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组织在建立另一个数据中心之前必须知道什么?

来源:中国IDC圈 作者:Harris编辑 更新时间:2018/7/19 9:52:37

摘要:由于其现有的数据中心并没有满负荷运行,行业专家认为没有必要投入巨资建设新的数据中心。那么这家银行应该做些什么呢?除了专注于现有的资产以外,同时还在工作流程方面与主要合作伙伴进行协作,可以使用新技术安全地管理其私有和敏感的数据。

  一家国际银行希望能够从其全球数据中心备份和恢复数据,为此,这家银行认为需要建设另一个与现有数据中心设施不太接近但也不太远的数据中心。而该银行已经拥有一个数据中心。

  然而由于其现有的数据中心并没有满负荷运行,行业专家认为没有必要投入巨资建设新的数据中心。那么这家银行应该做些什么呢?除了专注于现有的资产以外,同时还在工作流程方面与主要合作伙伴进行协作,可以使用新技术安全地管理其私有和敏感的数据。

  灾难恢复

  那么,这家银行应该建立一个仅用于灾难恢复的数据中心吗?通常为了确保业务连续性,至少需要三个用于灾难恢复的站点,这些站点相距甚远,并且不是在同一个地理环境中。人们也许对英国航空公司(BA)在2017年5月遇到的麻烦记忆犹新,其数据中心故障导致该公司在世界各地的数千名乘客滞留,由于网络瘫痪,导致乘客无法登机。

  英国航空公司将这起事件归咎于电力故障,据说是其在伦敦数据中心电力中断引发的故障。许多人质疑这种解释是否准确,而该公司表示是因为工作人员误操作,关闭了电源开关。无论其原因如何,该公司的停机时间至少影响了75,000名乘客的旅程。

  英国航空公司(BA)在此次事件中损失了大量收入,增加了人员成本,并面临赔偿要求,以及监管机构的罚款。在声誉受损外,英国航空公司付出了1.5亿美元的直接成本,而这是组织必须立即实施灾难恢复计划的原因。

  自我保护

  金融服务业也面临着声誉受损、客户不满、收入流失等问题。在某些情况下,当数据泄露发生时,监管机构将会处以巨额罚款。然而,在对备份、存储、灾难恢复和数据加速进行投资的同时,对这些机构的IT基础设施进行定期审计,并将重点放在预防而不是事后处理上,将不会发生这样的事件。此外,如果银行或其他金融服务机构未能对其数据及其IT基础设施进行审计,那么将如何能够有效和安全地使用已有的数据?

  随着金融服务机构在数字化转型和数据管理面临日益增长挑战的影响,很多组织热衷于使用新技术,而很少考虑如何提高其已有的效率和利用率。例如,优化广域网可以显著改善潜在的数据传输。但是随着数据量的增加,这种技术不再满足快速、安全地传输丰富、压缩和加密数据的要求。

  组织与其投资新技术,不如利用已有的技术做更多事情。通过采用新的数据加速解决方案,使用机器智能来解决难以捉摸的数据传输延迟。通过加快数据分析,组织可以充分利用实时数据分析,从而及时准确地进行大数据分析,解决延迟,并大大提高网络性能。

  正常运行时间和用户体验

  随着数字和移动银行应用的变革,像桑坦德这样的全球性公司通过举行远程视频会议来安排抵押贷款,了解维持高水平的正常运行时间和坚实的用户体验的必要性。金融服务机构必须定期研究和评估客户如何受到给定场景的影响。企业和消费者在经历更多的延迟或无法轻松访问账户的情况下希望改变服务,但这并不意味着投资新的数据中心是组织维持业务和服务连续性的正确方法。

  重要的是要理解为什么组织认为需要采用最新技术,需要考虑采用新技术是否能带来最大的投资回报。然而,由于WAN的限制,不完全使用的技术比完整的投资回报率(ROI)提供的要少得多。

  只有通过定期审核来支持正确的技术选择,才能实现更高的投资回报率。这是为什么?因为可以节省时间、资金和资源。审计还使人们能够充分利用其组织已经拥有的专业知识,特别是考虑到云计算和IT安全等领域的技能短缺。审计还应考虑外包数据管理是否真正是管理IT基础设施的最佳选择。

  银行和其他金融服务机构经常处理和保存高度敏感的数据,因此他们希望尽可能多地保留内部资源,也许使用私有云。人们的误解是采用云存储并不能保证数据安全。

  因此,审计必须测试金融服务组织的IT安全性,并且应该包括员工培训以防止勒索软件和网络攻击。同样重要的是需要测试和规划备份和灾难恢复,以确定在数据中心故障(如BA)或勒索软件事件发生时无缝运行能力的弱点。

  了解自己的资产

  组织可以通过了解业务内容以及使用量和评估剩余容量来充分利用现有资产。如果能够提高现有基础设施(包括数据中心)的效率,或者提高投资回报率,则可以投资新技术。例如,数据加速解决方案是一项创新技术,通过减少数据和网络延迟以及减少数据包丢失,可以利用现有基础设施完成更多工作。它可以让组织在保护业务、客户、品牌、时间和预算的同时做得更多。

  建立另一个数据中心或安装新的网络基础设施可能听起来不错。但是能够解决什么问题?鉴于网络资源有限,可能面临许多关于网络延迟的事情。然而,由机器学习支持的数据加速是允许以WAN优化排除的方式传输加密数据的推动因素。

  总之,在增加网络、数据分析和存储性能的同时,在减少支出的当前技术和新技术之间找到平衡点至关重要。遵循这种方法会使组织更有竞争力、更灵活、更安全。

  编辑:Harris

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