对话Veritas:数据管理不只有备份,企业需要360度全方位管理
2018-12-04 10:00 数据管理 数字化转型 企业变革

这些“暗数据”如何管理、保护、如何帮助企业找到洞察,如何把洞察变成竞争优势,是需要思考的事情。

“五六年前,我们很多客户表示,他们拥有大量数据,但是这些数据都处于休眠期,不知道如何利用这些数据。”如今的时代,数据已经成为企业客户手里最重要的资产,也成为他们的一个明显竞争优势。企业希望利用这些海量数据驱动业务决策,预测分析客户的采购行为和内容,促进业务稳定发展。

根据相关报告数据显示,截止到2025年全球数据总量将达到163ZB,这些海量数据需要保存、存储。但我们要注意的是,有一种现象叫做“暗数据”,指3-5年里客户都没有使用的数据。而今天,客户存储的数据中有50%属于“暗数据”。

“这些“暗数据”如何管理、保护、如何帮助企业找到洞察,如何把洞察变成竞争优势,是我们所要思考的事情。”Veritas 公司全球现场运营执行副总裁Scott Genereux说道。

成立于1989年的Veritas,是美国一家拥有30多年历史的企业级数据保护和软件定义存储厂商,助力所有重要的企业,包括目前86%的全球财富500强,进行跨平台数据备份及恢复,确保数据的安全性与高可用性,避免出现数据损失风险,并实现数据合规。同时,1993年Veritas在纳斯达克上市。

近日,Veritas在上海召开Vision Solution Day 2018,旨在向客户分享当下多云环境下的IT转型洞察和挑战,以及应对数据保护的企业战略。进而助力企业发现并采取最佳的数据保护和软件定义存储解决方案。

基于此i黑马&数字观察有幸采访到Veritas公司全球现场运营执行副总裁Scott Genereux(以下简称Scott)、Veritas公司亚太及日本地区高级副总裁连智浩,与他们聊聊当前多云管理下,企业数据面临的问题、Veritas如何帮助企业数据管理和保护,Veritas全球和国内的布局,以及中美市场差异化等问题。

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左:Veritas亚太及日本地区高级副总裁连智浩  右:Veritas 全球现场运营执行副总裁Scott Genereux

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数据管理面临威胁与挑战

在数字化转型的今天,企业希望借助大数据、云计算、人工智能等技术减轻企业IT 工作量并提高业务敏捷性,降低经常性成本,例如在多云中长期存储大量辅助数据所需的成本,进而助力其数字化转型,推动业务创新及战略升级。

面对复杂异构的混合云和多云的环境,企业的数据量也正在以指数式增长。企业需要针对数据的保护、收集、存储以及数据定位等问题做出重大决策。

其次,丰富的数据和其深藏的洞察力所蕴藏的价值远远超乎企业的想象,收集、存储、分析并利用数据能够极大地推动企业快速创新,在市场中占据巨大的竞争优势。

这时候,如何提高数据驱动力,推进企业变革,实现现代智能化对企业提出了更高要求;如何在满足愈加严格的数据保护条例并确保企业核心业务数据得到保障;如何充分利用云优势,从企业丰富的数据中获取商业洞察,提高企业在行业中的竞争力。

与此同时,企业还希望能够准确洞察自身所拥有的数据,预测需求,减少成本并降低风险。这些都成为企业对于数字化转型过程中关注并且考虑的问题。

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不过,Scott认为,为了保证业务正常运转,不会出现宕机、数据泄露等问题,企业往往会采用多云的管理模式,这时候往往会出现很多问题。

首先,愈演愈烈的勒索软件攻击。勒索软件的日渐猖獗也成为企业目前面临的严峻的数据管理难题和挑战。根据相关数据指出,预计2019年勒索软件会造成企业120亿美元的损失。

“当黑客侵入企业客户信息系统,会摧毁、删除其数据,甚至会把数据从服务器上彻底删除掉,这种损失远超过我们的想象。同时,勒索软件是企业CIO花费时间最多的工作之一,他们需要花费很多时间和精力处理这些威胁。”

其次,云服务中断,供需双方的“误会”。根据Veritas发布的《云中的真相》报告指出,59%的全球受访企业(中国:70%)认为,处理云服务中断是云服务提供商的首要责任。

同时,也有83%的全球受访企业(中国:87%)认为,云服务提供商应该确保云中的工作负载和数据得到充分保护,不受任何中断的影响。

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尽管企业与云服务提供商签订了服务级别协议,但这些协议通常只针对基础架构层,这意味着,服务提供商在云服务中断时,仅会对基础架构进行恢复。

不仅如此,除了实际基础架构层中断之外,企业还需要考虑到其他重要事项,例如在基础架构恢复后,如何让应用程序同样恢复运行。

根据在重启过程中应用程序内部依赖关系的复杂程度与中断所造成的数据丢失数量,应用恢复的实际时间往往会远远高于基础架构的恢复时间。

企业可以采取更为积极主动的方式,将应用程序故障转移至本地数据中心或其他云中。但这将由企业主要负责,而非云服务提供商。

“企业对云服务中断缺乏透彻的理解。云恢复是云服务提供商和企业的共同责任。如果企业采取更为积极主动的方式来确保云中应用程序的运行时间,快速从云服务中断中恢复是完全可控的,而这也是企业的责任。正确部署战略意味着能够缩短宕机时间,降低经济损失,减轻客户的不信任度与品牌信誉损失。”Scott告诉i黑马&数字观察。

