京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们每次买东西的时候是不是都会货比三家,这样才会节约成本,对于企业来说,怎样节约成本是最为主要的事情,你是否正在为如何解决企业螺旋上升的存储而烦恼?简单的购买更多容量的存储设备并不是最佳答案。
企业存储是一个令人头疼的问题,他并不像你在黑屋子出来被强光照射后刺眼疼痛,他是一个让你平常能够忽略的,但是直到你发现他已经威胁到你的时候,却有点后悔莫及的感觉。而且这种骚扰确实持续的,你解决了一时的烦恼可能会在一段时间后重新出现,每隔一段时间你就需要解决这个问题。这就需要你从根源上解决这个问题。
为了解决存储难题,大多数主要的IT厂商通过增加更多的闪存数据中心,并歌颂闪存的速度和近期的价格下跌是多么多么的好。不过,如果你打算扩大的你业务,这些存储问题需要你从根解决,而不是简单的添加闪存,扩展设备这么简单。
下面六种方式,能够帮助企业更好的控存储并降低成本。
1.定义你的数据广度,考虑你的知识产权
数据的管理是一个非常负责的任务,你可以需要了解数据的覆盖以及和各种数据保护的能力,你还需要分析数据库以及需要的性能。再有,你还要面临着保存的数据往往是多个版本的情况。
这就需要你建立一个行为准备,以规范这个数据的管理。你需要了解哪些数据需要格外保护,是否是商业机密和敏感信息,你还需要为你的数据制定备份规则。同时,你还要确保的的设备扩展能够跟上你数据增加的速度。
2.加大闪存使用的精度。
随着公司的规模不断发展壮大,你的企业存储就很可能走上跟风的道路,闪存肯定能够提升数据中心的性能,但是你应该尽量避免这种事情的发生。
闪存
通常情况下,闪存的需求并不是针对所有的设备,你需要了解你公司的存储的数据什么时候需要这种闪存,你需要将这些热数据存储在闪存中,而旧的数据则没有必要用闪存来保存。
3.保持数据移动性,以避免性能瓶颈。
如今,数据需要在分层存储系统中的每一层流动。你应该尽量保证每一层的存储提供的是最佳的性能,热、温、冷数据都更好的保存在不同的介质中。你要随时注意这些流动数据的性能瓶颈,确保在这些瓶颈给你带来麻烦前解决这些问题。
4.小心云延迟。
虽然公有云的采用率正在快速飙升,安全和控制机制往往是企业在制定云战略,强调的主要障碍。然而,延迟才是云服务最无声的杀手,当你跨越大的距离,并通过复杂的网络来移动云中的数据的时候,延迟问题是无法避免的。
云计算
5.目光要长远些
在企业存储中,管理人员要将远光看的长远些,撤销或者终止多年的项目是很诱人的,但是,一定要小心不要在这个过程中破坏存储系统的健康。重新考虑长期的和短期的项目,讨论谁将从每一个项目中得到益处,这个益处是什么、盈亏底线回受到怎样的影响。详细审查采购决策保证你没有以长期的风险代价选择短期的节省。
6. 不要忽略人力成本
最后一个削减成本的方法就是管理好人力成本,这也是大多数数据中心所占比例最高的一个成本因素。Gartner曾建议企业CTO需要重新考虑未来24个月内的人员配备和所需的技术类型。在合适的情况下通过外包模式最大程度上利用低成本新方式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23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