如今，许多企业采取了“云优先”的心态，即建议IT人员先评估他们接收到的某一请求是否可以采用云存储。企业这么想很正常，因为云提供了许多好处，包括促进协作工作、在兼具弹性和性能的前提下提高灵活性、提供具有成本效益的数据存档功能，以及节约成本。事实上，据Gartner调研公司的Sid Nag报道称：“公共云之所以能够得到发展，是因为各大企业在采用公共云之后，能节省下14%的预算费用。”
然而，普及“云优先”策略的进程仍然发展很缓慢，正如Nag指出的那样：“。..越来越多的企业都希望使用云服务，但是，这一发展速度却超过了他们实际采用云服务的速度。毫无疑问，各大企业都非常希望能使用云服务，但是要真的移至云端的话，他们还得接受许多挑战。”
有很多因素阻碍着各大企业采用云服务，但是，企业要加快采用企业云服务的进程或许并没有那么困难。下面让我们来进一步看看要如何才能实现这一步。
鉴别热数据和冷数据
刚开始使用云服务时，各大企业普遍会先从数据存档开始，因为将不再需要的数据移至云端所面临的风险很低。然而，低风险并不意味着云存档项目会比其他项目更简单，因为IT人员们必须进行大量研究来弄清哪些应用程序需进行换代，以及相应数据的存储位置。接着，他们就得确定哪些存储资源共同管理着关键业务数据，再筹划活跃应用程序的迁移步骤。随后，IT人员必须规划好进行这一迁移过程的时间点，然后在非工作时间时执行迁移，以保证业务能不被中断。完成这一过程需要耗费一些时间，因为数据移至云端时使用的网络带宽通常比较缓慢。事实上，一些企业甚至会运行sneakernets，来确保数据可以在不会中断业务进展的前提下快速且安全地移至云端。
元数据引擎可以使此过程更简单化。作为数据管理软件层，它可以使企业将云存储以另一层的形式添加至全局命名空间中。而一旦添加了云存储，元数据引擎就可以根据管理员设置的步骤，自动将冷数据负载平衡至新的云资源当中。比如，元数据引擎可以自动识别数据活动，并根据IT人员定义的时间窗（如：30天、6个月或3年）来归档在这一时间段内未发生活动的任何数据。然后，即便数据在活动中，它还是可以在内部存储和一个或多个云之间进行移动，但不会中断应用程序的访问。
重要的是，与典型归档解决方案相比，元数据引擎可以帮助IT人员更智能地归档数据。首先，流行的归档工具是基于简单文件创建日期来作出移动决策的，但元数据引擎可以检测出数据是否全部接受了访问（是由应用程序还是由用户访问的），如果是的话，它就会将这些数据保存在内部。其次，只有在不影响其它正在运行的应用程序的前提下，数据才能被移至云端，因为这能保证业务不被中断，同时还能使归档迁移在无需IT人员干预的情况下随时进行。在数据移至云端前，通过使用广域网优化技术将其进行去重和压缩可以缩短迁移时间，同时还能通过对活动数据和静态数据进行加密来保证迁移过程的安全性。
应用意识可以降低活跃应用程序的云成本
据IBM报告，“通常，大约75％的存储数据是非活动的，很少有用户、进程或应用程序会访问这些数据，而对新数据（通常为年限少于1年的数据）的访问请求却占总请求数的90％左右。”这就意味着，应用程序使用的大部分存储容量都被浪费在存储不会被访问的数据上了。
当然，大多数企业都会想要通过放弃需要换代的应用程序来节省下更多的成本，但他们通常不会这么做，而这其中的原因也不难理解，因为将与实时应用相关的冷数据移至云端会面临三个关键的挑战。首先，如果应用程序突然需要使用这些数据的话，IT人员就必须费劲心思地将其恢复到内部存储中。其次，由于公共云服务供应商往往会为检索存储数据收取带宽费，因此企业还得考虑恢复数据所需的费用是否会不利于成本的节约。最后，云归档数据通常是以对象的形式被存储的，这就意味着要使用检索到的对象数据，就必须修改应用程序才行。
然而，元数据引擎也可以解决所有的这些挑战，因为它可以确保全局命名空间中的所有数据仍然可以接受访问，而且当应用程序再次需要这些数据时，元数据引擎还可以对其进行自动检索。由于元数据引擎可以提供检索单个文件的功能，因此带宽费还可以降至最低。通常，如果一个企业需要从备份恢复单个文件的话，就仍需支付带宽费才能将整个备份捆绑包移至内部，再将其还原，才能恢复该文件。而如果该数据包中包含视频和音频文件的话，那企业就需为此支付大笔带宽费用。使数据如文件那般易于访问还意味着企业不必修改应用程序就可以使用对象数据。
在“2017年存储行业发展趋势”大会中，Gartner公司预测，“到2021年，超过80％（现为30%）的企业非结构化数据将被存储在企业和云数据中心的扩展文件系统和对象存储系统中。” 而使用元数据引擎管理整个企业和云端中的数据可以使此转化过程变得更简单。PB级规模的企业能在所有存储空间中自动化从创建数据到归档数据的步骤，其中包括将公共云整合为一个活动文档。另外，许多核心管理任务也将可以被自动化，这就使各大企业能更简单地最大化存储效率并节省云成本，同时也确保了满足服务水平所需的性能和保护。
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