新常態的資料挑戰不只在於交換,隨著愈來愈多企業鼓勵員工在家上班或遠距辦公,在視訊會議、檔案交換日益頻繁,以及物聯網應用發展愈趨成熟之下,非結構化資料的管理與應用也將成為一大課題。
新冠肺炎(CVOID-19)改變人們生活與工作的方式,對全球帶來的經濟衝擊也迫使企業不得不加速數位化的腳步。根據《2020亞太地區中小企業數位化成熟度研究》,亞太地區有將近70%的中小企業因COVID-19疫情而加速業務數位化發展;86%受訪企業認為數位化有助加強企業面對如COVID-19等重大危機時的應變能力。不過,Hitachi Vantara台灣區首席技術顧問林祈禎認為,並非所有的產業都在「加速」轉型,至少在他長期觀察的金融業中,仍然依照既有的步調,按部就班地執行既有的規劃。許多企業多半會在前一年就編列好預算,在編列的當時,CVOID-19還沒有蔓延全球,今年以來,不管是容量的擴展或是設備汰換的計畫目前都穩定地持續進行中。」
不只預算編列如常執行,IT日常的維運內容也沒有太大的變化,只是因為工作地點的改變,因此需要衡量完成的方式,「其實,現今有許多維運工作已經可以透過Web形式或行動裝置來完成,未必一定要進到公司才能作業,差別只在於在什麼地點採用何種方式來完成。」但是他也坦承,IT部門並非沒有挑戰,首要就是資料的分享與控管問題。今日IT部門所面臨的不僅僅是外部產業競爭,還要因應企業內部數位轉變,對解決方案的評估重點之一,便是當施行在家上班時,能不能允許資料擺放在無法管轄的地點,尤其是在後疫情時代,企業對混合雲應用將日益攀升,相信有不少企業並不希望將機敏資料存放在公有雲的環境中,在此情況下,若是儲存方案能夠提供企業建立團隊專屬空間,便能在可管控的範圍內,提供企業員工進行協作,以降低資料外流風險。
非結構化資料將成未來挑戰
其實,新常態的資料挑戰不只在於交換,隨著愈來愈多企業鼓勵員工在家上班或遠距辦公,在視訊會議、檔案交換日益頻繁,以及物聯網應用發展愈趨成熟之下,非結構化資料的管理與應用也將成為關鍵課題,企業面對各式各樣的資料型態,如何將圖檔、文字、影像或是超連結等不同的資料全都收攏,並且進一步分析洞察,以利數位轉型的決策,會是企業未來面對的一大挑戰。
「雖然,理想的儲存架構是必須要能因應不同的工作負載與使用場景,但是這與成本有很大的正相關,若是撇開成本不談,現今大多數的儲存架構多半都能滿足敏捷彈性兩項要求,即使是日漸熱門的容器應用,也能夠透過Plug-in的方式,直接來使用外部的儲存陣列。」林祈禎指出,唯獨對於非結構化資料,目前在市面上,很少能夠看到單一儲存平台就能收攏所有型態的資料。其實從產品面來看,並不容易難達成,但採用傳統儲存設備來存放海量資料,除了效能表現不好外,搜尋資料也很困難,而這也是為何雲端儲存方案的背後都是採用物件儲存的原因。
除了分散式架構能夠藉由多副本來有效保護資料外,物件儲存的另一項好處是可以建立索引快速查找資料,舉例而言,中部某光電業者因為將所有的設備圖存放在NAS設備裡面,某天客戶要求調閱五年前的設計圖,但是怎麼找都找不到,原因就在於該業者還是以依照檔案儲存的習慣來存放,隨著檔案數量的日積月累,再加上缺乏索引,簡直就是大海撈針。後來改用物件儲存方案後,問題便迎刃而解。他提到,這個案例並非告訴企業淘汰NAS設備,而是歸檔的資料就應該放在二級儲存設備中,而且不能因為時間久遠而導致檔案毀損。
物件儲存成勒索軟體最佳解
儘管新冠肺炎仍在全球肆虐,但科技演進的腳步並沒有因此停歇,台灣隨著5G開台,物聯網相關應用勢必也會加速。當資料產生愈快,負責收攏資料的平台必須具備優異的擴充性,而且最好能夠擴充到邊際運算的應用,如此一來,企業便能在前台收集完資料後,自動往後端的核心資料中心傳送,最終將這些資料轉換成分析的資訊。
他提到,除非是超大型的架構,否則很難同時滿足Model 1(強調擴展性、效率、安全和精確度的傳統IT)以及Model 2(敏捷IT)的需求,一般的中小企業結構化資料約莫在100至200TB左右,初階的SAN儲存設備也就夠用,但關鍵是如何收攏非結構化資料,而且可被管控才是重點。「物件儲存還有一大優勢,可用來解決勒索軟體的問題。因為物件儲存的特性是只能寫一次,讀很多次,所以勒索軟體不可能加密,如果企業真的不希望這些資料被勒索病毒加密的話,把資料留在物件儲存最為保險。」
林祈禎強調,在資料來源多變的情況底下,唯有透過好的物件儲存平台來收攏非結構化的資料,最終這些資料才能得到有效運用。「雖然在台灣市場中目前運用物件儲存的場景還沒有很多,但是站在儲存的立場,這是未來需要著重與再教育的地方,也是企業亟需關心的課題。」
信任度影響新興技術應用
近幾年,運用各種IT維運工具和設備收集資料,並且經由大數據分析以及人工智慧(AI)和機器學習(ML)來強化IT維運,已成一股新顯學。特別是在企業施行分流辦公策略時,AIOps更有助於簡化維運負擔,根據Gartner預測,到2023年,將有30%的大型企業採用AIOps。除此之外,MarketWatch也預估,到2025年,全球AIOps市場將上看51億美元。
雖然市場前景看好,但林祈禎認為,能否普及的關鍵還是在於企業能不能接受設備自行動態調整參數,「說穿了,其實是信任度問題。」他提到,現今也有很多設備都提供了預測功能,以協助資源動態調配,但是企業會擔心是否會造成無法接受的結果,因此目前仍然比較信賴專家的判斷。「在接受新技術方面,企業的心態還是比較保守,對於許多新興的技術還是希望能循序漸進的推展,就像快閃儲存一開始推出時,企業雖然知道它的優勢,但還是會希望緩步導入,先小規模的概念驗證之後,才會大量應用。」