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傳統數據庫的五大陷阱!

時間:2019-11-26 08:36:29   閱讀:

    Microsoft SQL Server,Oracle,SAP HANA,PostgreSQL,MySQL。對于許多組織而言,這些數據庫是其成功的重要組成部分,但其潛力卻受到了阻礙。這是因為這些數據庫中有太多仍在舊版IT基礎架構上運行。
 
    遺留的IT在各個角落都充滿孤島和復雜性,既沒有效率,也沒有足夠的可伸縮性來繼續運行這些數據庫。除了在傳統基礎架構上運行關系數據庫的性能低下和效率低下外,您的IT團隊還可能會遇到以下一個,兩個或所有陷阱。
 
申傳統數據庫的五大陷阱!
 
筒倉=利用率低
 
    對于在傳統基礎架構上運行的企業而言,筒倉是一個非常熟悉的痛點。盡管筒倉確實可以滿足獨特的數據庫和應用程序需求,但它們卻增加了直接的資本成本和運營成本。對于許多組織而言,其CPU利用率僅為20%,這需要更多的硬件,因此需要更高的許可成本。
 
    但是,有了所有這些額外的設備,您將獲得一個復雜的部署,管理和付費環境。“額外”設備所需的電源,空間和冷卻要求也不是免費的。
 
從基礎設施到員工
 
    培養皿中不存在您的基礎結構。基礎架構發生的事情會影響您的業務流程,最重要的是會影響您的員工。以下是其工作原理的細分:
 
    基礎設施工藝流程人慢速配置
    長期費用高
    表現不一致
    叉車難以縮放
    漫長而復雜的升級
    很少有時間致力于創新
    需要昂貴的IT專家來管理復雜性
    生產力低下
 
    當您的員工在數據中心中花費太多時間而在業務轉移項目上花費的時間太少時,不僅員工保留率下降,而且您的業務將停留在創新煉獄中。
 
應用程序不可用
 
    數據丟失和不良的應用程序可用性是大多數企業關注的主要問題,但事實是,大多數關鍵業務應用程序的保護不足。為什么?對于依賴于傳統基礎架構來支持其虛擬化應用程序的企業而言,它們通常會面臨太多的停機時間。
 
    另外,并非所有數據庫應用程序都是平等創建的,因此了解哪些指標對您的應用程序最重要很重要。您可以使用以下3種措施:
 
    IOPS:面向事務的應用程序(例如數據庫,OLTP和電子郵件)的存儲性能通常以每秒I / O操作(IOPS)來衡量。為了使IOPS比較有意義,您必須考慮操作的大小(通常為4 KB和8 KB)以及讀/寫操作的組合。
 
    延遲:延遲衡量I / O完成所需的時間。對于衡量IOPS性能的應用程序,延遲非常重要。實時交易,OLTP和其他對時間敏感的應用程序可能對延遲特別敏感。
 
    吞吐量:也稱為“帶寬”,吞吐量衡量的是移入和移出存儲的數據量。諸如數據倉庫和OLAP之類的某些應用程序依賴對大型數據塊的順序流訪問,因此這些應用程序的I / O性能以MB / sec或GB / sec為單位。
 
復雜的虛擬機監控程序環境
 
    如今,有89%的組織表示其IT環境過于復雜。即便如此,企業IT團隊仍然依靠多個虛擬機監控程序,從而產生了不必要的復雜性,運營開銷和數據中心“混亂”。
 
    另外,大多數IT解決方案都存在明顯的局限性,這使您的IT團隊陷入困境,并增加了總成本。昂貴的管理程序許可費也不例外。
 
云時代
 
    我們處在云時代。更具體地說,我們處于混合云和多云時代。因此,毫不奇怪的是,越來越多的企業希望利用云的功能來運行傳統的企業應用程序和云原生應用程序。
 
    但是,要利用混合云和多云的功能,您的基礎架構需要同時支持這兩種功能-傳統的IT體系結構根本無法勝任。許多企業無法提供云服務來補充和支持其數據庫環境,無法進行復雜的多云管理,并且面臨昂貴的數據保護和災難恢復費用。
 
在正確的基礎架構上運行數據庫
 
    如果您準備將數據庫移動到其他地方,則可能會遇到一些性能問題。會改變嗎?會受到阻礙嗎?如何確保其一致性?
 
    而且,如果您是第一次進行虛擬化,則性能可靠性將成為更大的問題。但是在傳統基礎架構上,要確保半可靠的性能,就需要進行持續且乏味的調整。
 
    在超融合基礎架構(HCI)上,您無需進行任何調整。在HCI的支持下,Nutanix Enterprise Cloud使用適應性強的群集為事務性工作負載提供出色的隨機讀寫性能(IOPS),并為流工作負載提供出色的順序讀寫性能(帶寬)。
 
    另外,HCI完全支持您的數據庫應用程序工作負載(無論增長速度如何)。由于傳統基礎架構經常需要昂貴且困難的升級,因此希望擴展其數據庫的企業并非總是具備良好的能力。這就是為什么超融合基礎架構一次擴展一個節點,用一個平臺替換復雜,昂貴的舊組件,并在集群中分配所有操作功能以提高性能的原因。簡而言之:擴展更輕松,停機時間為零。
 
    從災難恢復到簡化到自動化,超融合是以最有效,最具成本效益的方式運行數據庫的最明智的選擇。

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