Optimierung der Cloud-Migration für unstrukturierte Daten
Optimierung der Cloud-Migration für unstrukturierte Daten
Da Unternehmen zunehmend in die Cloud migrieren, nimmt auch die Komplexität der Verwaltung unstrukturierter Daten zu. Unstrukturierte Daten — darunter Dokumente, E-Mails, Bilder, Videos und andere nicht relationale Inhalte — stellen in einer Cloud-Umgebung eine besondere Herausforderung dar. Ohne strategische Planung können diese Migrationen zu explodierenden Kosten, ineffizienter Datenspeicherung und Betriebsverschwendung führen.
Um die Vorteile der Cloud voll ausschöpfen zu können, ist es wichtig, sich auf die Kostenoptimierung, das Datenlebenszyklusmanagement und die Entwicklung von FinOps-Fachwissen zu konzentrieren. Lassen Sie uns einige bewährte Methoden für eine effiziente Cloud-Migration untersuchen, wobei der Schwerpunkt auf unstrukturierten Daten liegt, Verschwendung minimiert und ein effektives Speichern und Abrufen gewährleistet wird.
Die Herausforderung unstrukturierter Daten in der Cloud
Unstrukturierte Daten machen etwa 80-90% der gesamten Daten aus, die heute von Unternehmen gespeichert werden. Die Größe und der Umfang dieser Art von Daten machen es schwierig, sie effizient zu migrieren und zu verwalten. Da sich Daten auf unterschiedlichen Systemen ansammeln, wird das Risiko unnötiger Duplikate, längerer Aufbewahrung veralteter Dateien und falsch abgestimmter Speicheroptionen immer größer.
Bewährte Methoden zur Minimierung von Cloud-Abfall
1. Implementierung der Datenklassifizierung und -verwaltung
Einer der ersten Schritte für eine erfolgreiche Cloud-Migration besteht darin, den Wert und Zweck Ihrer unstrukturierten Daten zu verstehen. Die Datenklassifizierung sollte verwendet werden, um zwischen hochwertigen und minderwertigen Daten zu unterscheiden, sodass Unternehmen priorisieren können, welche Daten migriert, archiviert oder ganz entsorgt werden sollen. Bei Aparavi kategorisieren die fortschrittlichen Klassifizierungs- und Discovery-Tools unserer Plattform unstrukturierte Daten automatisch nach Relevanz und Verwendung, wodurch unnötige Speicherkosten reduziert und die Datenverwaltung vereinfacht wird.
2. Nutzung von Tiered Storage und Archivierung
Nicht alle Daten müssen sich auf teurem, leistungsstarkem Cloud-Speicher befinden. Unternehmen sollten einen mehrstufigen Speicheransatz verfolgen, bei dem hochfrequente, unternehmenskritische Daten auf besser zugänglichen und teureren Speicherebenen gespeichert werden, während weniger häufig verwendete Daten in kostengünstigen, langfristigen Speicheroptionen archiviert werden. Dieser Ansatz optimiert die Kosten und stellt gleichzeitig sicher, dass die Daten bei Bedarf verfügbar bleiben.
Die Integration intelligenter Automatisierung in diesen Prozess ist von entscheidender Bedeutung. Das Datenlebenszyklusmanagement von Aparavi hilft dabei, die Übertragung von Daten zwischen diesen Ebenen auf der Grundlage von Nutzungsmustern zu automatisieren und so sicherzustellen, dass Ihre Speicherkosten den tatsächlichen Datenanforderungen entsprechen.
3. Deduplizierung
Cloud-Abfall ist oft das Ergebnis doppelter und redundanter Daten. Strategien zur Deduplizierung sollten in die Cloud-Migrationspläne integriert werden, um unnötige Datenkopien zu vermeiden. Dadurch wird nicht nur Speicherplatz frei, sondern es werden auch die mit diesen Dateien verbundenen Verarbeitungs- und Abrufkosten reduziert. Die automatisierten Analysen und intelligenten Datenaktionen von Aparavi wurden entwickelt, um diesen Prozess zu rationalisieren und Ineffizienzen zu beseitigen, bevor sie sich in Ihrer Cloud-Umgebung ansammeln. Die Aparavi-Plattform geht über oberflächliche Überprüfungen hinaus, indem sie den Inhalt von Dokumenten analysiert, um festzustellen, ob es sich um echte Duplikate handelt oder ob sie unterschiedliche Informationen enthalten, und gewährleistet so einen genaueren und effizienteren Deduplizierungsprozess.
