在如今这个每一次点击、交易和数字互动都会留下痕迹的世界里,管理、保护和扩展数据库的能力决定着企业是停滞不前还是保持领先地位。
据IBM,我们大约产生 2.5 万亿亿个数据点,而如今所有可用数据中高达 90% 都是在过去三年内产生的。如此庞大的数据量并非仅仅是一个统计奇观,它揭示了企业生产和使用数据的速度和强度。如今真正的挑战不在于生成信息,而在于如何安全高效地存储信息。
而这正是故事的精彩之处。这些信息财富并非源自尖端解决方案,而是存在于运行了几十年的 ERP 系统、经历过无数次更新的关系数据库,甚至在某些情况下,还存在于无人敢关闭的关键应用程序中。这也不难理解;毕竟,一次性替换所有系统成本高昂、风险巨大,而且可能造成灾难性后果。
然而,还有一条更安全的道路:云计算。精心规划后,数据库基础设施的现代化改造可以在不破坏公司赖以生存的基础架构的前提下进行。
本文将阐述如何安全、高效且面向未来地,以及 Skyone 如何帮助企业迈出这一步,在不放弃现有有效机制的前提下实现发展。祝您
阅读愉快!
过去,数据库结构固定,托管在本地服务器上,访问权限受限,功能明确:记录、存储信息,并在需要时提供信息。这种模式适用于决策速度较慢、流程可预测的。
随着业务数字化,数据库的角色也随之扩展。它们开始支持企业资源计划 (ERP)、客户关系管理 (CRM) 和其他集成系统,连接各个领域,实现复杂的操作。即便如此,它们的灵活性和速度仍然有限。
如今,情况已大不相同。根据Nutanix的企业云指数,近 90% 的企业已在其部分应用程序中容器 54% 的企业表示其所有系统均已实现容器化。实际上,这意味着包括数据库在内的应用程序以隔离且可移植的方式“打包”,可以在不同环境之间迁移,几乎可以瞬间扩展,并且在不中断其他运行的情况下进行更新。
这种数据库从静态存储库向集成到现代基础设施中的动态、可扩展组件的过渡自动化和人工智能 (AI) 管道。
在这种情况下,决定数据库的托管位置和方式已成为一个战略要点。这不仅仅是选择一种技术,更重要的是定义能够支持公司发展的管理和运营模式——接下来我们将讨论这些选项。
随着数据库角色的演变,问题已从简单的“使用哪种技术? ”转变为“哪种技术和架构组合能够支持我当前及未来的业务发展? ”。这种思维方式的转变源于数据需要随时随地可用、与现有系统集成并可根据需要扩展的现实。如今,
关键不再是选择“现成的”解决方案,而是构建一个能够兼顾稳定性和创新性的生态系统。这包括确定最合适的数据库类型,了解其在不同工作负载下的运行情况,以及最重要的是,为其选择合适的运行环境,以确保其安全高效地运行。
为了做出这个决定,有必要了解数据库的主要类型和可能的托管环境。.
关系型数据库(SQL)诞生于一个可预测性等同于效率的。所有数据都组织在相互连接的表中,就像一个大型拼图,每一块都有其精确的位置。这种严谨的组织方式确保了记录的完整性,在ERP、金融平台或物流控制系统等容不得丝毫差错的系统中,它仍然不可或缺。在这些系统中,可靠性并非差异化因素,而是关乎系统能否生存的关键。
另一方面,非关系型数据库(NoSQL)的出现是为了应对一个更加难以预测的世界。它们旨在处理来自多种来源、格式各异、不规则涌入的数据,就像一个随时准备接收各种尺寸和形状数据的工作坊。它们存储着从文档、图像到物联网传感器或社交媒体互动生成的各种数据。它们的灵活性和近乎瞬时的扩展能力,使其成为需要快速增长且响应迅速的应用程序的基础,这些应用程序涵盖了从市场流媒体平台。
选择关系型数据库还是非关系型数据库,不仅仅是技术上的选择,更重要的是决定企业如何应对变化、如何整合新的信息源以及如何快速响应市场机遇。
然而,存储格式只是问题的一部分:还必须考虑数据库的用途及其需要支持的模型范围——而这正是分析和多模型数据库发挥作用的地方。
关系型数据库和非关系型数据库在数据结构和存储方式上有所不同,而分析型数据库和多模型数据库则区别于它们如何使用这些信息以及在同一环境下处理不同格式数据的能力。需要强调的是,这些类别并非互斥。分析型数据库可以是关系型的,而多模型数据库可以同时包含关系型和非关系型数据。
本质上,分析型数据库是企业的“智能中心” 。数据仓库可以收集零售连锁店多年的销售记录,并将其与库存数据和客户行为进行交叉比对,从而预测需求并调整价格。数据湖可以并排存储来自某个行业的监控摄像头图像、PDF 报告和物联网传感器日志,所有这些数据都随时可供人工智能算法或趋势分析工具进行处理。
