[[339541]]

云數(shù)據(jù)管理市場已經(jīng)朝著多云和人工智能(AI)解決方案發(fā)展。然而，篩選雜亂并找到最有價值的解決方案仍然是許多公司面臨的挑戰(zhàn)。

為了幫助克服這一挑戰(zhàn)，企業(yè)在向數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)添加新的云解決方案時應(yīng)牢記幾個注意事項。從數(shù)據(jù)管理解決方案中提供 AI 的提供商處尋求正確的功能也很重要。

這是一個混合的多云世界

在其他云上提供部署選項可幫助企業(yè)使用其首選技術(shù)開發(fā)應(yīng)用程序，即使它們已在其他提供商上進行了標準化。雖然這減輕了供應(yīng)商鎖定，但它增加了一層復(fù)雜性。由于如此多的提供商正在轉(zhuǎn)向多云，您的企業(yè)需要圍繞將哪些云解決方案集成到其解決方案堆中制定戰(zhàn)略。在購買理想的多云數(shù)據(jù)管理解決方案時，請考慮以下事項：

混合集成和企業(yè)績效

組織在尋求解決方案時需要將其思維擴展到云之外。優(yōu)化分析和應(yīng)用程序開發(fā)不僅需要選擇最佳技術(shù)，還需要選擇最佳部署方案。

因此，需要一種能夠在本地、私有云和公共云環(huán)境中無縫運行的數(shù)據(jù)管理解決方案。 促進這種無縫集成的一種方法是選擇一系列建立在相同代碼基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品，無論它們部署在何處。

云的安全性和性能還必須接近其內(nèi)部部署對應(yīng)水平，以幫助確保高可用性，無論技術(shù)位于何處。一個很好的例子就是Db2 on Cloud，它不僅具有本地和托管選項，還可以部署在 IBM Cloud和 AWS 上。

數(shù)據(jù)傳輸費用

許多企業(yè)使用云的主要原因之一是成本效益。許多云提供商都大說他們的低成本選擇，但企業(yè)必須進一步調(diào)查，以發(fā)現(xiàn)所有發(fā)生的費用。數(shù)據(jù)傳輸費用（無論是云到本地還是云到云）都可以在企業(yè)進行分析時快速增加。最好查找不收取這些費用的云上可用的數(shù)據(jù)管理選項，例如 IBM Cloud。有關(guān)其他幫助，您還可以與云專家討論更好地避免這些費用。

遷移支持

如果不實施深思熟慮的策略，第一次將數(shù)據(jù)移動到云中可能是一個繁瑣的過程。需要與正確的云供應(yīng)商合作，以確保遷移簡單快捷。

應(yīng)考慮兩種主要類型的遷移：對云的提前遷移和跨多云遷移。對云遷移的提前遷移必須優(yōu)先考慮安全性和停機時間。由于生產(chǎn)力的流失，任何一個失敗都可能成為公司利潤的災(zāi)難性結(jié)果。IBM Lift CLI等服務(wù)在移動中為零停機時間和數(shù)據(jù)加密設(shè)定了標準。

還必須考慮多云環(huán)境中云之間的遷移。如果這些數(shù)據(jù)不能快速輕松地遷移，則擁有多個集成云的好處可能會迅速分解。

將您的數(shù)據(jù)注入 AI

除了采用多云之外，人工智能信息架構(gòu)的現(xiàn)代化已成為企業(yè)當務(wù)之急。云數(shù)據(jù)管理解決方案應(yīng)與 AI 一起注入，通過提高查詢性能和簡化 AI 應(yīng)用程序開發(fā)，幫助企業(yè)預(yù)測和塑造結(jié)果。換句話說，它們應(yīng)該由人工智能驅(qū)動并為其構(gòu)建。

通過基于機器學習的查詢對數(shù)據(jù)路由的優(yōu)化，由 AI 提供支持的解決方案將提高查詢速度。它們還將通過基于置信的查詢提高精度，查詢根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定的預(yù)測精度返回結(jié)果。

為 AI 構(gòu)建的解決方案通過使開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家更輕松地執(zhí)行任務(wù)，為 AI 計劃提供應(yīng)用程序開發(fā)。這包括對流行語言和框架的支持，如Go、Ruby、Python、PHP、Java、Node.js、Sequelize、IBM Watson Studio 和 Jupyter筆記本。還應(yīng)該具備執(zhí)行復(fù)雜建模和可視化的能力。

IBM Db2 11.5 是集"驅(qū)動"和"構(gòu)建"AI 功能于一體的數(shù)據(jù)管理解決方案的一個很好的例子。Db2 11.5 中的功能被譽為AI 數(shù)據(jù)庫，可擴展到整個 Db2 產(chǎn)品系列，包括云選項和數(shù)據(jù)倉庫。因此，準備好構(gòu)建預(yù)測模型并改進各種業(yè)務(wù)流程的企業(yè)可以直接在云引擎的 Db2 倉庫中培訓(xùn)和運行機器學習模型，無需數(shù)據(jù)移動或新技能。

了解更多IBM AI解決方案，請訪問IBM數(shù)據(jù)與人工智能專區(qū)