成本控制和数据移动是希望实现数据驱动的企业面临的最大挑战

进步型企业想要实现数据驱动。他们需要能够快速找到、访问和处理企业的数据，以推动他们的洞察力和决策过程。打造数据驱动型企业是一项动态挑战，随着企业的演进，这一挑战将变得更加困难。

数据增长仍然是企业面临的最大存储挑战，而这一问题只会变得更糟；许多企业发现其管理的数据每 12 个月增长近 30%。数据增长是进步型企业的一个共同特征，这些企业不断创建新的应用程序和业务模式来推动增长。然而，不受控制的数据增长可能会阻碍他们的转型工作，同时也会使数据管理和数据保护变得更加困难。

工作负载可移植性是数据驱动型企业的一个关键促成因素，因为它允许企业利用各种执行渠道在资源可用的情况下跨多个公有云（甚至是内部数据中心）完成工作。对于任何希望利用多云或混合云环境的组织来说，数据移动都应是一个重要的考虑因素。

许多企业都在竭力将数据从内部环境迁移到公有云存储，尤其是在处理大型非结构化工作负载（如视频文件、图像、人工智能和机器学习数据），甚至处理大量标准工作效率文档时。在我们最近的一项研究《企业之声：2022 年存储、数据管理和灾难恢复》中，48% 的受访者经常（持续或每日）在公有云存储和内部环境中来回迁移数据，这表明迁移问题不是偶然发生的，也不限于数据中心关闭和基础架构升级等重大事件。

随着数据集不断变大，越来越多的企业希望利用支持提供商的物理传输将数据快速移动到新站点。尽管基于网络的迁移仍然很重要，但企业在移动大型数据集时仍要小心谨慎，确保生产应用程序不会占用宝贵的带宽。大多数企业都无法容忍数据迁移导致的大量停机，因此，越来越多的企业希望改进数据管理运维，这不足为奇。在我们的研究中，支持提供商的物理传输的使用率从 2 年前 18% 的迁移量增加到目前的 34%。

为了满足需求，企业必须了解如何利用云存储服务，同时还必须优化其使用以防止成本失控。企业可以使用第三方云成本优化工具帮助制定关键数据和工作负载放置决策。延迟关键型工作负载完成后，应将数据存储在低成本的对象存储上以降低成本并释放高性能资源以供其他工作负载使用。企业还应利用监控和管理工具来跟踪不断变化的工作负载需求。

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