利用混合云优化数据灵活性和性能

到 2032 年，全球数据存储市场规模将增长三倍以上，企业在管理不断增长的数据方面面临越来越大的挑战。向混合云解决方案的转变正在改变数据管理，增强灵活性并提高整个组织的绩效。

通过关注云采用的五个关键方面来优化数据管理（从发展数据策略到确保合规性），企业可以创建适应性强、高性能的数据生态系统，为人工智能创新和未来增长做好准备。

1. 数据管理策略的演变

数据管理正在经历重大变革，尤其是随着生成式人工智能的出现。越来越多的组织采用混合云解决方案，将私有云和公共云的优势融为一体，这对数据密集型行业和开始实施人工智能战略以推动增长的公司尤其有利。

麦肯锡公司的一项研究表明，企业的目标是到 2025 年将 60% 的系统迁移到云端，这凸显了灵活云战略的重要性。混合云解决方案通过提供开放式架构、将高性能与可扩展性相结合来应对这一趋势。对于技术专业人员来说，这种转变意味着使用能够适应不断变化的需求且不会影响性能或安全性的系统。

2.无缝部署和工作负载可移植性

混合云解决方案的主要优势之一是能够在几分钟内跨任何云或本地环境进行部署。通过 Red Hat® OpenShift® 等先进技术实现的工作负载可移植性进一步增强了这种灵活性。

此功能使组织能够将其基础架构与多云和混合云数据策略保持一致，从而确保可以根据需要移动或扩展工作负载，而不会被锁定在单一环境中。这种适应性对于处理各种合规性要求和不断变化的业务需求的企业至关重要。

3. 通过统一数据访问增强人工智能和分析能力

事实证明，混合云架构在推动 AI 和分析能力方面发挥着重要作用。Gartner 2023 年的一项调查显示，“三分之二的企业使用混合云来支持其 AI 计划”，这凸显了其在现代数据战略中的关键作用。通过使用开放格式，这些解决方案提供了统一的数据访问，允许在整个组织内无缝共享数据，而无需进行大规模迁移或重组。

此外，IBM watsonx.data™ 等高级解决方案集成了 Milvus 等矢量数据库，Milvus 是一种开源解决方案，可以高效存储和检索高维矢量。这种集成对于 AI 和机器学习任务至关重要，特别是在自然学习处理和计算机视觉等领域。通过提供对更广泛的可信数据的访问，它可以增强 AI 模型的相关性和准确性，从而加速这些领域的创新。

对于数据科学家和工程师来说，这些功能意味着可以为人工智能模型和应用程序更有效地准备数据，从而提高人工智能驱动的洞察和预测的准确性和相关性。

4. 使用适合用途的查询引擎优化性能

在数据管理领域，数据工作负载的多样性要求采用灵活的查询处理方法。watsonx.data 提供多种适合用途的开放查询引擎，例如 Presto、Presto C++ 和 Spark，以及 Db2® 和 Netezza® 等数据仓库引擎的集成功能。这种灵活性使数据团队可以为每项任务选择最佳工具，从而提高性能和成本效益。

例如，Presto C++ 可用于对大型数据集进行高性能、低延迟查询，而 Spark 则擅长处理复杂的分布式数据处理任务。与成熟的数据仓库引擎的集成确保了与现有系统和工作流程的兼容性。

这种灵活性在处理现代企业中各种类型和数量的数据时尤其有价值。通过允许组织优化其数据工作负载，watsonx.data 解决了在各种环境中快速传播数据的挑战。

5. 混合世界中的合规性和数据治理

随着数据监管越来越严格，混合云架构在保持合规性和强大的数据治理方面具有显著优势。FINRA（金融业监管局）的一份报告显示，与使用多个单独的云服务相比，混合云解决方案可以帮助企业更有效地管理网络安全、数据治理和业务连续性。

与纯多云设置（可能使跨不同提供商的合规工作复杂化）不同，混合云允许组织将敏感数据保存在本地或私有云中，同时使用公共云资源处理不太敏感的工作负载。IBM watsonx.data 通过内置数据治理功能（例如具有单一入口点和强大的访问控制）增强了这种方法。这种方法支持各种部署需求和限制，从而更容易实施一致的治理策略并满足特定于行业的监管要求，同时降低安全性。