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클라우드 서비스

데이터 마이그레이션 프로젝트를 계획할 때 고려해야 할 사항

길 위치

6년 2022월 XNUMX일 -

데이터 마이그레이션은 간단해 보입니다. 정보를 한 곳에서 다른 곳으로 옮기기만 하면 됩니다. 그러나 오늘날 대부분의 조직에는 수백만 개의 파일과 데이터베이스 레코드가 있습니다. 데이터 마이그레이션은 종종 거대하고 매우 복잡한 프로젝트입니다.

Dimensional Research 연구에 따르면 데이터 마이그레이션 프로젝트의 62%가 실패했거나 예상보다 훨씬 더 어려웠습니다. 응답자의 절반 이상(55%)이 프로젝트가 예산을 초과했다고 말했습니다. 데이터를 클라우드로 마이그레이션하는 조직 중 43%는 프로젝트가 XNUMX년 이상 걸릴 것이라고 말했습니다.

종종 데이터 마이그레이션 프로젝트는 IT 인프라를 클라우드로/에서 마이그레이션, 애플리케이션 현대화, 머신 러닝과 같은 신기술 구현 또는 이들의 조합과 같은 더 큰 이니셔티브의 구성 요소입니다. 또한 새로운 시스템, 응용 프로그램 또는 프로세스에서 사용할 정보를 준비하기 위해 데이터 변환이 필요한 경우가 많습니다.

비용 요소

데이터는 매우 귀중한 IT 자산이지만 많은 조직에서 스토리지 솔루션을 최소화해야 하는 비용으로 간주합니다. 기업은 항상 비용을 절감할 수 있는 방법을 찾고 있으며 최근에는 이를 위해 데이터를 퍼블릭 클라우드로 이동해야 합니다.

퍼블릭 클라우드는 처음에는 경제적인 선택처럼 보일 수 있습니다. 현장 스토리지를 구입하고 유지 관리할 필요가 없으며 거의 ​​무제한 용량을 제공합니다. 그러나 클라우드 스토리지는 상당한 비용이 될 수 있으며 많은 조직에서는 운영 비용 절감을 위해 클라우드 데이터의 최소 일부를 온사이트 스토리지로 다시 송환하는 방법을 찾는 경우가 많습니다. 또는 데이터를 온프레미스에 보관해야 하는 요구 사항이 있을 수 있습니다.

비용이 데이터 마이그레이션의 원동력인 경우 프로세스는 가치를 극대화하기 위해 데이터가 필요한 위치에 대한 철저한 분석으로 시작됩니다. 그러한 결정을 내릴 때 조직은 비용 절감 이상의 것을 고려해야 합니다. 최상의 솔루션은 데이터를 변환하여 수익을 창출하거나 비즈니스 프로세스를 간소화하거나 고객 경험을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.

가치 창출

좋은 예는 머신 러닝 도구를 사용하여 많은 조직이 축적한 방대한 양의 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 것입니다. 너무 자주 해당 데이터는 데이터 센터 또는 여러 시설에 걸쳐 있습니다. 따라서 기계 학습 모델을 개발하는 데 사용하려면 먼저 통합, 합리화 및 변환해야 합니다.

기계 학습 도구는 고품질 데이터를 사용하여 데이터를 분석하고 비즈니스 위험을 줄이고 새로운 제품/서비스를 생성하거나 새로운 비즈니스 모델을 구현하는 데 활용합니다. 모든 주요 공용 클라우드 플랫폼에는 데이터 사전 처리 및 모델 교육 및 평가를 처리하는 기계 학습 제품이 있습니다. API는 출력을 현장 IT 인프라에 연결합니다. 이를 통해 조직은 소규모로 시작하여 기계 학습을 현장에서 지원하는 데 필요한 인프라와 기술 세트에 투자하기 전에 기계 학습에 대한 경험을 얻을 수 있습니다.

Rahi가 도울 수있는 방법

Rahi의 숙련된 팀은 다양한 산업 분야의 조직이 스토리지 비용을 최적화하면서 데이터에서 더 많은 가치를 추출하도록 도왔습니다. 당사의 전문가는 온프레미스 및 클라우드 플랫폼을 모두 이해하고 최적의 하이브리드 인프라를 생성하기 위해 두 가지 장점을 모두 활용하는 솔루션을 최적화하는 방법을 알고 있습니다. 우리는 데이터 마이그레이션 결정을 명확하게 보여주고 추진하며 정당화할 수 있는 가치 제안을 명확하게 제시하는 재무 모델을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

그런 다음 여러 데이터 소스의 통합, 합리화 및 변환을 포함하는 효과적인 데이터 마이그레이션 전략을 세울 수 있습니다. 이 접근 방식은 입증된 방법론을 기반으로 하며 기한, 규모, 소스 및 데이터 유형에 맞게 고유하게 사용자 지정됩니다. 개발자가 사용자 지정 응용 프로그램이나 스크립트를 작성할 필요가 없거나 최소화하면서 데이터 변환을 용이하게 하는 로우 코드 및 노코드 도구를 활용할 수 있습니다.

프로세스의 핵심 구성 요소는 마이그레이션 후 테스트 및 검증입니다. 우리 팀은 데이터가 비즈니스 프로세스를 주도하고 정확한 기계 학습 예측을 보장하며 의사 결정을 용이하게 하는 신뢰할 수 있는 출처임을 보장합니다.

데이터 마이그레이션은 광범위한 사전 계획과 신중한 실행이 필요한 복잡한 작업입니다. 데이터 마이그레이션 프로젝트의 성공을 보장하기 위해 Rahi가 도와드립니다.

저자

  • Gill Wichi는 Rahi의 기술 솔루션 아키텍트입니다. 스토리지 분야에서 25년 이상의 경력을 쌓은 그는 구성 요소, DAS(Direct Attached Device)에서 클라우드 스토리지 솔루션 및 그 사이의 모든 것에 이르기까지 스토리지의 거의 모든 측면을 다루었습니다. Gill은 전문 서비스 엔지니어로 재직하는 동안 Bay Area의 일부 대기업에 지침 및 관리 서비스를 제공했으며 결국 San Fran과 그 주변의 여러 미션 크리티컬 비즈니스를 위한 디자인 아키텍처 솔루션을 제공하는 것으로 졸업했습니다.cisco 만. 쉬는 시간에 그는 두 마리의 저먼 셰퍼드 개와 함께 하이킹을 하고 그의 정원에 피해를 입히는 것을 좋아합니다. 역시 두 마리의 저먼 셰퍼드 개로 인해 발생했습니다.

, 기술 솔루션 설계자

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