Ho Lokisetsa ho Tsamaisa Lerung

Hona joale re lilemong tse leshome tsa bobeli tsa ho amoheloa ha leru. Hoo e ka bang 92% ea likhoebo li sebelisa cloud computing ho isa tekanyong e itseng. Seoa sena e bile mokhanni oa morao-rao oa hore mekhatlo e sebelise mahlale a maru. Ho tsamaisa ka katleho lintlha tse eketsehileng, merero le likopo ho leru ho itšetlehile ka ho lokisetsa, ho rera le ho lebella mathata.  

1. ho lokisetsa e mabapi le data le taolo ea batho ea data le lisebelisoa tse tšehetsang.
2. Ho rera e bohlokoa. Morero o hloka ho ba le lintlha tse khethehileng tsa bohlokoa.
3. Tlhokomelo ea mathata ke bokhoni ba ho bona esale pele libaka tse ka bang le mathata le bokhoni ba ho li tsamaisa ha li ka kopana le tsona.  

Lintho tse 'ne tseo Khoebo e Lokelang ho li Etsa Hore e Atlehe Lerung, Hape 7 Gotchas

Khoebo ea hau e ea fihla marung. Hantle, e re ke phete hape hore, haeba khoebo ea hau e tla atleha, e tla fallela ho leru - sena ke, haeba le se le le sieo. Haeba u se u ntse u le teng, mohlomong u ka be u sa bala sena. Khamphani ea hau e nahana ka pele 'me e ikemiselitse ho nka monyetla ka melemo eohle ea leru eo re buileng ka eona sehloohong se seng. Ho tloha ka 2020, 92% ea likhoebo li sebelisa leru ho isa boholeng bo itseng mme 50% ea data eohle ea khoebo e se e le marung.

Lera la silevera lerung la COVID: seoa sena se qobelletse khoebo ho shebana le matla a maru ho ts'ehetsa paradigm e ncha ea basebetsi ba hole. Leru le bua ka data e kholo ka bobeli polokelo le lits'ebetso tse sebetsanang le data eo.  E 'ngoe ea mabaka a ka sehloohong a ho fallela marung ke ho fumana phaello ea tlhōlisano ka ho fetoha le maemo le ho fumana lintlha tse ncha ho tsoa ho likepe tse ngata tsa data.   

Feme ea bahlahlobisisi Gartner kamehla e hatisa tlaleho e buang ka “litsebo le mekhoa e bontšang tšepo ea ho fana ka molemo o moholo oa tlhōlisano lilemong tse hlano ho isa ho tse 10 tse tlang.” Lilemong tse leshome tse fetileng, Hype Cycle ea Gartner ea 2012 bakeng sa Cloud Computing e kentse Cloud Computing le Cloud Cloud Storage "Lebakeng la ho Nyahama" ka nģ'ane ho "Sehlohlolo sa Litebello Tse Feteletseng." Ho feta moo, Boitsebiso bo Botle bo ne bo sa tsoa kena "Peak of Inflated Expectations". Ka boraro ba bona ba na le sehlaba se lebelletsoeng nakong ea lilemo tse 3 ho isa ho tse 5. Software e le Tšebeletso (SaaS) e ile ea behoa ke Gartner karolong ea "Slope of Enlightenment" ka sebaka se lebeletsoeng sa 2 ho ea ho lilemo tse 5.

Ka selemo sa 2018, lilemo tse ts'eletseng hamorao, "Cloud Computing" le "Public Cloud Storage" li ne li le mothating oa "Slope of Enlightenment" ka sebaka se ka tlase ho lilemo tse peli. "Software e le Tšebeletso" e ne e fihlile sehlabeng.  Taba ke hore ho bile le kamohelo e kholo ea leru la sechaba nakong ena.  

