Инструменты на основе искусственного интеллекта и решения для ткани данных (Data Fabric) — одни из тех ресурсов, которые ИТ-руководители могут использовать для разработки более целостных стратегий управления данными в гибридном облаке, отмечают опрошенные порталом InformationWeek эксперты.

Ускорение внедрения гибридных облаков означает, что организациям необходимо совершенствовать стратегии управления данными для решения проблемы растущей сложности и обеспечения бесперебойной работы в разных средах.

Единый подход к мониторингу и контейнеризации будет играть важную роль в повышении переносимости данных и обеспечении согласованности в различных облачных экосистемах.

Управление данными будет все больше опираться на новые технологии для эффективного управления и защиты данных.

Гибридный организационный подход может эффективно сбалансировать централизованное и децентрализованное управление данными.

Ник Элсберри, руководитель отдела консалтинга в области программных технологий компании Xebia, рекомендует создать центральную группу по управлению данными, которая будет руководить соответствующей программой. «Эта команда должна собирать требования от децентрализованных команд, устанавливать политики и давать рекомендации, закупать и предоставлять инструменты управления данными, а также обучать и тренировать эти команды», — говорит он.

Центральная команда должна обладать сильным мандатом и иметь поддержку высшего руководства. По словам Элсберри, важно обеспечить регулярное общение с высшим руководством и проведение раз в два месяца заседаний совета по управлению данными, на которых центральная команда определяет повестку дня.

ИИ-инструменты выходят на рынок

Между тем инструменты, основанные на ИИ, должны изменить возможности управления данными, автоматизируя рутинные процессы и повышая эффективность принятия решений.

Ари Вейл, специалист по облачным технологиям компании Akamai, говорит, что наибольшее влияние на управление данными инструменты ИИ оказывают благодаря их способности автоматизировать процессы и динамически обеспечивать соответствие нормативным требованиям. «Они могут быстро сканировать и классифицировать данные, чтобы определить, что подпадает под действие конкретных законов, таких как GDPR или HIPAA, и определить, где нужно применить или обеспечить соблюдение соответствующих политик, — говорит он. — Это не только усиливает комплаенс, но и снижает количество человеческих ошибок».

Однако одной из проблем является интеграция этих инструментов с существующими системами, особенно если данные плохо организованы, не размечены или если решения для хранения объединяют данные из нескольких регионов, что значительно усложняет для инструментов на базе ИИ точную идентификацию и управление данными.

Ткань данных

Вейл отмечает, что применение решений Data Fabric, которые унифицируют управление данными из разрозненных источников, позволит организациям поддерживать видимость и контроль над своими данными, независимо от их местоположения. «Такая унифицированная структура будет особенно ценна в гибридно-облачных средах, где данные часто хранятся в локальных системах, публичных облаках и на периферийных устройствах», — говорит он.

Кевин Эпштейн, директор по клиентским решениям компании ClearScale, считает, что для организаций, в которых данные размещены в нескольких местах — в мультиоблачных, гибридных средах или даже просто в нескольких физических дата-центрах, — ткань данных имеет решающее значение.

Ее применение не означает, что все данные должны храниться в одном месте, поскольку виртуализация данных позволяет оставить исходные данные там, где они находятся, но при этом сделать их доступными для платформ данных. «Ткань данных делает данные более доступными для обнаружения и позволяет улучшить управление», — объясняет Эпштейн.

Целостный подход к мониторингу

Каусик Чаудхури, CIO компании Lemongrass, отмечает, что мониторинг в гибридно-облачных средах требует целостного подхода, сочетающего стратегии, инструменты и опыт. «Для начала необходима унифицированная платформа мониторинга, которая объединяет данные из локальной и различных облачных сред для обеспечения бесшовной видимости», — говорит он.

Возможность сквозной наблюдаемости позволяет командам понять взаимодействие между приложениями, инфраструктурой и пользовательским опытом, что делает устранение неполадок более эффективным.

Чаудхури добавляет, что сотрудничество между ИТ- и DevOps-командами и службами безопасности обеспечивает эффективное использование инструментов мониторинга — преобразование данных в действенные инсайты для повышения производительности и удовлетворенности пользователей.

С точки зрения Эпштейна, лучшая стратегия — это максимально все упростить. «Старайтесь не использовать несколько различных инструментов, потому что тогда ваш проект по мониторингу превратится в проект по интеграции и это сместит фокус с того, что вы на самом деле пытаетесь сделать», — говорит он.

Еще одна ключевая рекомендация — избегать соблазна мониторить «все подряд». «В итоге вы просто получите оповещения, на которые никто не будет реагировать, — поясняет Эпштейн. — Когда такое происходит, важные оповещения также неизбежно игнорируются и не принимаются во внимание».

Унаследованные системы и современные инструменты управления данными

Интеграция унаследованных систем с современными решениями для управления данными включает в себя несколько этапов.

Современные системы управления данными, такие как каталоги данных, лучше всего работают на основе метаданных, предоставляемых целым рядом систем. «Однако в унаследованных системах эти метаданные часто отсутствуют или имеют ограниченный объем», — говорит Элсберри. Поэтому необходимо приложить усилия для создания и предоставления в унаследованных системах необходимых метаданных, чтобы включить их в каталоги данных.

Он отмечает, что распространенной блокирующей проблемой является отсутствие интеграции через REST API. Современные решения для управления и контроля данных, как правило, используют подход, основанный на API, поэтому включение возможностей REST API в унаследованные системы может облегчить интеграцию. «Постепенное обновление унаследованных систем для поддержки современных требований к управлению данными также имеет большое значение», — отмечает Элсберри.