使用混合云环境,您需要注意的5大关键指标

译文
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在使用混合云时,数据科学家要密切关注关键指标,以此来防止出现各种问题。以下,是混合云环境下数字科学家需要引起注意的五个方面。

有经验的数据科学家会发现,虽然混合云环境能够很好的帮助企业创新和发展,但是同样混合云环境也使得企业内IT环境变得更加复杂,且充满各种陷阱。如果IT管理者不小心,可能会带来巨大的损失。

为此,在使用混合云时,数据科学家要密切关注关键指标,以此来防止出现各种问题。以下,是混合云环境下数字科学家需要引起注意的五个方面。

一、不断优化混合云性能,降低延迟提高效率

当前,数据已经成为推动企业创新的核心资源,由于数据量急剧增长,这就要求混合云环境下必须具备较高的性能,以此来消除延迟,满足业务发展需求。

为此,数据科学家必须时刻关注混合云的性能和网络延迟,因为即使是几微秒的延迟也会给预测模型或实时分析带来很大麻烦。

为了避免这些延迟并优化响应时间,数据科学家可以使用 SolarWinds 混合云监控等工具。这些平台有助于查明系统的瓶颈隐藏在哪里,以便可以简化数据流,消除系统延迟。

二、错误率:混合云环境的静默警报

在数字时代的当下,系统错误率的提高就像在整个系统中响起的无声警报:忽略它们会带来危险。在混合云环境中,发现错误的机率将更高,但也更加难以查找。大部分的系统错误往往表明代码错误、集成漏洞、安全漏洞甚至数据管道出现更复杂问题的危险信号。

为此,数据科学家需要走在系统错误之前就发现并解决问题,这意味着将减少停机时间和为客户提供更好的服务。

无论是对 API 行为不稳定进行故障排除,还是要追踪刚刚出现的一些古怪后端问题,利用工具能够及早识别这些故障,以便保持极高的工作效率。

三、吞吐量限制:保持数据高速公路畅通

在数据高速公路上巡航时,吞吐量便是数据科学家们的车速表。如果交通流量过大,就会让工作停滞不前。当然,如果数据流量太小,你就无法完全发挥系统的性能。因此,只有规划合理的数据吞吐量,才能确保数据移动的绿灯常开。

为了避免数据拥塞,建议数据科学家选择适用的工具和方法。好的工具和方法能够始终保持纯净、无缝的数据流,及时完在数据的移动。

四、管理好云资源:降低云成本

在使用混合云时,数据科学家要管理好云资源,并充分利用好云资源。要时刻关注CPU、内存、存储的使用情况,只有这样才能真正提高混合云的效率和利用率。

如果数据科学没有很好地管理云资源,那么不但会产生服务器资源不够用的情况,造成性能和延迟问题,而且还会造成使用资源的浪费,难以控制云成本的支出。因此,数据科学家要时刻关注云资源的使用情况,避免资源不够用,或者资源浪费的情况发生。

五、安全哨兵:守卫数据安全

毫无疑问,混合云中存放着珍贵的数据宝石,这就需要一流的安全哨兵来监视。跟踪安全威胁不仅仅是要做好安全防护,更重要的是确保数据的可用性,即使在出现安全问题之外,也能够确保业务正常运行,不中断。

为此,数据科学家可以通过监控身份验证、访问模式和网络流量来保持警惕,以发现可疑行为的迹象。

写在最后:这五个指标对于数据科学家在混合云环境中必须掌握。密切关注这些可以给你带来很大的优势,确保你的云战略是可靠的,你的分析是正确的。

原文标题:5 critical metrics every data scientist should monitor in hybrid cloud environments

原文作者:Rob Turner

责任编辑:张诚
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