另一方面,多模型数据库就像数据“公寓” :不同的数据格式共存于同一空间,各自发挥着不同的功能。试想一下,一家物流公司将路线和时间表存储在关系表中,将数字化合同存储为文档,并将供应商和承运商之间的联系以图的形式呈现——所有这些都存储在同一个数据库中,无需复杂的集成。
了解这些可能性至关重要,因为云现代化不仅仅是将数据迁移到另一个服务器。它关乎构建一个能够处理多种格式、不同用途和未来需求的架构。而这种架构需要合适的托管环境来支持。
在确定了数据库的格式和用途之后,我们面临着另一个关键决策:这些数据库应该在什么样的环境中运行才能持续提供安全性、性能和可扩展性
决定数据库运行在何处,不仅仅是选择“在哪里运行”,更重要的是决定每个数据库如何响应业务的实际需求在线巨大的零售公司而言,如果将关键的关系数据库托管在无法保证低延迟的环境中,就可能导致购物车遗弃率上升和收入损失。相反,如果将整合物流、合同和路线的多模型数据库运行在允许不同团队同时查询而不会出现性能下降的环境中,则可以获得竞争优势。正是这种层面的影响体现在环境选择上,也就是说,它不仅影响基础设施,还影响日常运营的业绩。
数据库类型、用途和托管环境的这种组合,为充分发挥云计算的战略潜力铺平了道路。这些选择能够带来对企业真正重要的收益,转化为更高的敏捷性、智能性和安全性。下一节,我们将展示这在实践中是如何实现的!
在了解了不同类型的数据库和可能的托管环境之后,现在是时候讨论真正重要的问题了:这些选择能带来哪些切实的成果。云不仅仅是数据存储的地方,更是提升业务速度、智能性和韧性的助力。
那些希望超越基础层面、将数据库转化为高价值资产的企业带来战略优势。
在当今全球化的环境中,团队跨越不同的时区开展工作,客户要求即时响应,不受地域限制地已经从一项差异化优势变成了一项基本要求。
云技术使授权用户能够通过任何联网设备安全地访问和更新数据库。这得益于强大的机制,例如多因素身份验证、端到端加密和集中式权限管理。最终实现运营协同:销售、运营和客户服务团队基于统一的实时信息开展工作,无需依赖不稳定的 VPN 或手动同步流程。
如今,商业节奏瞬息万变,数据消耗也反映了这种波动性。促销活动、季节性因素或突发事件引发的需求高峰,可在短短几分钟内使交易量成倍增长。
云计算提供弹性扩展能力,支持按需付费模式,可即时调整资源,无论是增加还是减少。试想一下电商企业的“黑色星期五” :数据库可在销售狂潮期间处理数百万次并发查询,并在之后迅速恢复正常使用,无需全年维护闲置的基础设施。
然而,即使数据库本身很安全,但孤立的数据库也是一种未充分利用的资产。迁移到云端可以释放其真正的潜力,实现与数据管道的原生集成商业智能机器学习平台和自动化工作流程提供支持。
例如,销售记录可以自动路由至预测算法,实时调整库存;传感器数据可以在故障发生前触发预防性维护。这种集成是云环境固有的,中间件的复杂性,并加速了从数据收集到战略行动的转变。
人们仍然普遍担心数据“内部存储”比云端存储更安全,但事实并非如此。如今,领先的云服务提供商在安全规模之大,大多数公司都难以企及。这些投入涵盖了端到端加密、全天候监控、基于人工智能的入侵检测以及自动安全补丁
此外,该基础设施的设计符合LGPD、ISO 27001和PCI DSS等合规标准,从而简化了审计流程并降低了处罚风险。因此,安全不再是孤立的工作,而是成为运营的结构性要素。
即使采取了先进的预防措施,故障和事故仍然不可避免。正因如此,韧性才显得至关重要。
在云端,备份可以实现自动化和异地分布,确保即使面对物理灾难或网络攻击,关键数据也能保持可访问性。灾难恢复计划 (DRP )可在几分钟内启动,将系统恢复到上次安全状态,并将中断降至最低。这使得意外事件仅仅是暂时的偏差,从而避免了长时间停机或不可逆转的损失。
最终,所有这些优势都有一个共同点:它们增强了公司在不失去数据控制的情况下应对和适应变化的能力。这不仅仅意味着更快的速度或更高的安全性,更意味着根据业务发展的速度
自由地演进然而,这种灵活性只有在有方法的情况下才能持续。这就是最佳实践的意义所在,它并非形式主义,而是确保云迁移过程中的每个决策都能真正有助于实现预期结果的保障,我们将在下文中探讨这一点。请继续阅读!
