京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
IBM当时正在尝试进行深刻的角色转型——从一个提供数据中心服务为主、外包业务为辅的公司,转型成为更注重云计算 的 IT 行业领头羊。
尽管他们仍在对云计算进行投资,但是公司的营收并没有提升。非但如此,他们还被迫放弃了两项独立的硬件业务:将 x86 构架的服务器业务出售给了联想;将生产企业级 p 系统和 z 系统的芯片制造工艺出售给了 GlobalFoundries。虽然几乎可以肯定,IBM 必将出现反弹,但是不得不承受巨大的损失。公司预计将在第三季度出现 47 亿美元的亏损。同时,这家在全球拥有超过 40 万员工的科技巨头肯定会进行更大规模的裁员。
首席体验官应该如何在 Capex vs. Opex(译者注:IT 行业中,数据存储在自己的数据中心需要的一次性资本投入是 Capex,而如果使用云存储所需要的持续性运营成本是 Opex)中做出明智的决策以保持竞争力。如果你是一个决策者或者对你们的组织有着一定影响力,并且你至今并未考虑云存储的问题。
另一个首席体验官们必须考虑的问题是企业数据中心中的旧数据系统升级。这要归咎 于,现在离微软停止提供 Windows Server 2003 的支持还有不到一年时间了。那么,需要做的决定很简单:现在,公共云服务提供商(如 Azura 和 AWS)或私用云服务提供商仅仅按照计算时间、数据存储量、上下行流量收取费用,如果你现有数据中心仍在使用 Windows Server 2003,到底是否还有必要对其进行进行升级(如升级成 Windows 2012 R2 或者 Linux)呢?
在过去的一年里,有竞争力的公共或私人云计算提供商都通过降低使用成本和增加服务种类来提升自己产品的吸引力。与此同时,敏锐的首席体验官们发现了触手可及的云服务,开始享受其带来的巨大便利。
在 2013 年,企业使用云服务的目的是利用其自助服务配置的优势,减轻开发和测试的负担。而在 2014 年,首席体验官们要做的就是投资、试行并积极将工作负荷转移到云端上。
丰富多样的云服务
然而仍有一些关键问题妨碍着从数据中心到云端的转移,那就是消息传送和电子邮件的问题。当然,现在有一些公司可能依旧有充足的理由维持自己邮件基础服务的独立性,但是对任何规模较大的组织来说,这个系统的管理和运营实在是让人头疼不断,并且十分烧钱。
微软的 Office 365 和众多基于 Exchange 的拥有自己增值服务的提供商,则可以提供包括全方位技术支持以及日常管理在内的服务,帮你一劳永逸地解决这些问题。现在如果选用 Office 365 还可以得到使用新功能的机会,比如企业 Skype。这项业务过去名为 Lync,用途是 IP 电话、视频协作和即时通信。
毫无疑问,Office 365 并不是唯一一种基于云服务的通信服务产品。谷歌 App ,还有其他尤其是第三方托管的私用云也是这类产品。但是你一定要认真审视哪些功能是必要的,哪些服务是最符合你的需求的。
云服务的另外一个好处是,使用公共云将没有(或者减少了许多)软件使用许可证的支出,无论你使用的是什么操作系统。服务提供商将支付那些费用,并且提供 给你服务。你只需要按照使用次数或时间付费。某些情况下,特定行业的上层云服务提供商能够保证 ISV 软件的使用,并提供软件使用许可证。
上述这些都是使用基础设施即服务(IaaS)转移方案的情况。如果使用平台即服务(PaaS)方案,成本还将显著降低,并且完全无须管理虚拟机和底层操 作系统。如果你的业务应用的任何部分都可以使用数据库即服务(DBaaS)比如 Azura SQL,那么你就会知道什么叫真正的节省开支。你的应用通常需要很高的计算与存储的混合成本,通过数据库即服务,这将转变成更为单纯的传输和存储成本。
当然,除了企业通信和应用数据的转移以外,还有其他可以简单实现的目标。云集成存储被越来越多地用以解决困扰商家的存储低效问题。在价格竞争不断的服务提供商中,你很容易找到一个乐于为你提供服务的,使你能够更好地利用存储空间。
是否使用云计算,并不需要一个绝对的答案。采取混合云方案,例如只将那些不常使用的文件交给上述云集成存储服务提供商,可以给你两全其美的选择。再比 如,假设存在监管或数据所有权问题,你不能将数据库直接放在公共云中,你可以选择将应用的外层和中间层放在公共云存储中,并使用点对点 VPN 连接你的本地数据库机房和云存储服务提供商。
在一些特定情况(比如分配给各分支机构)下,使用公共云服务提供商(比如 AWS 和 Azure)的 VPN 软件(如在 Windows Server 和 Linux 下使用的)十分有效。相比之下,使用像 AT&T、Verizon 和 Equinix 这样的电信运营商和主机托管服务提供商的加密 MPLS 连接,可能会有更低的延迟和更快的连接速度。对此,AWS 的解决方案叫「Direct Connect」,而 Azura 的则叫「Expressroute」。
以上粗浅地介绍了一些公共云和私用云的情况,以及其如何解决使用本地数据中心时存在的问题。毋庸置疑的是,2014 年是使用数据中心和云计算的分水岭。2015 年,毫无疑问,将会有更多的数据中心行将就木。
今年,你是否将大量的工作转移到了云端?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26