A virtualização de dados: 6 melhores práticas para ajudar a empresa a “entrar”

Algo que não se falou sobre o suficiente no mundo da orientação a serviços é a virtualização de dados. Ou seja, é útil para ser capaz de extrair dados de várias fontes em uma camada de serviço abstraída, contra ter serviços ou aplicações tocando bases de dados de produção ao vivo. Isso ajuda a reduzir a necessidade de armazenamento físico, e fornece uma interface comum para todas as aplicações que utilizam os dados, especialmente de BI, análises e sistemas de transação.

Os porquês e comos de virtualização de dados são explorados por Judith Davis e Robert Eve em um novo livro, Dados Virtualização: Indo além da integração de dados tradicional para conseguir negócios agilidade. Como acontece com qualquer engajamento tecnologia de serviços, a virtualização de dados envolve um monte de jogadores em toda a empresa, de modo desafios tendem a ser mais organizacional e cultural do que técnica.

Davis e Eva esboço 6 chave de melhores práticas ninguém a realizar um esforço de virtualização de data precisa considerar

1) centralizar a responsabilidade para a virtualização de dados. “A principal vantagem aqui é a capacidade avançar o esforço rapidamente e assumir conceitos maiores, como a definição canonicals comuns e implementar uma componente de armazenamento inteligente”, dizem os autores.

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2) Acordar e implementar um modelo de dados comum. “Isso vai garantir que os dados consistente e de alta qualidade, tornar os usuários de negócios mais confiante nos dados e fazer a equipe de TI mais ágil e produtivo.”

3) Estabelecer uma abordagem de governação. “Isso precisa incluir a forma de gerir o ambiente de virtualização de dados. As questões principais são quem é responsável pela infra-estrutura compartilhada e de serviços compartilhados.”

4) Eduque o lado do negócio sobre os benefícios da virtualização de dados. “Alocar tempo para consultar com os usuários de negócios e fazer com que eles entendam os dados,” Davis e Eva aconselhar. “Estabelecer um esforço contínuo para tornar a virtualização de dados aceitável para outras áreas da organização.

5) Preste atenção ao ajuste de desempenho e escalabilidade. “Ajuste o desempenho e teste da solução de escalabilidade no início do processo de desenvolvimento. Considere levar em capacidade de processamento massivamente paralelo para lidar com o desempenho das consultas em dados de alto volume. Acomodar o fato de que os usuários são imprevisíveis em análises e relatórios ad hoc.”

6) Tire uma abordagem gradual para implementar a virtualização de dados. “As primeiras resumo das fontes de dados, em seguida, a camada de aplicações de BI em cima e gradualmente implementar os recursos de federação mais avançadas de virtualização de dados.”

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