—让您的整个运营变得更好，更快，更强大。在许多方面，它都有。但很可能，您的数据湖已经开始类似于大太平洋垃圾修补程序。它不是垃圾，而是 " 堆积 " 数据—设计不当，不必要地复杂且通常不需要的代码。

没有人希望累积 crusft 代码。此外，还有一些最佳实践可用于从基础架构的暗角中清除数据。在清理技术债务时，您将获得一个难得的机会来重新组织整个企业：连接，集成和全面改进公司的数据和应用程序。数据可以位于任何位置，包括内部，云中，两者之间，但利用和管理这些数据的业务流程必须显而易见。（而且从旅途中看不到它们，这也是为什么会有这么多的人把您的 ATtic 紧紧地紧紧地抓住的原因。）

与此同时，变革的速度令人清醒。McKinsey & Company 发现，到 2020 年 6 月，电子商务在这一季度的增长速度比过去 10 年加快。这不仅仅是因为规模的扩大，我们知道数据的范围已经扩大。事实上，物理通道正在消亡。随着人类行为不断变化，我们的日常生活也在线上发展，并进入软件即服务（ SaaS ），平台即服务（ PaaS ）和基础架构即服务（ IaaS ）渠道，企业必须通过预测变化而不是对变化做出反应来支持这种增长。这从 IT 团队开始。您的团队

为什么选择这本电子书？ 

本电子书旨在帮助您了解如何以及为何构建标准化数据架构，这是一组统一标准，用于控制收集的数据以及数据的存储，集成和使用方式。它并不是要绘制一个昂贵的参考架构，而是让您实施 sans 环境。最终，我们希望帮助您掌控云端，数据中心和边缘的数据。为此，请构建一个合理的数据服务堆栈，以便在基础架构中实现融合，进而在日常运营中实现融合。幸运的是，您的 IT 团队已经具备了促进互联集成存储基础架构的技能，因此您的公司可以在技术蓬勃发展的同时取得成功。让我们更深入地了解构建标准化数据架构的三大障碍以及如何解决这些障碍。

如果您不是一家数字化优先的公司，您将落后于人。要取得比同行更成功的成果，您必须加快数字化工作，而不是减慢其速度。即使您已经完全实现了数字化，您也可能会发现，您为构建一个精简的堆栈所做的努力会被无序的数据或难以实现的流程所混淆。这种摩擦及其伴随而来的障碍正是我们所说的变化 - 稳定性矛盾。

变化 - 稳定性的矛盾 

数字化将应用程序领导者推向两个反向方向：承担适应新竞争环境的风险或保持现状。从组织和技术角度来看，变革已经在发生，它需要在应用程序，存储架构和众多其他相邻技术方面取得相应的进步。同时，企业不应引入太多风险。他们需要保持能力和运营稳定性，尤其是在当前的经济环境下。这种推拉让企业无法为变革做好充分的准备，因为在这种需求冲突的环境中，企业无法正确开发解决未来问题所需的工具和架构。但是，这个问题不是无法解决的；您可以通过清点资源，确定薄弱点并制定明确的计划来平衡风险和回报来解决这个问题。

有三个前风阻碍了标准化架构

根据我们的经验，在您着手创建标准化架构时，可能会遇到三个主要障碍：

1. 数据存在于一个并行的世界中 

暗数据，冷存储，软盘—我们已见过。从本质上说，您的无规则数据导致了效率低下的现象的累积，而这些现象已经影响到您的系统。此外，您的组织可能还存在技术债务（或 " 代码债务 " ）。技术债务的产生来自于以最快速的方式对解决方案进行代码编写，而不是以更高效，更昂贵的方式进行代码编写。例如，假设开发人员继承了一个仓促编程的功能的原有代码；几年后，该代码可能无法理解。如果原始代码背后的思路不明确或代码不够清晰，则向功能更强，标准化程度更高的数据管理模式过渡将是一场艰难的斗争。当代码变得混乱时，通常会涉及重构。由于这些属性，迁移到标准化数据架构的成本和难度（即 " 技术债务 " ）都更高。 

2. 基础架构方面的资金要求比较紧

遗憾的是，获得基础架构资金并非总是易事。为什么？" 枯燥 " 的后端问题无法在桌面上占有同等的席位，而其他业务计划往往优先于优化存储的项目。因此，资金错误可能会阻碍云采用，关键升级以及您的长期竞争优势。IT 部门不需要通过投资基础架构来快速轻松地实施未来的改进，而是可以获得相当于更多的 cat 视频。在没有最佳实践的情况下构建的每一项新的战术改进都增加了技术负担，这意味着未来构建任何冷酷产品都将出现外部和延迟。

