P:
Jakie są zalety modelu migracji opartego na popycie?
ZA:Korzystanie z modelu migracji opartego na zapotrzebowaniu może pomóc firmom udoskonalić sposoby przenoszenia danych i uaktualnienia ze starszych systemów do nowych konfiguracji dostarczanych w chmurze i innych rodzajów innowacyjnych planów. Zastosowanie podejścia opartego na zapotrzebowaniu zapewnia pewną wartość pod względem wydajności i automatyzacji.
W pewnym sensie migracja oparta na zapotrzebowaniu jest kluczową funkcją automatyzacji w planie przenoszenia danych. Jedną z głównych korzyści jest to, że skraca czas i wysiłek wymagany od operatorów systemów lub administratorów. Ci specjaliści mogą poświęcić swój czas na inne kluczowe zadania związane z utrzymaniem i skalowaniem operacji.
W celu zautomatyzowania model sterowany popytem może również wyeliminować niektóre problemy z tworzeniem kopii zapasowych danych. Na przykład eksperci mogą mówić o używaniu modelu opartego na zdarzeniu lub na żądanie do przenoszenia danych na nośniki pamięci, zamiast używania modelu interwału, który jest zaplanowany i zaplanowany. Model sterowany popytem może pomóc w zapobieganiu problemom związanym z monitorowaniem progów - jeśli decydenci będą musieli spojrzeć na pojemność, a nie zauważą wystąpienia problemu, mogą później zrobić kontrolę szkód, podczas gdy automatyczna migracja umożliwia maszyny do samodzielnego poznania problemu i rozwiązania go.
W niektórych przypadkach zastosowanie modelu opartego na zapotrzebowaniu może pomóc firmom uniknąć podejmowania decyzji dotyczących starych danych. Tam, gdzie inne modele migracji mogą aktualizować systemy tylko okresowo, niektóre typy nowych systemów autonomicznych są zasadniczo aktualizowane w czasie rzeczywistym, więc liczby są zawsze aktualne.
Migracja oparta na zapotrzebowaniu i powiązane procesy mogą również pomóc w rozwiązaniu niektórych problemów systemowych, takich jak nadmierna rezerwacja zasobów, które zostaną przydzielone w przyszłości. W niektórych przypadkach może to pomóc z opóźnieniami i utratą pakietów lub innymi problemami, które występują na podstawie dużego zapotrzebowania i dużego ruchu w obszarze sieci.
Systemy sterowane popytem są najlepsze, jeśli są uzupełnione w pełni zautomatyzowanymi usługami sieciowymi, które mogą pomóc przewidzieć zarówno popyt, jak i koszty. Prognozowanie kosztów jest wbudowane w niektóre z tych usług, na przykład w celu porównania teoretycznego wykorzystania chmury z systemem lokalnym. Innymi słowy, podczas gdy firma próbuje przeprowadzić migrację, mogą patrzeć na modele predykcyjne, aby pokazać scenariusze „co-jeśli” i ile kosztowałby każdy z nich. Mogą porównywać miesięczne koszty chmury z bieżącymi jednorazowymi kosztami lokalnymi i podejmować decyzje o tym, co jest najlepsze dla firmy. Cały ten rodzaj automatyzacji i analiz predykcyjnych napędza bardziej wydajne zmiany i większy poziom sukcesu dla firmy, która przechodzi na nowszy model operacyjny.
