关于程序员:Apsara-Stack-技术百科-如何场景化的企业上云

35次阅读

共计 3063 个字符,预计需要花费 8 分钟才能阅读完成。

简介:企业上云离不开数据和业务上云,如何在确保安全的前提下,低成本高效率的平滑上云,在云上又能真正解决哪些理论业务问题?混合云君明天给大家讲讲最经典的三个场景~
banner2.jpeg

随着“十四五”布局正式提出“以混合云为重点培养行业解决方案、系统集成、运维治理等云服务行业”,混合云成为产业内泛滥服务商和企业关注的重点。自混合云概念呈现以来,已有超过十年的历史。初期的混合云根本只是云环境之间的简略连贯,其能力和价值并没有超出传统公、公有云的领域。然而近几年,无论是在国内还是国外,混合云都迎来了长足的倒退,岂但环境形成随着云计算概念而大幅拓展,技术能力和解决方案也失去了极大的丰盛。企业越来越多地采纳混合云模式构建 IT 环境,借助混合云的独特劣势满足在非凡场景下的差异化需要。

依据国内出名软件资产治理商 Flexera2021 年的云状态报告显示:“92% 的企业在 IT 架构上抉择多云策略,其中 82% 的企业抉择混合云。”

混合云如此的重要,可能你脑中曾经霎时浮现出一座座高大上的数据中心拔地而起,公有云和私有云无缝联接,外围数据通通平安满分,资源取之不尽用之不竭…

但事实中打工人遇到的却往往是这样的画面:

明明晓得这些数据咱们都有,但具体存在了哪个零碎那就是个薛定谔的猫,好不容易跑遍全国十八个分公司所有部门把数据汇了总,什么,你通知我有个反复字段俩部门数统计的不一样?
都说不能拥抱变动的数据库不是好数据库,闹不住变动天天有,数据库天天迁,最近早晨做梦都在校验迁徙的数据对不对,第二天起床一看,哎?如同丢数了?
尽管同一个世界同一个幻想,但同一个账号却没法登录同一个公司的零碎们,每天反复输出千百遍的账号密码让我背得比身份证号还纯熟…

“零碎如同不光不懂我,还常常给我平添很多工作上的麻烦事”这个直观感触的背地,其实正是因为现今数字化倒退阶段已不再单单只是应用信息化产品或设施,而是更加依赖和需要产品“数据化”驱动业务,利用云上技术开掘大数据中的深度价值,并通过智能化剖析帮忙做出决策,让业务后果更可预估、可度量,最终能力达到效率和品质共晋升的指标。

通过长期服务行业客户的实际,阿里云混合云提炼总结了中大型企业三大“典型场景”,突破数据困局,让数据真正唯企业所用。

从数据孤岛到对立数据平台

数字化转型的第一步是上云,上云的第一步是要买通数据,很多大型政企通过数十年的信息化倒退后,曾经随着构建 CRM、ERP 等大型利用零碎而累积了大量 IT 资产,加之本身体量大、组织层级多、散布地区广等特点,在最大限度利用旧有资产的前提下造成对立的技术架构和标准,是阿里云混合云解决方案的首要准则。

基于「专有云企业版」提供全栈大数据解决方案,包含像数据中台解决方案、城市大脑解决方案、离线数据仓库、实时数据仓库、离线实时一体化数据仓库、大数据 +AI 解决方案等,帮忙政企应答数据孤岛、数据共享艰难、大规模数据难以治理、数据开发和运维老本低等痛点,目前已广泛应用于城市大脑、数字政府、电力、金融、新批发、智能制作、智慧农业等畛域,在上云过程中对企业最关怀的老本、安全性、智能性等方面进行了全方位保障。

