数据孤岛可能是您在云环境中的最大隐患

在全天候运行的工业经济中，数据碎片化本身就是一种风险。您的分析报告或许看似完美，但如果其建立在分散于边缘、核心与云端的数据孤岛之上，其实就是建立在不稳定的基础之上。数据孤岛不仅会推高成本，还会扭曲用于支撑竞争力的关键决策，并阻碍企业实现“数据单一化”（data singularity）——即数据实现统一、可移植，并能够持续为 AI 所用。

根据 Hitachi Vantara 的专有研究，37% 的 IT 领导者将数据质量视为日常首要关注点，但仍有近一半未对数据进行可视化标记，从而影响 AI 性能表现。

为迈向数据单一化，企业不仅需要可靠的存储能力，还需要实现无缝的数据流动性。

扩展能力与数据蔓延：混合云悖论

这一转型引入了一个新的挑战，即所谓的“混合云悖论”。原本旨在实现现代化的举措，很快演变为由多平台与多存储层级构成的复杂体系。存储管理员不得不应对这些从未被设计为统一协同运行的碎片化平台。

在混合云悖论下，企业通常会面临以下常见痛点：

• AI 模型受阻：训练数据集无法在本地数据湖与云端计算资源之间高效流动。事实上，多达 95% 的人工智能项目在进入生产阶段前即已停滞，其中部分原因正是数据孤岛所致。
• 合规缺口：治理策略无法覆盖混合环境边界。目前已有超过一半的企业明确将 AI 视为其首要数据安全风险。
• 成本效率低下：仅有 34% 的企业清楚其全部数据的存储位置，从而导致冗余副本增加、存储利用率不足、能耗上升以及数据出站费用增加。

通过无缝数据流动性打破数据孤岛

混合云成功的主要障碍之一，在于如何在边缘、核心及多云环境之间实现安全的数据流动。Hitachi Vantara 通过 VSP One 应对这一挑战。该平台整合块、文件与对象存储资源于统一平台之上，实现实时且安全的数据流动。

从运维管理的角度来看，其价值不仅体现在连接能力，更体现在更低的总拥有成本（TCO）。VSP One 无需通过增加额外的专有硬件层来实现云端与数据中心的互通。其优势包括：

• 利用现有资产：如果您已部署 VSP 5000，则无需额外采购 VSP One Block for High-end 即可实现数据向云端复制。
• Universal Replicator (UR)：在企业级与软件定义存储（SDS）块阵列中采用统一的 UR 技术，无论底层消费模式如何变化，均可确保数据复制的一致性。
• 数据单一化：实现数据在不同平台间的上下文感知流动，使 AI 能够访问统一数据集进行持续学习，同时避免混合迁移过程中常见的“存储成本负担”。
• 集中化管理：VSP One 通过单一界面提供统一控制平面，并结合预测性 AIOps 洞察，同时统一数据平面、资源配置及生命周期治理。

通过基础设施即代码（IaC）防止数据孤岛

手动 IT 操作不仅限制扩展能力，还因高错误率削弱数据流动性。VSP One 通过支持现代基础设施即代码（IaC）工作流，消除了这些障碍：

• 可预测的自动化：通过使用 Red Hat Ansible playbook 与 Terraform provider，IT 团队可将资源以代码形式进行定义、配置与管理。
• CI/CD 集成：将存储资源配置无缝集成至应用部署流水线，在加速测试与扩展的同时减少人工配置错误。

结合 Hitachi EverFlex 消费模式服务，企业可获得按需付费的扩展能力以及免运维管理体验。VSP One SDS 通过在主流公有云上的软件定义部署、精简配置、复制与压缩能力进一步强化这一优势，可将存储成本降低高达 40%。

超越数据孤岛，释放 AI 驱动增长

只有当数据能够在各类环境之间实现一致流动时，混合云才能真正释放价值。然而，碎片化平台与手动流程会将这一潜力转化为风险——形成数据孤岛、拖慢 AI 进展并削弱治理能力。通过统一存储并实现运维自动化，企业可消除这些隐患，构建具备韧性与扩展能力、面向 AI 驱动增长的基础架构。

数据孤岛会削弱混合云潜力，并拖慢数字化转型进程。了解 Hitachi Vantara 如何帮助打破这些数据孤岛。