一个新的窗口,预计到2029年将达到3760亿美元。云存储应用的增长有两个主要原因:首先,数字数据正在以惊人的速度被创建。事实上,IDC预计,从2022年到2026年,全球数据领域的规模将增加一倍以上,这将给组织带来更大的压力,以管理和保护他们的数据,同时为商业和社会效益创造机会激活数据。其次,企业云优先战略的概念正在成为主流。这一趋势推动了组织在单云或多云架构中大规模管理数据的需求,从而对管理、使用和保存存储在云中数据的最佳方式提出了新的复杂挑战。  

如今,企业正在制定他们的长期云存储战略,重点是集成多云和混合云工作流,使存储和应用程序协同工作,并确保数据存储在具有勒索软件弹性和受保护的位置。随着预算紧张和资源削减,面临这些挑战的组织还需要选择具有成本效益、易于使用和高效的数据管理和存储解决方案,以加速混合云和多云生态系统的生产力和创新。

存储的安全性和弹性

每天都有新的报告称,组织受到勒索软件攻击或数据被外部威胁窃取和/或损坏。创建存储计划将有助于降低攻击风险,但更重要的是,提供从此类攻击中恢复的弹性,这在每个组织中都是至关重要的。这就是为什么在评估存储策略时,要考虑的最重要的事情之一是找到安全保护数据的方法(无论数据存储或位于何处)。这通常是使用混合云或多云方法的地方。

由于大多数勒索软件攻击的目标是使数据在支付赎金之前变得无用,因此必须在不同的位置、不同的云中,或在云和本地存储的组合中存储多个数据副本,以确保数据不容易被破坏或因加密而变得无用。将数据存储在彼此独立的多个位置可以防止所有数据在一次攻击中被加密或破坏,允许组织利用来自另一个位置的数据重新获得运营控制权。实现这种类型的策略将有助于创建一个具有勒索软件弹性的体系结构,在发生攻击时可以访问和利用数据。

减少多云和多地点的挑战 

环境之间数据移动性的增加增加了复杂性和挑战,例如数据脆弱性和访问。公共云允许远程访问数据,但可能会带来额外的安全问题,并且当数据被访问或移动到其他位置时,可能会产生大量的出口费用。随着多层和多云的使用变得越来越普遍,寻找简化数据编排和全局可见性的解决方案变得越来越具有挑战性。事实上,对于一些需要大规模存储数据的行业来说,多云环境已被证明在财务上具有挑战性。  

多云和多位置架构提供了跨内部部署和多个云的数据利用灵活性,其中工作负载、应用程序和其他资源可以跨多个位置利用,从而在最经济的地方产生最大的优势。从用户的角度来看,如果正确有效地实现了管理平台,那么数据存储在哪里就不重要了——无论数据存储在公共云中、多个云中还是本地。理想情况下,所有文件都应该以它们的原生格式出现,并且可以使用。  

现代数据存储协议(如对象存储)提供了所需的功能,以支持新的多云和混合云数据管理工具,从而实现通用数据可用性。当组织将数据存储在多个位置(包括内部部署)时,他们可以更好地利用可用的新云、应用程序和技术。这使得组织可以从一个云供应商切换到另一个云供应商,而无需支付大量费用,也不会遇到IT挑战。现代混合多云数据管理软件可以实现灵活性和云计算自由,该软件将云和本地存储组合到一个名称空间中,因此组织可以统一其数据,优化其不断变化的工作负载,并使用最适合其需求的云和应用程序。

重要的云数据管理功能  

选择混合云数据管理软件的关键是要找到一个将公共云集成到组织的工作流程中,同时维护内部负载的软件。对于支持多云工作流的解决方案来说,帮助避免大量出口费用和供应商锁定也是至关重要的。确保解决方案提供灵活的策略驱动的存储管理,使组织能够满足服务水平协议(sla)并控制成本,同时确保数据存储在可访问且负担得起的地方,这也是必要的。总的来说,有效的数据管理策略提供无缝共享和存储数据的能力,以满足业务目标,无论数据是在哪里创建或存储的,无论是在一个云中还是多个云中,在本地还是在边缘位置。

实现多云架构  

近年来,数据管理和存储管理软件技术在功能和价值上都有了显著的发展,使组织受益,特别是那些正在实现和使用多云架构的组织。从整合多个物理位置到使用多个云提供商和层的能力,这些改变游戏规则的技术进步使现代组织能够在不同环境之间访问、共享和利用数据,以做出数据驱动的决策,并促进发现和创新。  

今天的组织正在构建和设计他们的整体基础设施和工作流,以利用基于策略的解决方案,跨本地和云存储的任何组合管理和编排数据。现代数据管理和存储管理工具使数据可用和可访问,无论位置或云存储位置的数量,使组织能够有效地平衡数据的成本、使用、存储和可访问性,将重点从数据的“存储”转移到数据的价值。