Искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика — не просто технологические тренды. Инновации и принятие решений, основанные на анализе данных — это будущее бизнеса, которое больше не вызывает сомнений.

При этом объемы и разнообразие таких данных колоссальны. Информация о транзакциях с устройств и датчиков Интернета вещей, видео- и аудиоконтент из множества источников генерируют огромные массивы данных. Глобальный IP-трафик теперь измеряется в зеттабайтах, и поток такой информации неуклонно растет.

Согласно опросу, проведенному MIT Technology Review и Pure Storage, подавляющее большинство лидеров бизнеса отмечает, что данные стали основой для принятия решений, их реализации при работе с клиентами и роста бизнеса. По их словам, они сталкиваются с проблемами в обработке, анализе и интерпретации. И управление процессами в этом случае обходится дорого.

Мобильность приложений и данных в новом мире — ключ к повышению эффективности и развитию бизнеса. В прошлом требования к инфраструктуре формировали под конкретные приложения, но в эпоху экспоненциального роста данных их использование и доступность должны стать движущим фактором в любой стратегии работы с информацией.

Современный бизнес требует доступа к любым данным в режиме реального времени. Это подразумевает максимально эффективное использование бизнес-информации в условиях мультиоблачной среды, позволяющей свободно перемещать приложения между локальным, т. е. частным, или публичным облаком. Поэтому грамотное управление данными включает частную и публичную облачную стратегию одновременно, без каких-либо «или».

Почему такой подход важен? Согласно анализу IDG, в этом году 90% компаний будут частично размещать приложения или инфраструктуру в публичном облаке. Среди многих уроков, извлеченных из такой миграции данных за последние несколько лет, важен принцип эффективности и экономии средств при достижении стратегических целей бизнеса. То есть сделать данные свободными нужно максимально эффективным способом, и во многих случаях это потребует кардинально новых подходов по сравнению с тем, что мы наблюдаем сегодня.

Руководителям стоит выстроить стратегию выбора подходящей среды на основе типа данных и приложений, использующих эти данные. Например, приложения, которые имеют более-менее постоянную нагрузку — критически важные, предсказуемые приложения — лучше подходят для работы на локальной площадке. Причина проста: это дешевле, чем постоянный запуск таких приложений в облаке.

А вот приложения с неравномерной рабочей нагрузкой и те, что требуют большого объема вычислений, лучше подходят для публичного облака. Там бизнес может воспользоваться преимуществами облачной экономики и платить только за использования сервиса по факту.

Поскольку руководители все же склоняются к принятию стратегических решений, основанных на типе данных, а не на типе приложения, один из способов сделать это — заново взглянуть на классическую концепцию классификации приложений по уровню хранения.

Новый взгляд на многоуровневое хранение данных

Приложения большинства предприятий имеют смешанную нагрузку. Концепция многоуровневого хранения эволюционировала с появлением быстрых флэш-СХД (систем хранения данных). Идея о том, что вы размещаете критически важные приложения первого уровня (Tier 1) на высокопроизводительных СХД, приложения второго уровня (Tier 2) на СХД средней производительности и приложения третьего уровня (Tier 3) на холодной СХД, и все это в целях экономии, устарела. Флэш-технологии демократизировали дата-центр, и, в свою очередь, предприятия осознали, что ценность для них имеют все данные без исключения. Другими словами, такое понятие, как «холодные данные», потеряло свою актуальность.

Современная датацентричность (ориентированность на данные) означает, что теперь решающая роль отдается мобильности приложений, то есть возможности плавно перемещать приложения, созданные в публичном облаке, в локальную среду или наоборот, в зависимости от потребностей, которые диктуют данные.

Мобильность данных между публичным и частным облаком требует единого уровня совместно используемых данных. БД одной компании может работать на СХД Tier 1, но данные в ней могут использоваться во многих местах внутри компании в зависимости от задачи.

В силу ее критичной важности для бизнеса, она должна работать без остановки с высокой надежностью и низким временем отклика — в локальном дата-центре. При этом периодическая аналитика или интеллектуальный алгоритм, формирующий отчет в конце месяца, хорошо подойдут для вычислений в облаке. Гибкость облачной инфраструктуры и сервисов снимает потребность в масштабных локальных вычислениях: вы сможете легко ускорить нужные процессы в требуемый отрезок времени. Отчет нужен еще быстрее? Просто подключите больше облачных вычислений. Наличие единого уровня хранения данных делает их мобильными, а приложения — гибкими.

Датацентричность — ключ к мультиоблачному миру

Современные облачные среды по-прежнему разделены: локальные дата-центры и публичные облака с различными подходами к управлению и потреблению ресурсов, разными архитектурами и, конечно, различными СХД.

При этом в целях повышения конкурентоспособности компании стремятся к созданию у себя датацентричной архитектуры. Она обеспечивает гораздо более простой способ развертывания сервисов для ИТ и доступ к данным в режиме реального времени, что крайне важно для совершенствования аналитики внутри компании и более быстрого принятия решений. Что если у вас появится возможность объединить частное и публичное облако и управлять ими как единым целым с двунаправленной мобильностью и общим функционалом? Гибридное облако требует датацентричной архитектуры, которая по своей сути предполагает обмен данными в режиме реального времени и упрощает перемещение данных и приложений.

Например, транзакционная база данных может работать только на локальных ресурсах. Возможность отправки копий данных оттуда в публичное облако — это огромное преимущество экономии масштаба, благодаря гибкой вычислительной архитектуре. Единый уровень хранения данных позволяет вам легко расширить возможности использования вашей локальной инфраструктуры, основанной на датацентричной архитектуре, до публичного облака.

И наоборот, в случае нативных облачных приложений вы можете их оптимизировать за счет такого функционала повышения эффективности данных, как оптимизация ёмкости, снэпшоты, репликации. Действительно, данные должны также определять вашу стратегию катастрофоустойчивости. В мультиоблачном мире датацентричность позволяет вам использовать облако в качестве второго центра обработки данных — основной у себя, резервный в облаке.

Всё это позволяет вам дать вашим приложениям свободу от привязки к конкретной среде, объединить облачные инфраструктуры и управлять данными вне зависимости от их местоположения — в вашем дата-центре или облаке.

Автор статьи — глава представительства Pure Storage в России/СНГ и странах Балтии.