第三,存储成本问题。企业的系统会产生海量数据,而且而且都要保存。企业传统的模式是把数据放在磁盘里面存储,而且往往是一级磁盘,用一级磁盘存储非常贵。

“刚才我也提到,客户存储的数据中有50%属于“暗数据”。这样的数据不应该存在昂贵的一级磁盘当中,可能要把它放在云存储当中,或者通过软件定义存储的方式,把数据存储起来。

其实,存储的成本往往是企业客户预算当中金额最高的支出项之一,我们一定要帮助他们降低降存储成本。”

第四,大数据的数据分析。当前,越来越多的企业知道数据驱动决策的重要意义,他们希望通过数据分析,把有价值的数据提炼出来,使其变现,指导业务发展,让数据成为自己的竞争优势。

“今天,很多公司都在做大数据的数据湖,然后复制来进行数据保护,但这是极其昂贵的做法。其实,随着GDPR 等条例的推出,全球各国政府对数据管理的要求也愈加严格,这样可以使数据使用变得更加合规性,更有助于保护企业和个人的数据信息。”

第五,业务连续性。每个企业客户都在思考怎样用最好的方式确保数据中心的运营连续性。一旦出了故障,如何实现数据恢复?数据放在哪里?如何保护数据?如何迁移数据?哪些数据对于企业来说是重要的?如何对数据进行分类?这些问题在今天的管理当中变得越来越重要。“如果数据中心出现故障,每分钟企业的成本至少损失10,000美元。”

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    Scott也指出,从传统观念来看,很多企业客户认为数据保护主要就是备份。其实,备份在企业数据管理战略当中非常重要,备份是核心基础。但除了备份之外,企业还需要考虑其他问题,例如,创建面向未来的数据管理战略、云战略和区别化。

简单来说,企业在创建数据管理战略的时候要思考这些问题。第一,保护无处不在的数据。第二,优化存储。第三,降低成本。第四,支持上云。第五,确保合规。

“为了更好制定我们的数据管理战略,企业需要一个360度的全方位的数据视图,对数据进行掌控。更重要是,企业需要有一个平台帮他们做到这一切。”

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360全方位数据管理

“如今的时代,企业需要的不是单点的备份、灾备等,而需要的是一种360度全方位的数据管理、数据视图,这当中既有备份,各种场景的数据迁移,也包括为了实现同一个公司内部,异地数据之间的迁移,更包括把数据和应用从自己数据中心当中向多云环境迁移。

像个人信息保护、合规,包括如何降低储存成本,今天还有一些新的工作负载,这些本地备份能力并不是很强,但是这些应用这些新型的工作负载呈现了一个强劲上升的趋势。

我们的战略是,针对企业客户的具体业务情况,面临业务上的痛点,为其提供360全方位数据管理产品,同时也会提供相应的解决方案。”Scott说道。

针对上述问题,Veritas打造了一个集成式的企业数据管理解决方案,集洞察性、可用性和保护性于一体,让全球客户轻松进行数据管理。企业客户可以根据自己的数据管理需求有选择地放心采用这些解决方案。

Veritas在这套解决方案的基础上,为企业客户提供360度全方位数据管理基础平台,可以提供多元数据管理产品组合。通过集成式解决方案,平台可以进一步提高简便性、一致性和运营效率。

同时,在企业对其IT基础架构进行现代化的过程中,Veritas可以通过技术帮助企业降低数据管理风险并充分发挥数据价值。

目前,Veritas的全方位数据管理可以帮助企业实现这六点:第一,数据可视化。第二,统一数据保护。第三、数据和应用程序的可移动性。第四、存储成本。第五、业务连续性。第六,数字化合规。

通过使用Veritas 平台,企业客户可以加速实现数字化转型,应对日益紧迫的IT 和业务挑战。同时,Veritas提供360全方位数据管理产品组合,支持多云环境,并与多家大型云服务提供商合作,帮助客户轻松迁移应用程序,以及数据上下云和在云之间切换,最大限度地保证业务运行时间。

简单来说,Veritas提供的解决方案,不拘于泥供应商和独立于基础架构的特点,侧重于信息本身的价值而不是基础环境。方案既要确保业务韧性并实现数据随时随地按需访问,同时还需要降低全球日益增长数据所带来的存储风险和成本。

Veritas的解决方案还可以打破通常彼此孤立的功能之间的人工智能,进一步降低复杂性,精简运行操作,提供他人无法企及的协调效应。

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“全球范围内的友商,很多都是单点切入,并不能满足企业客户多元化的需求。其实,对于一个大企业来说,他们想要的是全方位360度的数据管理。不管企业的云环境如何,他们都可以通过产品、工具、解决方案,便捷的将他们的数据管理起来。