Kajeno, ka 2022, cloud computing e se e le lilemong tse leshome tsa bobeli tsa ho amoheloa 'me joale ke theknoloji ea kamehla bakeng sa lisebelisoa tse ncha.  As Gartner e re, “Haeba e se maru, ke lefa.” Gartner o tsoela pele ho bolela hore phello ea cloud computing mokhatlong o hlophisitsoeng ke phetoho. Joale mekhatlo e lokela ho atamela phetoho ee joang?

Chate ena e hlalosa ka ho qaqileng hore na ho bolela eng hore theknoloji e boemong bo itseng. 

Mekhatlo e lokela ho sebetsana le phetoho ea mokhatlo joang?

Ts'ebetsong ea bona ea ho amohela leru, mekhatlo e tlameha ho etsa liqeto, ho theha maano a macha, ho theha mekhoa e mecha le ho rarolla mathata a itseng. Mona ke lethathamo la libaka tse ikhethileng tseo u tla hloka ho li rarolla ho netefatsa hore ntlo ea hau e maemong a matle: 

1. Koetliso, koetliso ea bocha kapa likarolo tse ncha.  Ha u amohela leru la sechaba bakeng sa polokelo ea data kapa ho sebelisa lits'ebetso, u fane ka tšehetso le tlhokomelo ea lisebelisoa. O ntse o hloka boiphihlelo ba kahare ho laola morekisi le ho fihlella data. Ho feta moo, o hloka ho tseba ho sebelisa lisebelisoa tse ncha tseo u nang le tsona bakeng sa analytics ea kelello le mahlale a data.     
2. Lintlha.  Tsohle li mabapi le data. Lintlha ke chelete e ncha. Re bua ka Big Data- data e kopanang bonyane le tse ling tsa V tsa tlhaloso. Ha u fallela lerung, bonyane lintlha tse ling tsa hau li tla be li le lerung. Haeba u le "bohle", data ea hau e tla bolokoa marung 'me e sebetsoe ka har'a leru.

A. Ho fumaneha ha data. Na lits'ebetso tsa hau tse teng hona joale li ka fihlella boitsebiso bo lerung? Na data ea hau moo e hlokang ho ba teng bakeng sa ho sebetsa? Na u hloka ho etsa moralo oa nako morerong oa hau oa ho falla ha leru ho isa data ea hau ho leru? E tlo nka nako e kae? Na o hloka ho nts'etsapele lits'ebetso tse ncha ho isa data ea hau ea transaction ho leru? Haeba u ikemiselitse ho etsa AI kapa ho ithuta ka mochini, ho tlameha ho be le lintlha tse lekaneng tsa koetliso ho fihlela boemo bo lakatsehang ba ho nepahala le ho nepahala.

B. Tšebeliso ea data. Na data ea hau e ka sebopeho se ka sebelisoang ke batho le lisebelisoa tse tla beng li fumana data? A na u ka etsa "lift-and-shift" sebakeng sa hau sa polokelo ea data? Kapa, ​​​​na e ka ntlafatsoa bakeng sa ts'ebetso? 

C. Boleng ba data. Boleng ba lintlha tseo liqeto tsa hau li itšetlehileng ka tsona li ka ama boleng ba liqeto tsa hau. Puso, batsamaisi ba data, tsamaiso ea data, mohlomong mohlokomeli oa data a ka 'na a phetha karolo ea bohlokoa ho amoheloa ha li-analytics tsa kelello marung. Iphe nako pele o fetisetsa data ho cloud ho lekola boleng ba data ea hau. Ha ho letho le ferekanyang ho feta ho fumana hore u falletse data eo u sa e hlokeng.

D. Phapang le ho se tsitse ha data e kholo. Lintlha li ka ba tse sa lumellaneng kapa tse sa fellang. Ha u lekola lintlha tsa hau le kamoo u ikemiselitseng ho li sebelisa, na ho na le likheo? Joale ke nako ea ho lokisa litaba tse tsebahalang tse amanang le litekanyetso tsa khoebo ka bophara mabapi le data. Iketsetse litsi tsa tlaleho linthong tse bonolo joalo ka boholo ba nako, maemo a tikoloho. Khetholla mohloli oo o le mong oa ’nete.   

