A quantidade de dados que as empresas devem gerenciar cresceu, graças à chegada de inovações como a Internet das coisas e da Inteligência Artificial (IA).
Soluções com enormes conjuntos de dados geram a necessidade de uma infraestrutura de armazenamento que possa se expandir tão rapidamente quanto os dados de entrada, e uma arquitetura de servidores pronta para o armazenamento de objetos pode ajudar.
O armazenamento de objetos pode ser dimensionado para níveis de capacidade mais altos, enquanto continua a fornecer altos níveis de resiliência. Ele oferece uma arquitetura básica para a criação dos ambientes de armazenamento em nuvem privada e híbrida certos para capturar, preservar, acessar e transformar dados.
Uma arquitetura de servidores de armazenamento de objetos também permite que as empresas adicionem capacidade quando e onde precisam globalmente e, então, permite que gerenciem tudo como um único recurso de armazenamento.
Desta forma, o armazenamento de objetos oferece escalabilidade ilimitada, exigindo muito pouco gerenciamento, e a um preço baixo que rivaliza as tradicionais formas de armazenamento.
Uma arquitetura de servidores para o armazenamento de objetos simplifica o gerenciamento de dados não estruturados, oferecendo alta disponibilidade e consistência
Ótimos exemplos de armazenamento de objetos são vídeos e imagens online, onde são postados uma vez e vistos muitas vezes na web. Isso acontece porque a arquitetura de armazenamento de objetos é única, fornecendo alta disponibilidade em todas as regiões com consistência de dados, o que significa que os dados serão os mesmos em todos os lugares.
Com uma arquitetura de servidores voltada para o armazenamento de objetos, é possível ter disponibilidade de dados mesmo quando um data center inteiro está inativo ou inacessível, porque o armazenamento de objetos usa codificação de eliminação ou réplicas em vários data centers. Os arquivos são gravados uma vez e nunca ou raramente modificados podem ser facilmente compartilhados na web com um armazenamento de objeto.
Outra área onde a uma arquitetura de servidores para armazenamento de objetos oferece grande valor é na extração e preservação de valor de conjuntos de big data não estruturados.
Por exemplo, os dados da Internet das coisas muitas vezes devem ser processados quase instantaneamente, onde quer que os dados estejam temporariamente, para produzir insights acionáveis.
Para análises de longo prazo e aprendizado de máquina, as soluções de armazenamento, de objetos projetadas para grandes conjuntos de dados, uma arquitetura de servidores adequada será essencial, apresentando um ROI para ganhos de longo prazo e valor de negócios.
Fazendo a transição para uma arquitetura de servidores visando o armazenamento de objetos
A transição para a arquitetura de servidores para o armazenamento de objetos é relativamente fácil porque muitos sistemas de armazenamento de objetos simulam uma estrutura de diretório de sistema de arquivos.
Como resultado, a transição de outra plataforma tradicional para armazenamento de objetos é realmente algo considerado natural. Basicamente, basta copiar os dados de uma plataforma para outra.
Como os dados não estruturados continuam a crescer a uma taxa quase incontrolável, o time de TI deve começar a fazer a transição para o armazenamento de objetos o mais rápido possível.
No entanto, como em qualquer projeto, a TI terá a maior chance de sucesso começando com aplicativos menores e criando um backup de dados em um ambiente diferente. Isso deixa a equipe com espaço para eventuais ajustes e uma chance de aperfeiçoar suas estratégias de armazenamento de objetos antes de escalar.
O mundo está gerando quantidades cada vez maiores de dados. Ao mesmo tempo, há uma aceleração da riqueza e do imediatismo da informação
Big data e o fast data, (análise e processamento em tempo real), geram novas questões sobre como gerenciamos essa crescente diversidade de conteúdo, transações, feeds e insights.
Com uma arquitetura de servidores voltada para o armazenamento de objetos, podemos continuar a dimensionar a capacidade necessária para extrair um valor mais profundo de big data e fornecer os níveis mais altos de desempenho necessários para tecnologias emergentes possibilitadas por dados rápidos.
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