高性能、低成本:数据计算、解决剖析较同类开源产品晋升数倍;反对超过 EB 级别 OSS 数据湖,数据存储较开源体系压缩 3 - 5 倍

安全可靠:齐全自主研发,无单点架构和多正本机制服务,可用性不低于 99.9%;金融级平安体系,数据保护伞、平安多边计算

智能、易运维:和 PAI 平台深度交融,数据利用更智能;运行态势全感知、故障主动预警

交融、凋谢:同阿里各产品深度交融买通、丰盛凋谢接口、兼容开源、湖仓一体

利用场景 - 大数据 +AI 解决方案.png

买通数据后带来的数据资源化取用和一朵云体验,使业务就像一个被捏在一起的拳头,指哪儿打哪儿。

从大机架构到分布式迁徙

上云通常会分阶段进行,云化水平由浅及深,由分支业务到外围业务,难度也会成倍增加,比方像金融行业,传统外围交易系统通常是基于大机架构,面临建设周期长,老本高,扩大难度大等诸多问题,想实现任何提效提质策略都举步维艰,上云势在必行,但外围数据又是如此重要,容不得一丝一毫的失落和谬误,如何平安、疾速的把外围业务平迁上云,在政府、企业的 IT 负责人心中画上大大的问号,阿里云混合云对此总结了一套卓有成效的解决方案。

基于「专有云企业版」集成数据库多种引擎,数据库生态工具、数据库自治服务等产品,在传统商业数据库向云数据库降级过程中,迁徙前精确评估,迁徙中确保安全高效,迁徙后充沛开释云数据的极致性能、可管可控能力。

关系型数据库 RDS:主备实例高可用,反对跨可用区与跨地区部署,三节点架构保障 RPO = 0

关系型数据库 PolarDB-O:提供 ADAM 迁徙评估工具,存储计算拆散架构下,利用了软硬件联合的劣势,为用户提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。100% 兼容 MySQL 5.6/5.7/8.0,PostgreSQL 11,高度兼容 Oracle

关系型数据库 OceanBase:自主研发 100% 知识产权,高性能、高并发、高可用、弹性可扩缩、双模兼容 MySQL/Oracle 语法

数据传输工具 DTS:反对 25+ 数据源引擎,反对跨引擎、跨平台、跨版本的高性能数据传输,可实现同城容灾保障

利用场景 - 大数据 +AI 解决方案备份.png

除了传统数据库迁徙解决方案外,还反对应用分布式关系数据库 PolarDB- X 的高并发在线拜访解决方案、剖析型数据库 AnalyticDB for MySQL 的大规模实时剖析解决方案、APM& 物联网解决方案等,笼罩数据库各个利用场景,让云上“数智”成为事实。

从合作壁垒到麻利翻新

中大型企业通常业务涉猎宽泛,面向用户群体多样,容易呈现企业外部不同业务间反复建设和资源节约的问题,每每建设新业务就要把根底数据、业务零碎从 0 到 1 再进行一次“反复造轮子”的工作。当这种状况大量呈现后,就会导致企业在外部环境变动时难以疾速造成战斗合力,调整优化业务方向。

阿里云混合云业务中台场景解决方案就是专为这个问题而生,企业业务千差万别,但外围零碎、要害流程和根底能力往往很相似,将这部分能力形象积淀到业务中台,再对不同业务进行技术性撑持,进而实现更高效、高质量的协同。

「专有云企业版」基于企业级分布式服务框架、音讯服务、分布式容器服务、数据库等产品构建业务中台,来帮忙政企客户突破业务孤岛、实现多业态多渠道交融,疾速实现业务翻新。

翻新麻利:大中台小前台模式激活了组织翻新,缩短了翻新周期,升高了试错老本;服务中心化的能力构建突破了“烟囱式”的 IT 架构,撑持业务麻利开发

商业智能:业务数据化 + 数据业务化的闭环模式,构建了商业智能的根底

最佳实际:阿里最早提出中台概念,并胜利施行落地,阿里中台所配套的中间件通过阿里多年双十一洗礼

利用场景 - 业务中台场景.png

有了业务中台当前,反复建设的“内卷式 PK”变少了,跨层级跨部门协调更顺畅了,真正聚焦在有价值的业务翻新上。

阿里云混合云,作为最早大规模商用的全自研原生混合云致力于为政企提供平安、稳固、凋谢、智能的技术基础设施,通过基于「专有云企业版」的全栈解决方案,助力政企建好云、管好云、用好云,做好 #政企数智翻新的同行者#!

长图.jpeg

更多产品资讯欢送拜访【阿里云混合云】官网(https://www.aliyun.com/soluti…)或退出钉群(32450454)交换。

原文链接:http://click.aliyun.com/m/100…

本文为阿里云原创内容,未经容许不得转载。

正文完
 0