Die Bedeutung von FinOps-Fachwissen
1. Abstimmung von Finanzen und Betrieb
Die zunehmende Komplexität von Cloud-Umgebungen erfordert von Unternehmen einen FinOps-Ansatz, eine Mischung aus Finanzmanagement und Betriebsaufsicht zur Optimierung der Cloud-Ausgaben. FinOps trägt dazu bei, dass Kostenüberlegungen von Anfang an in die Cloud-Migrationsstrategien einfließen, und sorgt so für Transparenz und Rechenschaftspflicht gegenüber den verschiedenen Teams im gesamten Unternehmen.
Durch den Ausbau der FinOps-Expertise können Unternehmen die Ausbreitung der Cloud verhindern, Möglichkeiten zur Kosteneinsparung identifizieren und sicherstellen, dass Cloud-Ressourcen effektiv genutzt werden. Im Mittelpunkt dieser Praxis steht der Bedarf an Echtzeitanalysen und Einblicken in die Cloud-Ausgaben. Die Dateneinblicke von Aparavi bieten einen detaillierten Überblick über die Datennutzungsmuster und ermöglichen so ein proaktives Kostenmanagement und die Vermeidung von Verschwendung.
2. Regelmäßige Kostenprüfungen
Die Cloud-Nutzung sollte regelmäßig überprüft werden, um Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu identifizieren. Unternehmen sollten Überwachungs- und Warnsysteme implementieren, die einen Überblick über die Ressourcennutzung in Echtzeit bieten. Diese Audits können ungenutzte Ressourcen, übermäßig bereitgestellte Dienste und nicht ausgelastete Ressourcen aufdecken, sodass Unternehmen ihre Ressourcen bei Bedarf reduzieren oder neu zuweisen können.
Bei Aparavi stellen unsere Präventionsmaßnahmen sicher, dass Datenmissbrauch und unnötige Cloud-Ausgaben frühzeitig erkannt werden, sodass Korrekturmaßnahmen getroffen werden können, bevor die Kosten außer Kontrolle geraten.
Sicherstellung der effizienten Speicherung und des Abrufs unstrukturierter Daten
Die Effizienz des Datenabrufs in der Cloud ist genauso wichtig wie deren Speicherung. Die richtige Abrufstrategie stellt sicher, dass Mitarbeiter ohne hohe Latenz oder übermäßige Kosten auf die benötigten Daten zugreifen können. Eine effektive Strategie beinhaltet:
- Indizierung unstrukturierter Daten: Die Indexierung ermöglicht einen schnelleren Abruf, indem unstrukturierte Daten in durchsuchbaren Formaten organisiert werden. Die Datenaufbereitungstools von Aparavi, die zur Optimierung von Daten für KI-Anwendungsfälle entwickelt wurden, ermöglichen auch eine schnelle Indizierung und Kategorisierung, sodass Informationen schnell und problemlos abgerufen werden können.
- Datenminimierung: Nur das Speichern und Aufbewahren der relevantesten Daten stellt sicher, dass die Abrufprozesse optimiert werden und dass die Systeme nicht mit veralteten, irrelevanten Informationen überladen werden. Durch die Integration automatischer Aufbewahrungsrichtlinien stellt die Plattform von Aparavi sicher, dass Daten je nach Relevanz und Lebenszyklusphase gespeichert werden.
Ich freue mich
Da sich Cloud-Migrationen weiterentwickeln, müssen sich auch die Strategien und Technologien, die sie unterstützen, weiterentwickeln. Die Umstellung unstrukturierter Daten auf die Cloud erfordert mehr als nur die Verlagerung der Speicherorte — sie erfordert eine sorgfältige Planung, kontinuierliche Optimierung und den intelligenten Einsatz von Automatisierung zur Reduzierung von Kosten und Ineffizienzen.
Wir bei Aparavi setzen uns dafür ein, Organisationen mit unseren Präventions- und Reaktionsmöglichkeiten dabei zu helfen, diese Komplexität zu bewältigen. Indem wir Einblicke in Datenmuster bieten, das Lifecycle-Management ermöglichen und Cloud-Verschwendung verhindern, bevor sie überhaupt entsteht, helfen wir Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass ihre Cloud-Umgebungen so effizient, kostengünstig und reaktionsschnell wie möglich sind.
Sorgen wir dafür, dass Ihre Cloud-Migration ein optimierter Erfolg wird — jetzt und in Zukunft.
