Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Prinsip 5. Memiliki Strategi Integrasi Jangka Panjang
Hati-hati ketika Anda memindahkan volume data yang besar antar aplikasi di cloud yang berbeda, terutama jika sumber daya komputasi dan aplikasi Anda digunakan dalam satu CSP, dan sumber daya penyimpanan data Anda digunakan di yang lain. Situasi seperti itu dapat menambah kompleksitas dan latensi yang mungkin mengimbangi manfaat yang dirasakan. Kami berbicara dengan banyak pelanggan yang memiliki data lake di satu cloud tetapi ingin melakukan pembelajaran mesin (ML) atau analitik dengan alat dari CSP lain. Memutuskan di mana menempatkan beban kerja di lingkungan multicloud adalah salah satu keputusan yang paling penting — dan seringkali paling menantang — yang dihadapi organisasi. Kami menyarankan Anda mengevaluasi setiap keputusan penempatan beban kerja melalui tiga dimensi penting: persyaratan teknis, kebutuhan bisnis, dan kekuatan penyedia.
Mulai evaluasi teknis dengan memetakan karakteristik penting setiap beban kerja: daya komputasi, operasi data, kebutuhan waktu respons, dan persyaratan pertumbuhan. Aplikasi secara alami berkinerja terbaik ketika mereka berada di dekat data mereka. Memindahkan aplikasi dari sumber datanya menciptakan rintangan teknis yang tidak perlu dan memperlambat kinerja.
Keputusan bisnis harus memperhitungkan harga penyedia, persyaratan residensi data, dan kontrak vendor. Setiap penempatan beban kerja mempengaruhi operasi, keamanan, dan produktivitas seluruh organisasi. Melihat beban kerja secara terpisah mengarah pada keputusan yang kurang optimal.
Bimbingan kami:
-
Menerapkan transfer data massal antar cloud alih-alih akses real-time. Jadwalkan penyegaran data berkala dengan menggunakan operasi massal yang efisien alih-alih menggunakan panggilan API konstan antar cloud. Pendekatan ini mengurangi biaya, meningkatkan keandalan, dan mempertahankan kinerja yang konsisten. Misalnya, ekspor merangkum data penjualan harian alih-alih menanyakan transaksi individual di cloud.
-
Pertimbangkan gravitasi data saat merancang penempatan beban kerja. Jaga agar aplikasi tetap dekat dengan sumber data utama mereka untuk mempertahankan kinerja dan mengurangi biaya. Model ML, mesin analitik, dan sistem pemrosesan transaksi semuanya mendapat manfaat dari akses langsung ke data mereka. Memindahkan beban kerja ini dari data mereka menciptakan latensi dan kompleksitas jaringan yang tidak perlu.
-
Evaluasi keputusan beban kerja dalam konteks strategi cloud lengkap Anda alih-alih meninjaunya secara terpisah. Pertimbangkan bagaimana setiap pilihan penempatan memengaruhi proses operasional, kontrol keamanan, dan kemampuan tim di seluruh organisasi Anda. Keputusan yang tampaknya optimal untuk satu beban kerja dapat mempersulit pemantauan atau meningkatkan risiko keamanan jika dilihat secara holistik.
-
Tentukan kebijakan kepemilikan dan tata kelola data yang jelas yang menentukan di mana berbagai jenis data dapat berada. Buat kerangka klasifikasi data yang mendorong keputusan konsisten tentang penempatan data di seluruh penyedia cloud.
