当下，企业产生的数据远胜以往任何时候。地球人口已经超过 78 亿，并且还在继续增长。越来越多的人选择在家工作。物联网 (IoT)、边缘计算、边缘数据中心和人工智能 (AI) 等技术迅速发展。企业和消费者端点设备的数量不断增长。所有这些因素都会导致企业数据的激增。
到 2025 年，全球每年将产生 175ZB 的数据。随着自动驾驶汽车、智能工厂和自动化疾病诊断等新应用的发展，单单企业数据就预计将以 42.2% 的年增长率增长。
挖掘和分析这些数据可以为新的创新浪潮和收入来源，以及更高的运营效率打开大门。如果无法利用这些数据，公司将会错失从收集的数据中挖掘收入的价值。事实上，68% 的企业数据没有得到使用。
随着越来越多的企业将其数据基础架构迁移到多云环境，这个数据管理难题将愈发复杂。
企业要想更好地控制存储、激活、管理激增的数据并实现创收，方法之一是在多云的核心部分部署存储即服务 (StaaS)。
实现多云之旅
无论企业的规模、行业或业务目标如何，都开始拥抱多云方法。长久以来，云采用者要么选择私有云，要么选择公有云平台。与使用第三方云服务和基础架构的公有云平台相比，私有云能够提供更出色的控制和安全性。后来出现了混合云架构，其目标是在保留公有云负载平衡和成本效益的同时，避免将公司的所有应用和数据暴露在内部网络之外。
多云架构更进一步，结合了两个或多个云提供商的服务和资源。多云结合了来自多个云提供商的服务和资源，以提高各类应用和服务的灵活性与可用性，例如存储即服务 (StaaS)、软件即服务 (SaaS)、计算即服务 (CaaS)、基础架构即服务 (IaaS) 和平台即服务 (PaaS)。
虽然多云实施能够灵活地提供数据以创造最大价值，但管理跨多个云的存储会产生巨大的复杂性。由于传输、存储、访问、读取和写入数据的额外费用，它的成本可能会过高。不同云所用的安全策略存在差异，因为会增加违规风险。同时，将海量数据保存在本地通常会存在可扩展性限制，企业备份环境通常非常混乱，往往使用多个不同的后端进行存储。
必不可少，而非可有可无
在考虑在多云环境中管理数据的复杂性时，必须要明白存储和利用大量数据已不再是可选项，而是必需品。
就以医疗保健为例。经过训练的人工智能算法可以解读图像和识别模式，在检测乳房 X 光照片中乳腺癌的表现已优于人类。这一改进离不开收集、存储和分析过去几十年医学成像的大量非结构化数据。这只是一种类型的数据。想象一下其他患者、保险和日程数据可以为医疗保健行业带来的可能性。
让我们再思考自动驾驶汽车。为了在道路上自动驾驶，汽车需要处理地图中和许多传感器的大量数据，以比较和评估当前的状况。同样，它们需要能够识别附近物体的数据，例如其他汽车、行人、交通灯、道路标记和其他信号。交叉分析各种传感器收集的数据有助于优化安全性和交通流量，为其他智慧城市实施铺平道路。
企业视频、广告、制造和零售等各个领域有许多这样的案例。这就是为什么跨部门的组织需要一个强大的基础架构，来处理由摄像头、传感器和人类生成的不断增加的数据量。
然而，数据增长正在超出存储容量和网络带宽，尤其是当传感器和摄像头位于远离数据中心的偏远地区时。
提高存储灵活性
为了在多云环境中管理爆炸性数据增长，需要将 StaaS 纳入数据管理中。
随着组织结合公有云和私有云服务，他们会不时在多个云平台之间移动数据。在这样的动态环境中，组织需要灵活地扩展和缩减其存储，并定期执行这一操作。理想的 StaaS 提供零承诺无风险模型，使企业能够基于订阅模型，为使用的存储付费。在瞬息万变的市场中，由此产生的快速转向能力将成为一项关键优势。
各类云平台的定价模型各不相同，因此多云实施涉及复杂的成本计算。部署 StaaS 有助于降低复杂性，使企业能够以运营费用的形式购买存储，无需投入资本资源来购买、管理和扩展可能很快就会过时的存储基础架构。
此外，“即服务”策略降低了存储系统生命周期内的总体拥有成本。第一年或第二年的按需存储成本将远低于预先购买相同数量的存储空间。与此同时，如果企业在日后选择根据需求变化扩大规模，也不会产生任何附加费用。因此企业可以保留批量定价的灵活性，从而长期保持拥有成本优势。这使得成本可以预测，并且消除未来需求的不确定性。
出色的 StaaS 产品通常支持自动化功能以轻松备份数据，用户只需选择他们想要备份的内容和时间。得益于内置安全性、弹性、冗余和数据恢复功能，数据在传输过程中和静止时都经过加密，确保只有授权用户才能访问相关信息。
一流的 StaaS 提供商不仅提供订阅模式，还会努力使定价变得简单、可扩展和可预测。他们不会限定供应商，因此企业能够在扩大或缩小存储规模时，将其数据提供给任何公有云服务进行处理。他们能够补充组织现有的云基础架构，灵活、快速、轻松地将数据从一个云平台移动到另一个云平台。此外，它们将提供一种在边缘部署存储，并将数据保持在边缘附近的简单方法，使数据更靠近生成位置，以便减少处理和分析的延迟。借助正确的解决方案，组织可以将 StaaS 的价值，与集中管理、优化控制和本地性能的附加优势相结合。
建设信息经济
在当今的商业环境中，数据历经的不仅仅是生成、审查和分析。除了人类智慧，数据是大多数企业最有价值的资产，要想从中获取最大价值，企业需要灵活且实惠的基础架构，用来存储、移动、分析和利用其数据。
这可能是 StaaS 模型应该成为多云战略核心的最大原因：它通过简化复杂的云管理系统，使组织能够存储他们过去需要被迫删除的数据。因此，拥抱 StaaS 的业务领导者将能够以经济高效的方式充分利用他们的数据，从而获得更出色的结果和更大的增长机会。
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