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Princípio 5. Tenha uma estratégia de integração de longo prazo
Tenha cuidado ao mover grandes volumes de dados entre aplicativos em diferentes nuvens, especialmente se seus recursos computacionais e aplicativos estiverem implantados em um CSP e seus recursos de armazenamento de dados estiverem implantados em outro. Essa situação pode aumentar a complexidade e a latência que podem compensar os benefícios percebidos. Conversamos com muitos clientes que têm um data lake em uma nuvem, mas desejam realizar aprendizado de máquina (ML) ou análises com ferramentas de outro CSP. Decidir onde colocar as cargas de trabalho em um ambiente multicloud é uma das decisões mais cruciais — e muitas vezes mais desafiadoras — que as organizações enfrentam. Recomendamos que você avalie cada decisão de posicionamento da carga de trabalho por meio de três dimensões críticas: requisitos técnicos, necessidades comerciais e pontos fortes do fornecedor.
Inicie as avaliações técnicas mapeando as características essenciais de cada carga de trabalho: poder computacional, operações de dados, necessidades de tempo de resposta e requisitos de crescimento. Naturalmente, os aplicativos têm melhor desempenho quando estão localizados perto de seus dados. Afastar os aplicativos de suas fontes de dados cria obstáculos técnicos desnecessários e diminui o desempenho.
As decisões de negócios devem levar em conta os preços do provedor, os requisitos de residência de dados e os contratos do fornecedor. Cada posicionamento da carga de trabalho afeta as operações, a segurança e a produtividade de toda a organização. Analisar as cargas de trabalho isoladamente leva a decisões abaixo do ideal.
Nossa orientação:
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Implemente a transferência de dados em massa entre nuvens em vez do acesso em tempo real. Agende a atualização periódica de dados usando operações em massa eficientes em vez de usar chamadas de API constantes entre nuvens. Essa abordagem reduz custos, melhora a confiabilidade e mantém um desempenho consistente. Por exemplo, exporte dados de vendas diárias resumidos em vez de consultar transações individuais nas nuvens.
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Considere a gravidade dos dados ao projetar o posicionamento da carga de trabalho. Mantenha os aplicativos próximos às suas fontes de dados primárias para manter o desempenho e reduzir os custos. Modelos de ML, mecanismos de análise e sistemas de processamento de transações se beneficiam do acesso direto aos seus dados. Afastar essas cargas de trabalho de seus dados cria latência e complexidade de rede desnecessárias.
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Avalie as decisões de carga de trabalho dentro do contexto de sua estratégia de nuvem completa, em vez de analisá-las isoladamente. Considere como cada opção de posicionamento afeta os processos operacionais, os controles de segurança e as capacidades da equipe em toda a organização. Uma decisão que parece ideal para uma única carga de trabalho pode complicar o monitoramento ou aumentar os riscos de segurança quando vista de forma holística.
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Defina políticas claras de propriedade e governança de dados que especifiquem onde os diferentes tipos de dados podem residir. Crie uma estrutura de classificação de dados que conduza decisões consistentes sobre o posicionamento dos dados entre os provedores de nuvem.
