這些解決方案非但沒有有效地彌合這些差距，反而成為不必要地使用戶工作流程復雜化的障礙。這些瓶頸使不同領域(包括HPC并行文件系統、企業NAS和全局命名空間)的IT資源和預算緊張。在過去，這些技術是獨立運行的，將數據孤立起來，使合并、檢索和傳輸變得具有挑戰性。
通常，支持快速處理和來自不同存儲孤島的各種數據集的IT架構需要進行權衡。如今，非結構化數據編排匯集了來自多個供應商存儲筒倉、地理位置的不同數據集和數據技術，而不會影響性能或安全的全球數據利用率。
無縫集成
非結構化數據編排是無縫集成來自不同供應商存儲孤島、地理位置的數據集和數據技術所必需的關鍵技術解決方案。這種集成可實現不間斷且安全的全局數據利用，同時保持最佳性能。
最近對數據分析應用和人工智能功能的需求顯著提高了多個地點和組織的數據利用率。數據編排可自動將來自眾多數據存儲系統和位置的孤立數據聚合到單個命名空間和高性能文件系統中。此過程允許在邊緣、數據中心或最適合工作負載的云服務上有效放置數據。
數據與其源應用或原始計算環境之間的傳統1:1鏈接已經發展。現在必須利用、分析數據并重新利用數據，以支持協作遠程環境中的各種人工智能模型和不同的工作負載。
數據編排技術促進了各種基礎模型、遠程應用、分散計算集群和遠程工作人員的數據訪問。這種自動化提高了數據驅動的開發計劃的效率、從數據分析中獲得的見解以及企業的業務決策流程。
微調數據服務
讓IT團隊能夠充分利用全球任何服務器、存儲系統和網絡的性能至關重要。這種方法允許組織無縫地存儲、保護和操作數據，根據策略或需求自動重新定位數據，輕松訪問計算資源，利用經濟高效的基礎設施，并使分布式團隊可以在本地訪問文件。這種方法為每個工作流程步驟創建了一個統一、快速且有效的全球數據環境，從最初的創建到跨邊緣設備、數據中心以及私有云和公共云的處理、協作和歸檔。
現在可以在所有存儲類型和位置的文件粒度級別上全局控制企業數據服務，以實現治理、安全性、數據保護和合規性。除了訪問存儲在遠程位置的數據外，應用和人工智能模型還可以使用自動化編排工具在必要時提供高性能的本地訪問以進行處理，組織還可以通過接觸世界各地的團隊成員來擴大人才庫。
數據編排的好處
數據編排使數據可供分散的計算機集群、應用和遠程工作人員使用，以自動化和簡化數據驅動的開發計劃、數據洞察和業務決策。它提供了許多好處，包括：
在混合、分散或多供應商存儲環境中移動數據時，對應用程序和用戶的數據訪問不會中斷。
無中斷數據移動永遠不需要更新應用程序或用戶數據連接。
數據放置是使用基于目標的策略自動進行的，這些策略可以在需要時將數據放置在需要的地方。
通過有效管理數據，個人、系統和組織可以更廣泛地訪問和使用數據，從而能夠利用更多的處理能力和腦力，最終加速從數據中獲取價值。此外，利用數據的每個實例都會加速其影響并生成額外的有價值的數據。
數據分析帶來的見解可為未來的數據收集和分析提供信息，從而創建新數據生成的持續循環。通過協調數據流并確保正確捕獲和保存新數據，組織可以放大這種反饋循環，并從現有數據中獲得進一步的重要見解。此過程可為組織帶來潛在的新收入來源并提高運營效率。
現在是企業停止與孤立、分布式和低效的數據環境作斗爭的時候了。通過自動化數據編排，企業可以實現更多目標。