Veritas不管是在上云的多云解决方案上,还是在全方位的数据管理上,我们都有非常扎实的解决方案,通过希望通过和合作伙伴的努力,能够更好地推进中国的数字化的转型。目前,Veritas的产品已经提供丰富的API接口,让客户和合作伙伴能够做很多自动化工作。

另外,我们提供的是一个解决方案,帮助客户做迁移,远远超过传统性备份。Veritas提供的一个工具叫VRP,可以帮客户迁移上云,帮助客户重新整合数据,并且有效进行管理,这些才是客户真正需要的。”连智浩表示。

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聚焦中大型企业,满足多种场景需求

从客户群上来看。Veritas的客户群主要是大企业级的客户,“客户选择Veritas,往往看重的是规模、可扩展性、性能以及我们能够提供完整的的解决方案,而不是单点的产品和工具。

比如,我们既能够帮助客户实现和管理数据和应用到云的迁移,也可以为他们提供合规,像PRI、个人信息保护以及软件定义存储等产品。”

其实,Veritas除了为中大企业提供产品服务,也为支持中小企业的数据管理需求,例如,Backup Exec 可实现简单全面的备份和恢复保护,覆盖物理、虚拟和多云环境中的全部数据。同时,Backup Exec推出预付费的永久性授权或订阅授权两种购买方式,共有三个功能版本,定能满足您的需求。铜版最为经济实惠。

现阶段,Veritas在国内主要覆盖金融、电信、航空、零售、能源制造等领域,民生银行、中国银行、招商银行、交通银行、华为、中国联通、南方航空、国家电网、北京现代、恒大集团都在使用Veritas解决方案。

以民生银行为例,民生银行面临三重困境:第一,如何满足数据保留和保护的条例要求;第二,如何保护多个平台以及多个数据中心内的多样化数据;第三,如何解决性能、可扩展性、效率和节省成本的运营目标。

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        所以,民生银行选择了Veritas NetBackup™软件、一体机、OpsCenter 和Cloud Catalyst 来构建覆盖两地三中心的NetBackup 统一数据保护平台。备份数据现可在多个数据中心之间安全传输,轻松解决了合规要求,而且可成功完成备份。

同时,借助重复数据删除功能、定期备份和磁盘备份,这家银行显著缩短了备份时间,极大提高了效率。报告也变得更加简单。

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针对国内情况,进行本土化布局

在谈到Veritas的中国本土化布局的时候,连智浩表示,Veritas在中国的战略相对比较特殊,特别是在中国的美国企业。

“我们的产品解决方案适合中国的政策,支持多平台、多厂家的环境。例如,我们和华为携手合作,加速产品本土化落地。

最近华为Connect大会上,我们正式宣布跟华为公有云达成战略合作。现在,华为将用我们的工具和解决方案,帮助客户在本地跟云上面的应用,包括迁移和保护。我们也和阿里云、腾讯云等中国云厂商进行合作,未来会加重这方面比例。

其次,我们针对国内企业客户的需求,提供工具性产品。第三,我们在中国投入很多本地的售后支持,更重要的是在中国,我们投入相当大的本地研究开发,例如在北京成立研究开发部门,现在的核心产品也是在中国做。”

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(NetBackup 8.1.2的界面)

i黑马&数字观察认为,相比国外,数据管理这件事在国内还是处于早期,很多企业并没有意识到这件事的重要性,谈到国内市场的发展,连智浩表示,在过去一两年,国内企业客户逐渐意识到数据管理的重要性,比如发生一些事故,甚至有公司倒闭,提醒了客户对数据的要求。

中国市场总体来讲,客户对信息化转型的需求,特别是在过去一年数据管理的事情明显重视起来。另外一方面,市场的警惕性也都在增加。

Scott也发表了自己的看法,在全球范围,目前中国市场在数据保护方面和其他国家市场一样,实际上是处于同一个阶段。不过,中国市场有一点与众不同,中国市场已经出现了像阿里云、华为云、金山云、腾讯云等大规模的云服务厂商,这是其他国家所没有的,这就给中国的数据管理、保护提供了一个很好的生长环境。

“目前,全球市场都有共鸣,越来越多客户意识到,要想把数据管理做好,仅仅有备份是不够的,能够对数据进行准确地分类,知道自己的数据的位置是在云,还是在本地。而且现在企业的数据的增长非常快,数据的类型也变得越来越复杂,我们的客户数据环境也是变得越来越复杂。

在这样的背景下,很多的客户开始重新思考公司的数据管理战略,知道数据是企业的重要资产之一,只有把数据充分利用起来,数据才会变成竞争优势。”Scott说道。

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未来数据管理的方向是什么?

Scott指出,当前,企业的数据量呈爆炸式发展,人工是处理不了的,所以数据管理的未来一定是智能化。未来数据管理应该能够做数据自动分类、自动检索、自我修复、自服务,通过完全智能的方式管理海量数据,这是Veritas坚定不移的技术发展方向。

同时,大家都看到数字化转型的业务价值,但是在实施数字化转型过程当中,如何把云变成平台,如何把数据变成核心资产,这两者都是重要的课题。

数字观察
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