根据调研机构毕马威最近的一项调查显示，60%的首席执行官认为，他们实现数据化转型是一个很好的机会。这意味着许多企业领导者开始认识到，他们必须了解企业的技术才能有效地完成工作。在最近的其他调查结果中，哈克特集团表示，80%的企业领导者认为数字化转型将从根本上改变他们公司的运营模式,但是只有不到40%的企业制定和执行转型的战略。
这些报告指出了技术提供商到了一个新的过渡期。 IT部门可能需要从作为服务提供者的角色发展成为转型的新角色。传统的IT角色以及相应的工作负载必然会发生重大变化，相关系统必须简化IT环境，以减轻IT 部门和预算的压力。
更加关注数据
数字化转型要求企业管理人员将不断增长的数据量与应用这些数据进行协调，以在市场中脱颖而出。数据必须受到保护，但有关“数据弹性”和“备份和恢复”的话题时，在当今企业管理人员却很少关注，管理人员如果不了解这个话题，就很难提出有关基础设施的话题，因此，他们通常不会特别关注这个话题的含义。
相反，最好是讨论“安全数据的可用性”。如果不能安全访问正确的数据，那么企业将如何安全地管理他们的合作关系?如何与客户沟通或应用新一代分析技术以在竞争之前发现业务洞察力?
采用这种方式与企业的高级管理人员进行对话比较适合。技术人员可以描述当今庞大的数据和繁重的工作量所带来的挑战。例如，新一代数据系统、分析应用程序以及人工智能不能在单个系统或单个虚拟机(VM)上运行，而是在多节点集群上运行。管理人员对此会有一个全新的认识。
未来需要灵活的解决方案
企业的管理人员必须了解数据的增长和复杂性，以及新一代的认知解决方案，并要求他们认识到新一代基础设施的需求。了解做出明智决策所需的基本知识可以带来巨大的收益，从而提高企业的盈利能力。例如，当今的横向扩展架构的集群虚拟化以及针对不断增长的数据的多层存储和数据管理，可动态使用的物理服务器和存储系统，从而优化性能和成本效率，以更低的成本提供更多的价值。
为了进一步说明这一点，组织需要一个策略，为自身、合作伙伴和客户创造价值。为了创造价值，他们需要通过对大量数据的创新管理和新技术(如机器学习，深度学习和其他类型的人工智能)进行区分。除了这些分析方法之外，更多的数据正在被用于商业用途。传统应用程序主要使用结构化关系数据，而如今的新一代工作负载包括非结构化数据，高分辨率图像和视频，音频、自然语言文本。
保护所有这些数据的系统必须简化操作和自动化操作，如复制管理以及备份和恢复。必须通过多层存储架构来解决这个问题，以最佳的性能和成本效率的组合来处理大量的数据。另外，由于实际的数据处理发生在集群上，所以需要集群虚拟化：采用新级别的软件可以使多个基于集群的应用程序在共享物理基础架构上运行，从而实现高性能和高利用率，以优化成本效率。
在现实生活中，新的一代和传统的方法都能够以多种方式访问、管理、分析数据。例如，在医疗保健行业中，基因组学研究实验室对传统的结构化数据进行分析和管理，并采用新一代数据处理和分析框架来处理大量的数据。
有了这种类型的解决方案，这些实验室可以通过一个简化的工作流程，采用新的和传统的应用程序。当然，这样做需要删除数据孤岛，以便所有适当的数据源都可用于应用程序。类似的应用出现在与认知过程质量分析相结合的设计仿真中，例如在汽车，航空航天和半导体行业。
在数字化转型的时代，IT领域的专业人士需要考虑采用灵活的解决方案，这些解决方案可以根据需求和人员变动进行重新设计。在新一代IT策略中，数据管理可以重新构想为多层混合云存储环境，其中一些数据存储在本地数据中心，一些存储在云端，但是整个数据集是完全活跃和可访问的。借助软件定义的基础架构策略，可以在本地部署的数据中心，云端以及裸机操作系统实施，并在虚拟机和容器环境中支持x86和OpenPower系统，IT专业人员可以灵活地将应用程序和数据进行移动，最大程度地减少成本，提供最大程度的保障。而且他们可以做到这一点，同时保持一致的软件层来实现灵活性和管理的简单性。
为新一代工作负载做好准备
那些希望简化各种技术并转变IT操作，以实现以客户为中心的IT领导者应首先了解他们的工作负载和相应的数据需求。传统工作负载可能需要虚拟系统环境和存储区域网络(SAN)解决方案，而具有横向扩展架构的新一代工作负载需要虚拟集群环境和包含云对象存储的多层存储解决方案。
然而，一直使用传统存储架构的存储管理员有时无法让他们的组织探索新的方法来解决数字转型可能带来的数据管理难题。在许多情况下，组织在不同的服务器团队、应用程序团队、存储团队和网络团队中运作，每个团队只对自己的区域进行优化。
在传统的单片机应用的时代，这个系统运行良好，以提高成本效益。但是随着新一代应用程序和数据的速度和多样化，碎片化已经不再有效，组织也容易受到低效率的影响。除了对现有工作负载有深入的了解外，IT管理员还应该充分认识到会影响业务的问题，例如每年都在成倍增长的数据，或传统存储方法无法满足高性能的新一代应用程序的需求，需要更多的预算。这些挑战必须通过新的企业架构来解决。
随着越来越多的组织进行数字化转型，为他们的客户提供更好的服务，组建一个独立的IT团队对新一代云计算、数据和人工智能架构进行更好地理解将是成功的关键。
版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。
京公网安备 11010502049343号