3 ，存在着一个理念数据困境 

我们是将 " 云 " 放在数据中心还是将 " 数据中心 " 放在云中？随着基础架构的可编程性， IT 和运营主管将基础架构关键方面的责任移交给软件开发人员；这一迁移不可避免地会导致组织出现问题。为什么？因为软件开发人员是一个非常好的人。如果开发人员在基础架构决策中发挥更强的作用，则可能会出现看似非传统的选择， IT 主管可能无法立即了解这些选择。我们见证了 " 基础架构开发人员 " 的兴起，这是一位新的超级英雄。她是代码创建者，自动化工程师和整体构建经理。她是一位工具制造商，颠覆了过时的职业孤岛概念，推动企业重新思考基础架构，数据，云和代码。因此，在不断变化的世界中，您必须不断重新思考角色。而对于理念性数据的困境，这取决于它。正如我们将要讨论的那样， " 云 " 和 " 数据中心 " 不必互相排斥。 

要实现统一堆栈，您需要进行连接和集成。谈到数据架构时，您必须谈论存储。通过快速浏览您的数据中心，您已经知道，您所处的环境中存在着一个由不同阵列和高度定制的集成代码组成的巨大空间，这些阵列和代码可以细分数据孤岛，从而有助于信息共享。尽管公有云似乎可以解决问题，但它们也容易受到数据孤岛的影响。在这种情况下，统一数据服务堆栈可以解决多个问题。下面介绍了如何构建。

1.确定可以停用或重新构建的系统的优先级，然后确定应将哪些系统迁移到公共云。  

制定并记录您的多云战略是制定通用数据架构的第一步，也是必不可少的步骤。评估旨在解决多个数据子系统问题的现有技术。您的目标是在一个解决方案上实现标准化，该解决方案可提供可预测性和通用管理，不受运行该解决方案的数据中心或公共云的影响。  

2. 选择基于云的新解决方案。  

想想您有哪些自动化机会，然后您可以在整个系统生命周期内计划债务偿还（换言之，持续改进已部署的云解决方案）。  

3. 通过与利益相关方合作减少复合技术债务。  

请确保涵盖 IT 及其他所有领域（尤其是企业架构和应用程序开发团队），以便您可以管理其直接权限之外的债务。 

您可以将应用程序与云中的新服务集成在一起，并减轻技术负担

执行这些步骤后，您可以将数据中心扩展到云中。摆脱了不同数据控制平面的复杂性，跨云管理和管理许多工作负载变得更加简单。企业可以从每个云提供商的功能中受益，而不会影响运营的可预测性。这意味着企业现在可以放心地将业务关键型应用程序和企业级存储服务（以前需要重新构建）迁移到公共云。请记住，领先的云平台不仅支持应用程序（包括虚拟机和容器管理系统）的巨大基础架构要求，而且还提供全局自动调整功能。通过此功能，企业可以将数据中心应用程序迁移到云平台。我们重申：您可以将应用程序与云中的新服务集成在一起，并支付技术债务。良好的集成是指让应用程序和数据结构协同工作，无论它们位于企业内部还是外部。这意味着 IT 团队可以自由创建一个强大，通用且性能高的存储架构，以展示可信且可量化的业务价值。反过来，您可以为整个组织定义通用准则，并考虑业务目标，优势，风险和关键采用标准。换言之，压力更小，业务成果更好，休息室提供免费的浓缩咖啡。现在，关于实际要构建此… 的人员

让 IT 团队的生活更轻松 

请考虑 IT 团队面临的日常挑战： 

1. IT 部门以外的开发团队正在处理自定义软件应用程序或企业聊天机器人。每个自行开发的应用程序都有自己的一组在云中的生活要求。它不会像 SAP 和 Oracle 那样随附说明手册。 

2. 某些业务部门员工需要将新收购的应用程序与现有系统快速集成，实际上，这已经在使用第三方集成服务。 

3. 不专门从事应用程序和系统集成的员工必须在自己的项目范围内完成此任务，例如开发自定义移动应用程序或内部数据库。

所有这些任务都给 IT 员工增加了工作的复杂性，给他们带来了沉重的负担。

释放主集成商的成就

由于技术负担和成本的增加，基础架构的现代化在一开始可能会更加昂贵。简单的解决方案？在标准数据存储环境中部署和构建。通过现代化，您可以防止出现 entropy 状态。您正在为公司的未来进行规划，而不再仅仅是在频繁重构过程中中断或耗费大量时间时修复问题。这种统一环境将广泛的云和内部应用程序，系统和数据库连接在一起，并可同时部署在云和内部。在公共云中部署此架构时，通常可为应用程序提供预定义的 API ，并可通过标准化工具构建自定义连接器。换言之，这种成就？您已解除锁定。

这是我们通常采用 NetApp 解决所有这些问题的方法的一部分。 

但我们不会这样做。我们不会这样做。我们会轻轻地轻声细语。但是，如果您感兴趣，请执行以下操作： 

• 我们开发了一个几乎可在任何位置运行的统一数据服务堆栈。 

• 我们提供一套全面统一的存储和数据管理服务。 

• 这些产品可在内部，云中以及之间的所有变体中使用。 

• 我们的产品提供标准化保障，在您离开工作岗位后很长一段时间内便可实现更好的 GIG 。（因此，您无需担心旧代码太糟糕或会加重公司的技术债务负担。） 

无论您的数据位于何处，现在都是掌控数据，连接数据并进行集成的时候了。