在云时代规划成功的数据库管理
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-04-09
数据分发和安全性无法与DevOps工作流程或复杂的数据生态系统保持同步，数据是应用开发价值链中慢的部分，在基于云的测试环境中很难保持合规性，有81％的受访者发现很难在基于云的测试环境中维护数据安全性和合规性，此外有56％的受访者表示，敏感数据并未在测试环境中匿名使用，非生产环境中的数据不够安全，数据平台提供了可编程的数据基础结构，该解决方案提供数据虚拟化，合规性，API优先，以代码形式提供数据，具有多云同步和不变性。
云是重要工作负载的目标
他建议组织支持方案和选项，您的本地支持合同不一定会扩展到您的公共/混合云工作负载，云时代存在三种数据管理趋势，云引入了新的数据孤岛，云数据仓库将专注于本地中心，湖泊和仓库的融合和重新设计，云消除了业务用户的中间化，企业正在努力从其数据分析中提取实时见解，他们80％的时间和资源都花在了数据准备和质量上，而不是洞察力，下一代云数据分析需要包括提供批处理和流模式的实时连接数据仓库，连接到各种不同的数据源并从中获取数据，提供数据准备和质量，非IT用户的自助数据访问和准备，消除电子表格孤岛，提供高级分析（罐装和定制），可以使用Spark和其他开放标准进行高级分析，提供具有成本效益的规模，半结构化数据等等。
合作提供多云安全性
人工智能技术提供数据隐私和安全性的提供商正在与思科投资公司合作，与思科合作，帮助他们的客户解决多云和边缘安全性，隐私和合规性方面的挑战，此举是在思科投资向提供资金之后做出的，企业可以通过在多云和架构的重要控制点之间对运行中的数据，使用中的数据和静态数据应用零信任来受益，在此架构内为敏感资产和敏感数据实现网络安全，隐私和合规性是另一个核心要求，这就是我们向投资的原因，数据呈指数增长，这给企业带来了机遇和义务，与这种呈指数级增长的数据混杂在一起的是攻击者永远追随的敏感数据，可能会被内部人员无意中滥用，而监管者则一直想治理。
快速采用多云和边缘计算是迁移到新架构的理想拐点
该架构将帮助企业围绕多云数据构建分布式安全边界，企业需要对敏感数据有共同的看法，并具有检测，跟踪和粒度控制的能力-无论是用于多云部署，通过API共享还是与第三方应用共享，正在使用或移动，将帮助以统一的方式围绕多云数据实现分布式的安全性，隐私和合规性控制范围。