数据重心不再集中在云端吗？

随着企业重新评估其云战略，数据重心从云中转移的现象仍在继续。现在许多人意识到，无限存储和处理能力的最初吸引力往往伴随着无法预见的成本和复杂性。

从历史上看，云因其可扩展性和灵活性的承诺而受到拥护。大多数企业后来遇到了与营销炒作截然不同的现实。尽管许多公司采用不同的指标，但在云中运行应用程序和存储数据的实际成本至少是企业预期的 2.5 倍。

云失去了其以前不可战胜的吸引力，正在经历自己的迁移，因为它不再被视为数据的默认目的地。各种调查的受访者指出，与迁移工作负载相关的高于预期的费用是许多组织将其大部分运营恢复到本地环境的主要原因。

这是人工智能的错

随着企业越来越多地采用生成式人工智能技术，人工智能在重塑数据重心从云端转移的方式方面发挥着关键作用。

人工智能应用程序通常会生成和处理大量数据，这些数据必须在靠近源头的地方处理，以最大限度地减少延迟。这种实时处理的必要性意味着组织正倾向于边缘计算解决方案，即在生成点附近分析数据。通过将数据保存在本地，企业可以提高性能并降低将大型数据集传输到云端的成本。

人工智能的即时数据访问和分析要求促使组织重新考虑云策略。传统的云环境有时会引入延迟和性能瓶颈，主要是在处理来自物联网设备或实时分析的大量数据流时。公司可以通过将特定工作负载迁移回本地或混合基础设施来更有效地利用人工智能，确保快速响应时间和更好的用户体验。

人工智能优化资源分配的能力可以确定工作负载的最佳位置。人工智能驱动的洞察力使组织能够评估使用模式、运营成本和数据流，发现简化流程的机会并确定何时本地解决方案可能比云存储更具优势。这种分析能力有助于制定更明智的数据管理策略，最终反映数据重心的转变。

数据安全和隐私问题日益严重

随着企业处理监管合规性和保护敏感信息的必要性，许多企业选择将数据存储在本地基础设施中。这一举措不仅是被动的，而且具有战略意义，因为它允许组织保持更大的控制力并降低与云漏洞相关的风险。

随着人工智能变得越来越普遍，对数据治理和安全的需求正在不断升级。组织越来越意识到与云环境相关的风险，尤其是在监管合规方面。在本地维护敏感数据可以实现更严格的控制和遵守行业标准，这在处理个人或机密信息的人工智能应用中通常至关重要。

这些因素的融合标志着对云优先战略的更广泛重新评估，从而产生了平衡云计算优势与传统基础设施可靠性的混合模型。这种混合方法有助于针对各种工作负载进行量身定制，在确保合规性和安全性的同时优化性能。

数据的最佳存放位置

数据可以存在于任何平台上，无论数据位于公共云还是本地，访问都不会成为问题。事实上，数据位置应该是透明的。将数据存储在本地还是公共云提供商处会影响企业的支出以及数据对主要战略应用（包括 AI）的可访问性。

目前，本地是最具成本效益的 AI 平台——适用于大多数数据集和大多数解决方案。显然，我只是泛泛而谈，因为我明白 AI 平台没有一刀切的解决方案。

可扩展性如何？大多数使用云存储数据的人都了解他们的数据增长模式，并有足够的时间来调整容量，例如存储。但是，如果您的数据负载突然爆发，那么云就发挥了作用。大多数企业不会遇到无法管理的突发事件，因此云的可扩展性是有代价的。

本地数据存储系统通常比公共云提供商的类似系统便宜得多，而且其可靠性接近云。当然，由于是在云端，所以不会为您做任何事情。但是，大多数企业已经有员工负责处理本地系统。

将数据重心转移到本地的好处显而易见。本地数据存储系统不会降低公共云计算的价值；它们只是提供了一种更好的替代方案，使企业能够从数据系统中提取更多价值。归根结底，一切都关乎价值。

作者： David Linthicum

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