摘要：人工智能、机器学习和分析成为了一种技术趋势。而数据驱动的创新和决策是企业的未来。

    人工智能、机器学习和分析成为了一种技术趋势。而数据驱动的创新和决策是企业的未来。
　　
　　然而，数据量和种类繁多。交易数据、物联网设备和传感器以及来自众多来源的视频和音频数据正在生成海量数据集。全球IP流量现在以泽字节来衡量，并且其流量正在快速增长。
　　
　　根据麻省理工学院技术评论和PureStorage的调查，绝大多数商业领袖表示，数据是组织制定决策，为客户提供成果和发展业务的基础。这些高管表示他们在消化、分析和解释这些方面面临挑战。而且管理成本很高。
　　
　　在这个新世界中，应用程序和数据移动性是提高效率和业务优势的关键。在过去，特定的应用程序决定了基础设施的需求，但在数据指数级增长的时代，使用这些数据以及数据的可访问性应该是任何数据战略的驱动因素。
　　
　　现代企业需要实时访问任何和所有数据。这意味着在多云环境中充分利用业务数据，使应用程序能够在内部部署、私有云或公共云之间自由移动。正确的战略是在本地部署和云平台混合部署。
　　
　　为什么这么重要？据IDG称，2019年90%的公司将在云端拥有部分应用程序或基础设施。在过去几年的迁移中，人们学到了很多经验，其中之一就是在满足战略业务需求的同时，需要提高效率和节约成本。这意味着设置数据是免费的，但要以最有效的方式进行，在许多情况下，这与当今的操作有很大的不同。
　　
　　底线：管理人员应根据数据类型和使用该数据的应用程序，对适当的环境做出战略决策。例如，通常日复一日地运行的应用程序。这些运行关键任务状态稳定的应用程序，在没有很大变化的情况下一直运行，更适合于本地部署实例。它比在云中持续运行此类应用程序的价格要低得多。
　　
　　但是，工作负载通常必须以某种频率启动或降低，并且需要大量计算，这更适合公共云，在那里他们可以利用云经济学，并只在他们实际使用时付费。
　　
　　随着管理人员开始转变为基于数据类型而不是应用程序类型做出战略决策，实现它的一种方法是以新的方式查看应用程序分层的经典概念。
　　
　　分层和进化
　　
　　大多数企业运行的工作负载是混合的。分层的概念随着基于闪存的快速存储的出现而发展。基于经济效益，企业拥有高性能存储上的关键任务一级应用程序、中性能存储上的二级应用程序和冷存储上的三级应用程序的想法已经过时。闪存使数据中心民主化，企业意识到他们所有的数据都有价值。换句话说，“冷数据”不再存在。
　　
　　现代数据中心意味着应用程序移动性，根据数据需要将云中诞生的应用程序无缝移动到本地环境，或反之亦然，这才是关键任务。
　　
　　跨公共和私有云的数据移动需要共享数据的公共层。例如，Oracle数据库可以在第一层存储上运行，但根据使用案例的不同，数据库中的数据可能在企业内的许多地方得到利用。
　　
　　因为它是业务关键型的，所以它应该始终以高弹性和低延迟的内部存储运行。然而，定期分析报告或用于月末报告的智能算法是云计算的理想选择。云计算的敏捷性允许企业不需要这种大规模的内部计算，因您可以在需要的时间段内快速地启动需要的计算。需要更快的报告，增加更多的计算。拥有一个公共数据层使数据移动和应用程序变得灵活。
　　
　　数据中心作为多云世界的桥梁
　　
　　如果企业可以通过无缝的协调、双向移动和公共共享数据服务将两者连接起来呢？混合云需要以数据为中心的架构，该架构以其核心构建，以实时共享数据，并轻松便于移动数据和应用程序。
　　
　　企业需要这种以数据为中心的能力，以便在市场上更具竞争力——它能够以更简单的方式为IT部署总体服务，并提供获取更多智能和更快决策所需数据的实时访问。
　　
　　考虑在本地运行的OracleOLTP数据库实例的示例。能够将数据副本发送到公共云为企业提供了灵活计算架构的巨大优势。通过拥有相同的公共数据层，企业将采用相同的本地数据中心架构，并将体验扩展到公共云。
　　
　　同样，本地云应用程序部署也可以通过获得数据服务来增强，这些服务通过数据缩减、快照和复制设施来提高效率。实际上，企业的数据甚至应该定义灾难恢复策略。在多云世界中，数据中心使您能够利用云计算作为第二个数据中心。在本地部署环境中，采用云计算托管备份环境可以使恢复变得轻松很多。
　　
　　这就是企业释放应用程序、统一云计算以及跨数据中心和云平台管理数据的方式。
　　
　　编辑：Harris