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通过数据虚拟化和容器化使数据库现代化,从而获得更高的 ROI

来源:至顶网大数据频道    2020-11-11 15:34:48

关键字: 大数据 IBM DB2

IBM Db2现在作为 IBM Cloud Pak for Data的扩展提供,提供了数据虚拟化的容器化体验,甚至比以前更灵活。

 

数据库需要比以往任何时候都支持更多的功能。 它们必须在混合多云环境中适应来自各种来源的多种类型数据。 与此同时,数据库必须提高效率,提供超值的价值和投资回报(ROI)。 幸运的是,数据库技术已经发展——包括采用虚拟化和容器化——以应对这些挑战。

IBM Db2现在作为 IBM Cloud Pak for Data的扩展提供,提供了数据虚拟化的容器化体验,甚至比以前更灵活。 通过我们独家的现代化升级计划,现在的Db2客户可以更轻松地访问 IBM Cloud Pak for Data带来的好处。

正如 IBM Data和 AI总经理 Daniel Hernandez在最近的一段视频中提到的那样,那些使数据库技术现代化的人可以看到,部署一致性更强,部署时间更短,对 ETL的需求减少,以及运营、基础设施和平台成本节省。 最终的结果是能够提供更高的 ROI和更快地达到收支平衡点的解决方案。

使用容器化数据库更快地部署和节省成本

在几周的计划和配置之后,传统数据库可能要花费数小时才能部署。 像Db2这样的容器化数据库驻留在 RedHat OpenShift平台上,需要不到5分钟的时间来部署。 在红帽(Red Hat)和其他人委托进行的一项2017年研究中,集装箱化让73%的用户开发了更一致的部署流程。[1] 这允许数据库更快地提供附加价值,更快地达到预期的投资回报率水平。

完全集成的环境还减少了传统部署经常要求员工进行的人工干预,使他们能够专注于价值更高的工作,并减少人为错误的可能性。 两者都有助于更顺利地提高公司的洞察力。 管理和支持通常会占数据库拥有成本的60%。 对于每100台虚拟机(VM),每月可以通过简单的自动补丁节省30个劳动时间。 通过自动备份、升级和更新,可以节省高达26%的运营成本。

当需要扩展数据库的功能时——不管是数据收集、治理、分析还是与 AI相关的——类似的容器化功能可以很容易地在 Cloud Pak for Data平台上与Db2实现和集成。

 

为混合多云的灵活性提供更快的价值

当容器驻留在 OpenShift这样的平台上时,它可以部署到 OpenShift可以部署的任何地方。 在实践中,这意味着容器化数据库可以放置在本地、私有或公共云中,或跨多个供应商的平台,同时仍能为用户提供无缝体验。 然后,可以使用本地资源创建更稳定的工作负载,并创建更多依赖于跨一个或多个公共云伸缩的可变工作负载。 也许正因为如此,DB2 on Cloud Pak for Data的 IT基础设施和开发平台成本降低了38%。

多个存储选项提供了额外的灵活性。 DB2 on Cloud Pak for Data提供基于容器的软件定义存储,如 RedHat OpenShift容器存储和 IBM Cloud存储。 这些存储选项使客户机能够快速旋转容器,最小化测试和开发团队交付结果所需的时间和精力。

 

虚拟化、治理和人工智能提高了数据库效率

为了充分发挥其作为人工智能有效驱动力的潜力,数据库必须具备虚拟化和治理能力。 无论数据驻留在何处,数据虚拟化都支持从单点访问数据,从而消除了昂贵的迁移或耗时的 ETL流程。 一 份报告发现虚拟化减少了25%到65%的 ETL请求。

此外,可以在该单一访问点对数据进行治理,以确保数据得到清理,并正确验证了用户的访问。 用户可以对数据的准确性有信心,反过来,公司可以对他们创建的分析和 AI模型所提供的见解的准确性有更大的信心。

由于内置的 AI特性,这种级别的数据访问和治理对于Db2尤其重要。 其中包括为提高效率而进行的机器学习查询优化,基于信任的查询——它以准确率而非简单的“是”或“否”答案返回查询结果——基于关系的洞察力的图形数据库功能,以及更容易利用这种日益重要的技术的完整区块链支持。

在 IBM Cloud Pak上轻松升级到IBM DB2 for Data

为现有的Db2用户升级到 Cloud Pak for Data非常简单,您可以在其基础中使用产品。 对于那些选择升级到 DataStage、 Cognos和 IBM Planning Analytics以及 Watson Studio高级版的用户来说,这是正确的。

通过阅读我们的白皮书,“升级到敏捷”,联系您的销售代表,或者安排一个免费的电话与IBM专家了解更多。

[1] Forrester Research。 容器:2017年真正的采用和用例。

了解更多IBM 数据与AI解决方案请访问:

http://www.zhiding.cn/special/IBM_2020_AI

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