数据管理

集成数据管理是一种战略方法，它将应用程序、数据和存储资源（无论是块、文件还是对象）统一到单个框架中。这消除了数据孤岛，并创建了一个精简的数据环境，从而简化了整个数据生命周期的管理。通过整合工具和流程，组织可以降低开销、提高性能并加快决策速度。

其优势显而易见：集成数据管理使团队能够摆脱日常的行政管理任务，专注于创新和战略规划。它还能增强基础设施的敏捷性和一致性。这在现代数据管理用例中尤为重要，因为速度、可靠性和操作简便性决定了竞争优势。

自动化和 AIOps 是集成数据管理的重要组成部分。它们通过实现智能资源交付和持续改进来优化基础设施。AIOps 使用人工智能和机器学习来分析数据模式并动态调整性能和存储分配，从而帮助减少延迟、防止中断并提高整体响应能力。

随着企业规模的扩大，这种级别的编排尤为重要。自动化可以减少人为错误，简化工作负载，并确保资源得到高效部署。与集成数据管理相结合，它使 IT 团队能够在不增加工作量的情况下应对日益增长的复杂性。这些优势在实时分析或 AI/ML 处理环境等高需求数据管理用例中尤为重要。

统一数据平面是集成数据管理的核心，能够集中控制块、文件和对象存储。这种简化使 IT 团队能够通过一个管理界面管理所有数据，从而缩短学习曲线、最大限度地减少错误并加快部署周期。凭借统一的可视性，企业可以在其存储环境中应用一致的策略。

这种一致性可提高合规性、安全性和可扩展性。无论您管理的是本地存储系统还是混合云环境，具有通用管理功能的统一数据平面都能确保您的基础设施灵活且面向未来。在必须兼顾敏捷性和性能的动态数据管理用例（例如快速应用程序开发或多云数据编排）中，这一点尤为重要。