E. Meeli e teng ho data e kholo ka boeona. Palo e kholo ea liphetho tse ka bang teng e ka hloka setsebi sa domain ho lekola liphetho bakeng sa bohlokoa. Ka mantsoe a mang, haeba potso ea hau e khutlisa lirekoto tse ngata, uena u le motho u tla e etsa joang? Ho e sefa ho ea pele le ho fokotsa palo ea lirekoto, e le hore e ka jeoa ke motho ea tloaelehileng eo e seng motho ea phahameng haholo, o tla hloka ho tseba khoebo e ka morao ho data.

     3. Ho tšehetsa motheo / lisebelisoa tsa IT. Nahana ka likarolo tsohle tse tsamaeang. Ho ka etsahala hore ebe ha se data eohle ea hau e tla ba lerung. Ba bang ba ka ba marung. Tse ling sebakeng. Lintlha tse ling li kanna tsa ba teng e mong leru la morekisi. O na le setšoantšo sa phallo ea data? Na u ikemiselitse ho tloha taolong ea lisebelisoa tsa 'mele ho ea ho taolo ea barekisi ba tsamaisang lisebelisoa tsa' mele? Na u utloisisa mefokolo ea tikoloho ea maru? Na u ikarabella bakeng sa bokhoni ba ho ts'ehetsa data e sa hlophisoang hammoho le mahlale a bohlokoa a nolofalletsang sethala. Na u ntse u tla khona ho sebelisa SDK, API, lisebelisoa tsa data tseo esale u li sebelisa sebakeng seo? Mohlomong li tla hloka ho ngoloa bocha. Ho thoe'ng ka ETL ea hau e teng ea ho kenya polokelo ea data ho tsoa lits'ebetsong tsa transaction? Lingoliloeng tsa ETL li tla hloka ho ngoloa bocha.

     4. Ho hloekisa likarolo. Basebelisi ba kanna ba hloka ho koetlisoa hape lits'ebetsong tse ncha le mokhoa oa ho fihlella data ka leru. Hangata komporo ea komporo kapa marang-rang e kanna ea ba le lebitso le ts'oanang kapa le ts'oanang le le inehetseng ho leru. Leha ho le joalo, e ka sebetsa ka tsela e fapaneng, kapa ea ba le sete e fapaneng ea likarolo.  

Haeba mokhatlo oa hau o ikemiselitse ho fallela marung le ho sebelisa li-analytics ka botlalo, ha ho na phehisano ea hore ho falla ho ka fana ka bohlokoa ba khoebo le moruo. Ha e le hantle, ho fihla moo ho tloha mona, o tla hloka ho: 

1. Theha tumellano ea molao.  

A. Na u hlalositse boholo ba morero oa hau?  

B. A na u na le lithuso tsa lichelete?

C. Ke mang - ke mesebetsi efe - e lokelang ho kenyelletsoa morerong oo? Setsebi se ka sehloohong sa meralo ke mang? Ke botsebi bofe boo u bo hlokang ho itšetleha ka morekisi oa maru bakeng sa?

D. Sepheo sa ho qetela ke sefe? Ka tsela, sepheo ha se "ho fallela leru". Ke mathata afe ao u lekang ho a rarolla?

E. Hlalosa mekhoa ea hau ea katleho. U tla tseba joang hore u atlehile?

2. Sibolla. Qala qalong. Nka lethathamo. Fumana seo u nang le sona. Araba lipotso:

A. Re na le data efe?

B. Lintlha li hokae?

C. Ke mekhoa efe ea khoebo e lokelang ho tšehetsoa? Mekhoa eo e hloka data efe?

D. Ke lisebelisoa life le lits'ebetso tseo re li sebelisang hajoale ho laola data?

E. Boholo le ho rarahana ha data ke eng?

F. Re tla ba le eng? Ke lisebelisoa life tse fumanehang marung ho tsoa ho morekisi oa rona?

G. Re tla hokahanya joang le data? Ke likou life tse tla hloka ho buloa marung?

H. Na ho na le melao kapa litlhokahalo tse laolang boinotši kapa litlhoko tsa ts'ireletso? Na ho na le li-SLA tse nang le bareki tse hlokang ho hlokomeloa?  