数据库现代化并非仅仅是将现有数据“迁移到云端”。它更是一个数据在业务中扮演的角色重新设计未来几年数据管理方式的契机。
为了使这一变革真正带来收益,整个过程需要精心规划,决策应基于信息而非冲动。结构化且循序渐进的方法有助于降低风险,并从最初阶段就创造价值。
遵循这种逻辑,迁移就不会仅仅是数字地址的变更。每个决策都与具体目标紧密相连 ,例如缩短关键应用程序的响应时间、让 IT 团队腾出精力从事更具战略意义的任务,或实现以前无法实现的集成。
以这种方式进行迁移,最终成果不仅仅是一个运行在云端的数据库:它能够应对高峰需求而不崩溃,快速整合新的数据源,并将安全性作为结构性要求而非权宜之计。Skyone
技术执行与业务影响的这种一致性。在下一节中,我们将向您展示如何将一系列最佳实践转化为清晰的路线图,其中包含可预测的截止日期、成本和结果。
在保持原有系统正常运行的情况下将数据库迁移到云端需要精准的操作。任何一个错误步骤都可能影响集成、导致系统运行缓慢甚至中断运营。因此,我们遵循一套结构化的流程来降低风险并加快迁移速度。
我们首先进行详细的诊断。我们会梳理现有数据库、它们的连接方式、依赖它们的应用程序以及瓶颈所在。这份梳理图将指导后续的所有决策。
基于此,我们会确定最合适的迁移策略——直接迁移、平台重构或部分重构。我们会评估业务影响、执行时间和总成本,从而选择最佳方案。我们自主研发的平台能够自动执行数据复制、环境配置和安全调整等步骤,有效防止错误和延迟。
我们会持续执行迁移,保持当前环境和新环境之间的数据同步。因此,整个迁移过程不会中断销售、客户服务或关键流程。迁移完成后,我们会持续进行主动监控,应用更新、调整资源,并确保即使在高峰期也能保持稳定的性能。我们与领先的云服务提供商合作,也支持混合云模式。
这样一来,现代化就不再是一种风险,而是一种有计划的演进,我们保留行之有效的方法,优化限制我们的因素,并提供一个可以不受限制地发展的基础设施。
如果您已准备好继续前进,但您的数据库不能停止运行,请与我们的专家联系,了解我们如何安全、可预测地将您的运营迁移到云端!
将数据库迁移到云端并非仅仅是简单地用一台服务器替换另一台服务器;它关乎 企业运营基础架构的重新设计。如果迁移过程有条不紊,就能创建一个能够快速响应需求、确保运营安全的环境,并为一些以前看似遥不可及的举措创造机会,例如实时预测分析或与新数据源的集成。
每一次现代化改造都应被视为一项战略项目,而非升级。这意味着需要深入分析现状,消除结构性瓶颈,并配置架构以跟上业务增长的步伐——同时确保已集成且运行良好的系统不受影响。如此一来,最终的成果不仅是一个云端数据库,更是一个更加敏捷、更具弹性、随时准备创新的运营体系。在
数据仓库一项日益重要的资源,它整合来自不同领域的信息,并使其可用于更强大的分析和更明智的决策。如果您想了解它如何进一步扩展您的数据战略的潜力,请查看我们的文章“数据仓库入门:它是什么、它是如何工作的以及为什么您的公司需要它”。
在云端迁移、运行和保护数据库涉及诸多技术和战略因素,因此在做出决策之前出现一些问题也是人之常情。以下我们汇总了一些最常见问题的直接解答,即使不阅读本文其余部分,您也能了解基本要点。
是的。只要策略和工具得当,就可以在迁移完成前保持原有数据库和新云环境的同步。这样,迁移过程就能在后台悄然进行,不会中断销售、客户服务或关键流程。这种方法需要周密的计划、事先的测试和持续的监控,以确保数据不会丢失,性能也不会下降。.
数据库是信息的存储、组织和访问的活跃环境,供应用程序日常使用。备份则是这些信息的安全副本,用于在发生故障、数据丢失或损坏时使用。换句话说,数据库是运行系统,备份则是安全网。在云环境中,通常会采用备份来提高系统的弹性。
云安全始于选择可靠的云服务提供商,该提供商应提供端到端加密、多因素身份验证、持续监控,并符合巴西《通用数据保护法》(LGPD) 等法规。此外,良好的内部实践也至关重要,例如访问管理、定期审计以及持续更新配置和补丁。理想情况下,安全应从项目伊始就纳入考量,而非事后补救。
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