将边缘和云计算与数据存储相结合充满了复杂性。幸运的是，有一些步骤可以帮助避免存储管理灾难。
管理企业存储可能是一个复杂且资源密集的过程。更具挑战性的是采用多云环境使复杂性增加了10倍。如果将边缘计算存储添加到其组合中，其管理可能会变成IT团队的噩梦，分布在多个平台和地理位置的数据将从四面八方涌入。

在深入探讨多云和边缘存储争议之前，首席信息官和其他IT决策者应该询问自己一系列重要问题。由于数据管理是存储的核心，因此数据收集、传输和保留只是需要考虑的多方面事项的一部分。

1.数据将在何处生成和收集?
在多云/边缘计算存储环境中，数据可以由用户、应用程序或设备生成，并且源自台式机、笔记本电脑、智能手机、物联网监视器或其他系统。在某些情况下，数据在其生成位置附近收集，并通常会在其他位置发送。例如，销售代表可能使用移动应用程序向云计算服务上托管的Web应用程序提交订单，并收集和存储数据。将这些数据与布满物联网传感器的制造工厂的数据相比较，这些传感器将数据发送到附近的边缘计算系统，以便实时临时存储和分析。

2.将生成什么类型的数据以及生成多少数据?

在不知道预期的数据类型和数量的情况下，IT团队无法为多云/边缘环境规划存储。它是结构化的、半结构化的还是非结构化的?它将包括视频文件、图形文件还是文字处理文件?那么数据量呢?无论数据在何处生成或收集，团队都必须知道短期和长期会有多少数据和什么类型的数据。他们还必须能够考虑可能影响存储的任何机制，例如巨型文件或重复数据删除进程。

3.将保留哪些数据以及保留多长时间?

在许多情况下，收集数据时期望无限期地保留或至少保留很长时间。但是，在某些情况下，只需要保留部分数据或只在短时间内保留数据。例如，在边缘计算系统上收集的物联网数据可能需要足够长的时间来执行必要的分析。在此之后，可以丢弃原始数据，同时保留分析结果。

4.将传输哪些数据以及传输多少数据?

并非所有收集的数据都必须移动到另一个平台。在某些情况下，只需移动一部分数据，或仅移动以某种其他方式聚合、清理或转换的数据，甚至可能不需要移动任何数据。这很大程度上取决于数据收集后的处理和分析。IT团队必须能够为收集的数据和传输的数据进行规划存储，这需要完全了解需要移动的数据的类型和数量，以及将要保留或删除哪些数据。

5.何时传输数据以及传输的次数?

IT部门还必须知道何时传输数据以及如何执行这些传输。这涉及将数据从一个平台移动到另一个平台的基本调度。例如，可能需要定期将数据从数据中心复制到云平台，或者从一个云平台移动到另一个云平台。存储要求可能因转移计划和所涉及的数据量而异。IT团队还必须考虑在存储可能受到影响的情况下，数据是以单向还是双向方式在平台之间移动。

6.传输的数据将存储在何处以及存储多长时间?

在多云/边缘计算存储环境中，数据可能是从边缘系统移动到云平台，从云平台移动到数据中心，从数据中心移动到云平台，或这三者的任何组合。IT团队必须清楚地了解从每个端点到每个目的地的数据流向，知道传输哪些数据，有多少数据以及何时移动数据。无论是在云平台上，在私有数据中心，还是在其他地方，IT部门还必须了解数据的托管位置以及数据的存储时间。

7.如何管理和存储数据?

数据管理包括移动和存储数据。规划人员应确定将使用哪些工具来传输数据以及流程自动化的程度。他们还应该确定如何编排数据移动以及如何存储数据。各种工具和流程可以对存储产生直接和间接影响。例如，根据执行的数据转换类型，可能需要暂存区域来临时托管数据，可能需要大量存储设备。此外，数据库管理系统和NoSQL数据存储等解决方案都有自己的存储要求。

8.如何执行和实施灾难恢复?

在规划多云环境的存储时，IT团队必须考虑如何实施灾难恢复(DR)策略。备份数据或维护冗余数据等过程通常会转化为额外的存储要求。如果团队还必须将边缘系统整合到他们的环境中，他们的灾难恢复(DR)策略可能会变得更加复杂，特别是边缘计算系统数量的增加。例如，如果其中一个系统发生故障，会发生什么?故障转移是如何发生的?工作负载在哪里重定向?每个边缘计算系统是否需要有自己的灾难恢复计划?所有这些变量都会影响IT计划支持有效灾难恢复(DR)策略所需的存储方式。

9.如何整合结构和工作流程变更?

组织采用多云策略，因为可以提高灵活性，同时在异构环境中提供更大的移动性。当边缘计算存储系统添加到组合中时，这种灵活性和移动性可能受到威胁，除非IT团队准备处理诸如添加和删除云计算服务，在平台之间迁移的工作负载或集成到结构中的新边缘系统之类的变化。为了长期正确规划存储，IT团队需要了解如何管理边缘集成以及如何在整个多云/边缘计算环境中解决不断变化的条件。

10. 安全性和合规性要求是什么?
多云环境带来的挑战之一是确保数据安全，并且保护隐私，无论数据驻留位置或移动方式如何。同时，多云存储环境可以更容易满足合规性要求，因为它具有固有的灵活性。然而，边缘计算存储无论在什么情况下都会使问题复杂化，特别是涉及物联网设备时。IT团队必须采取一切可能的预防措施，以确保数据不会受到损害，并且无论数据驻留在何处或如何从一个平台移动到下一个平台，组织都需要满足其所有遵从性要求。