如何解决云迁移带来的成本挑战

向云计算的范式转变彻底改变了商业格局，各行业的采用率出现了前所未有的激增。这推动企业将其工作负载迁移到公共云，利用其变革性功能，如更低的成本、增强的灵活性和无缝的可扩展性。全球疫情进一步加速了这一进程，云成为远程工作、数字协作和业务连续性的生命线。

然而，虽然云提供了许多好处，但它可能不是应对所有挑战的最佳解决方案，并且它有自己的一组需要解决的问题。企业越来越担心维护和管理云基础设施的成本不断上升，甚至超过了安全性，成为他们的首要担忧。基础设施组中缺乏适当的成本管理导致费用螺旋式上升，促使企业探索降低成本的途径。

为了应对这些挑战，许多企业现在正在考虑数据遣返，以重新控制长期成本并最大限度地减少开支。然而，虽然数据遣返可以帮助企业节省资金，但这可能是一个复杂的过程，需要对基础设施和专业知识进行大量投资。

应该遣返数据吗？

数据遣返具有多种优势。一项常见的优势是能够更好地控制数据、降低违规风险并确保合规性。

然而，每个案例都必须单独评估，因为根本原因可能在于云端和本地安全管理之间的差异，需要采用不同的方法来有效解决问题。

成本优化是推动数据遣返的另一个重要因素。企业发现，云提供商经常对数据传出收取额外费用，随着企业探索商业智能或人工智能培训等高级数据应用，这些费用会迅速累积。这项费用可能会导致云项目在财务上不可行，并严重影响企业利润。

数据安全性和合规性，在决策过程中也发挥着至关重要的作用。在医疗保健、金融和电信等受监管行业运营的企业，经常处理必须安全且符合法规的存储和管理的敏感数据。虽然云提供商提供强大的安全性和合规性功能，但一些企业觉得在内部管理数据更轻松，因为他们拥有更大的控制权。

云提供商经常对数据出站收取额外费用，随着企业探索商业智能或人工智能培训等高级数据应用，这些费用会迅速积累。

最后，增强性能。尽管理论上云具有无限的可扩展性，但由于互联网连接和虚拟化开销，性能可能会受到影响。某些用例、大量数据、工作负载或并发要求需要更快的性能。实时分析工作负载，特别是涉及基于机器学习的人工智能的工作负载，对延迟很敏感。通过缩短通信路径，将分析带回内部可能是解决这一问题的务实解决方案，除非数据最初是在云中生成的。

克服挑战

考虑到所有的好处和挑战，由于其复杂性，数据遣返对于中小型企业来说可能不是一个可行的选择。该过程需要对数据需求进行全面评估、无缝迁移，并确保返回本地后进行适当的安全和管理，包括备份和灾难恢复。

此外，遣返对业务敏捷性构成了潜在风险。云基础设施能够实现资源的快速配置和容量调整，为企业提供了高度的灵活性。将数据遣返本地可能会导致这种灵活性的丧失，从而影响对不断变化的业务需求做出快速响应的能力。

数据遣返是一个复杂的过程，需要仔细规划和执行。然而，对于拥有资源、希望降低云成本、改善安全状况或重新控制数据的企业来说，它可能是一个可行的选择。

应根据具体情况决定是否遣返数据，并考虑每个企业的具体需求和要求。深思熟虑的战略方法将为企业提供控制、安全性和灵活性之间的适当平衡，并确保以最有效的方式管理和保护其数据。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。