I. Na ua tseba hore na litšenyehelo li tla baloa joang bakeng sa tšebeliso ea maru?

3. Lekola le ho hlahloba. 

A. Re ikemiselitse ho tsamaisa data efe?

B. Hlahloba litšenyehelo. Kaha joale u tseba boholo le boholo ba data, u boemong bo betere ba ho hlalosa tekanyetso.

C. Hlalosa likheo tse teng lipakeng tsa seo u nang le sona hajoale le litebello tsa seo u lebelletseng ho ba le sona. Re haelloa ke eng?

D. Kenyelletsa ho falla ha liteko ho pepesa seo u se fositseng ka khopolo.

E. Kenyelletsa Teko ea Kamohelo ea Basebelisi mokhahlelong ona hammoho le mohatong oa ho qetela.

F. Ke liqholotso life tseo u ka li lebellang e le hore u ka aha maemo a tšohanyetso mokhahlelong o latelang?

G. Ke likotsi life tse ’nileng tsa hlokomeloa?

4. Etsa moralo. Theha a road 'mapa 

A. Lintho tse tlang pele bophelong ke life? Ke eng e tlang pele? Tatelano ke efe?

B. Ke eng seo u ka se kenyelletsang? U ka fokotsa kotsi joang?

C. Na ho tla ba le nako ea ho sebetsa ka parallel?

D. Mokhoa oa ho atamela ke ofe? Mokhoa o sa fellang / oa mekhahlelo?

E. Na u hlalositse mokhoa oa ts'ireletso?

F. Na u hlalositse bekapo ya data le merero ea ho hlaphoheloa ha likoluoa?

G. Morero oa puisano ke ofe - ka hare ho morero, ho ba amehang, ho basebelisi ba ho qetela?

5. Haha. Fallang. Teko. Qala.

A. Etsa moralo. E fetole ka matla ho latela lintlha tse ncha.

B. Theha holim'a matla a hau a nalane le katleho ea motheo oa IT oa lefa la hau 'me u qale ho nka monyetla ka Big Data le melemo ea tlhahlobo ea kelello.       

6. Pheta le ho Hloekisa.  

A. U ka tlohela neng li-server tse lutseng li sa sebetse?

B. Ke phetoho efe eo u e fumaneng e lokelang ho etsoa?

C. Ke lintlafatso life tse ka etsoang ho data ea hau ka leru?  

D. Ke lisebelisoa life tse ncha tsa data tseo u ka li sebelisang hona joale marung?

E. Boemo bo latelang ke bofe? AI, ho ithuta ka mochini, li-analytics tse tsoetseng pele?

Gotchas

Ba bang ba Mehloli e re hoo e ka bang 70% ea merero ea theknoloji e hloleha ka botlalo kapa ka mokhoa o itseng. Kamoo ho bonahalang kateng, ho itšetlehile ka tlhaloso ea hau ea   ho hloleha. E 'ngoe mohloli o moholo e fumane hore 75% e ne e nahana hore morero oa bona o felile ho tloha qalong. Seo se ka bolela hore 5% e atlehile ho sa tsotellehe mathata a teng khahlanong le bona. Phihlelo ea ka e mpolella hore ho na le karoloana e kholo ea merero ea theknoloji eo ho seng mohla e tlohang fatše kapa e hlolehang ho phethahatsa litebello tse tšepisitsoeng ka botlalo. Ho na le lihlooho tse ling tseo merero eo li e arolelanang. Ha u qala ho rera ho falla ha hau ho ea ho cloud, mona ke lintlha tse ling tseo u lokelang ho li ela hloko. Haeba u sa etse joalo, li tšoana le karma e mpe, kapa lintlha tse mpe tsa mokitlane - haufinyane li tla u loma.:

1. beng. Motho a le mong o tlameha ho ba le morero ho latela pono ea botsamaisi. Ka nako e ts'oanang, barupeluoa bohle ba tlameha ho ikutloa ba tsetelitsoe e le ba amehang.
2. ditjeho. Na budget e se e abiloe? A na u tseba tatellano ea boholo ba likhoeli tse 12 tse tlang hammoho le khakanyo ea litšenyehelo tse ntseng li tsoela pele? Na ho na le litšenyehelo tse patiloeng tse ka bang teng? Na u kentse flotsam efe kapa efe e feteletseng le jetsam ho itokisetsa ho falla. Ha u batle ho fallisetsa boitsebiso bo ke keng ba sebelisoa, kapa bo sa tšepahaleng.       
3. boeta-pele. Na morero o tšehelitsoe ka botlalo ke batsamaisi? Na litebello le tlhaloso ea katleho ke tsa sebele? Na lipheo li tsamaellana le pono le leano la khoebo?
4. Bookameli ba morero. Na linako, boholo le tekanyetso ke tsa 'nete? Na ho na le "matla" a hlokang nako e khuts'oane ea ho fana ka nako, sebaka se eketsehileng le / kapa litšenyehelo tse tlase kapa batho ba fokolang? Na ho na le kutloisiso e tiileng mabapi le litlhoko? Na ke lintho tsa sebele le tse hlalosoang hantle?
5. Lefapha la khiro. Theknoloji ke karolo e bonolo. Ke ntho ea batho e ka bang qholotso. Ho fallela lerung ho tla tlisa liphetoho. Batho ha ba rate phetoho. U lokela ho beha litebello ka nepo. Na basebetsi ba lekaneng le ba loketseng ba nehetsoe morerong oo? Kapa, ​​​​na u lekile ho senya nako ho batho ba seng ba ntse ba phathahane ka mosebetsi oa bona oa letsatsi? A na u khona ho boloka sehlopha se tsitsitseng? Merero e mengata e hloleha ka lebaka la khaello ea basebetsi ba bohlokoa.  
6. Likotsi. Na likotsi li lemohuoe le ho laoloa ka katleho?  
7. Tsoelo-pele. A na u khonne ho tseba lintho tseo u sa li laoleng empa tse ka amang ho fana ka puo? Nahana ka phello ea phetoho ea boetapele. Seoa sa lefats'e ka bophara se ka ama bokhoni ba hau ba ho fihlela nako e behiloeng le ho fumana lisebelisoa joang?  

Cloud Computing Hype Cycle ka 2022

Joale Cloud Computing, Polokelo ea Leru la Sechaba le Software e le Ts'ebeletso e mabapi le potoloho ea theknoloji e hlahang ea Gartner kajeno? Ha ba joalo. Ha e sa le theknoloji e ntseng e tsoela pele. Ha ba sa le hodimo. Ke batho ba tloaelehileng, ba emetse ho amoheloa. Sheba khōlo ho tse latelang lisebelisoa tsa tlhahiso-pele: AI-Augmented Design, Generative AI, AI e nang le tsebo ea fisiks le Li-Tokens tse sa Fungible.  

Maikutlo a sengoliloeng sena a ile a hlahisoa e le sephetho sa sengoloa sa "Cognitive Analytics: Aha holim'a Lefa la Hau la IT Foundation" se hlahisitsoeng ho. TDWI Business Intelligence Journal, Buka ea 22, No. 4.