สามขั้นตอนที่สำคัญในการติดตามการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของเอเจนซี่อย่างรวดเร็ว การจัดการข้อมูล

สามขั้นตอนที่สำคัญในการติดตามการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของเอเจนซี่อย่างรวดเร็ว การจัดการข้อมูล

สมมติว่าคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ที่สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยากำลังตรวจสอบข้อมูลของวัคซีนโควิด-19 ที่เป็นไปได้ นักวิเคราะห์ของ NASA ประมวลผลข้อมูลจากสถานีอวกาศนานาชาติ หรือนักวิทยาศาสตร์ขององค์การบริหารมหาสมุทรและบรรยากาศแห่งชาติที่กำลังประมวลผลแบบจำลองสภาพอากาศเพื่อพัฒนาพายุโซนร้อน/เฮอริเคน . ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา พนักงานเหล่านี้จากทั่วทั้งรัฐบาลกำลังทำงานจากที่บ้าน ในขณะที่ข้อมูลที่เป็นหัวใจของการทำงานนั้นยังคงอยู่ในศูนย์ข้อมูลในสถานที่

เครือข่ายส่วนตัวเสมือนที่อุดตันและปัญหาแบนด์วิธที่บ้านอาจทำ

ให้ประสิทธิภาพการทำงานช้าลงและทำให้ผู้ใช้ผิดหวัง พูดตามจริงแล้ว โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายของเอเจนซีส่วนใหญ่ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานระยะไกลในระยะสั้นที่พุ่งสูงขึ้น (เช่น วันที่หิมะตกเป็นครั้งคราว) แต่ไม่ใช่ความต้องการปริมาณมากหลายเดือน ด้วยการทำงานทางไกลที่เพิ่มขึ้นในขณะนี้กลายเป็นความจริงอย่างถาวร การแก้ไขหลักสูตรในระยะยาวจำเป็นต้องอาศัยวิธีการโดยละเอียดเพื่อเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลเชิงกลยุทธ์

ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรักษาชุดข้อมูลและทรัพยากรการประมวลผลที่เกี่ยวข้องไว้ใกล้กันโดยไม่คำนึงถึงสถานที่ปฏิบัติงาน ในขณะที่เอเจนซี่กำลังโยกย้ายไปยังระบบคลาวด์โดยเร็วที่สุด แต่ก็ไม่ใช่คำตอบสำหรับทุกสถานการณ์ หน่วยงานอาจมีกระบวนการและการวิเคราะห์ที่ใช้ทรัพยากรมากในสภาพแวดล้อมภายในองค์กรซึ่งต้องการความใกล้เคียงกับข้อมูลเดียวกันกับที่ผู้ปฏิบัติงานระยะไกลแบบกระจายใช้ โซลูชันที่ประสบความสำเร็จต้องรองรับทั้งสองอย่าง

นั่นหมายถึงสถาปัตยกรรมแห่งอนาคตจำเป็นต้องรองรับตำแหน่งที่ตั้งต่างๆ ในทุกที่ที่มีงานเกิดขึ้นและมีการไหลเวียนของข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นส่วนขอบ แกนกลางของศูนย์ข้อมูล และระบบคลาวด์ มันเกี่ยวข้องกับแนวทางสามง่าม

        ข้อมูลเชิงลึกโดย MFGS, Inc.: ค้นหาว่าเหตุใดการจัดการสายธารคุณค่าจึงได้รับความนิยมในฐานะกรอบงานสำหรับการวัดมูลค่าในสภาพแวดล้อม DevSecOps

เปิดใช้งานการดำเนินการในปัจจุบัน แต่วางแผนสำหรับการหยุดชะงักและการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์ การออกแบบสถาปัตยกรรมเชิงกลยุทธ์ควรปรับแนวทางการจัดการข้อมูลให้เหมาะสมที่สุดสำหรับสิ่งที่ทราบและเท่าที่เป็นไปได้ เริ่มต้นด้วยการกำหนดว่าผู้ใช้คือใครและสิ่งที่ต้องทำเพื่อสนับสนุนพวกเขาให้ดีที่สุดในลักษณะที่ทำให้การทำงานของพวกเขาราบรื่น ทุกที่ที่ต้องการข้อมูล ประเมินคุณค่าของมันต่อภารกิจ ประเมินความต้องการความสามารถในการรวบรวมข้อมูล และทำความเข้าใจว่าจะมีการตัดสินใจประเภทใดในสถานที่นั้น

ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์ของ NIH ที่ใช้กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอน

ในห้องปฏิบัติการจะทำการวิเคราะห์ภาพในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นผลลัพธ์ในขณะที่ทำงานที่บ้านได้อย่างไร หมวด DoD Special Ops ที่ปรับใช้จะส่งข้อมูลที่สำคัญที่สุดกลับไปยังศูนย์ข้อมูลบนฐานได้อย่างไรเมื่อแบนด์วิธต่ำ การตัดสินใจในการปฏิบัติงานประเภทนี้จำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของภารกิจที่สำคัญที่สุด

ขยายความคิดของคุณไปยังสถานการณ์ที่อาจดูเหมือนไม่น่าเป็นไปได้ ไม่มีใครคาดคิดว่าพนักงานของรัฐบาลกลางจำนวนมากจะต้องทำงานนอกสถานที่เป็นเวลาหลายเดือน โควิดสอนเราอีกอย่าง ระดมความคิดเกี่ยวกับสถานการณ์ผิดปกติประเภทอื่นๆ ที่อาจจะเกิดขึ้น และพิจารณาปัจจัยเหล่านี้ในการวางแผนของคุณ

นำข้อมูลและพลังการประมวลผลไปยังที่ที่จำเป็น ประสิทธิภาพจะเป็นตัวกำหนดประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ยอมรับได้และระดับประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นการประมวลผลจะต้องใกล้เคียงกับข้อมูล วิธีหนึ่งคือการมีข้อมูลในทั้งสองตำแหน่ง อีกทางเลือกหนึ่งคือการจำลองข้อมูลแบบทันเวลาพอดีในแต่ละสภาพแวดล้อมเมื่อจำเป็น

ความล่าช้าเป็นปัญหาหลัก ซึ่งแตกต่างจากเนื้อหาสตรีมวิดีโอที่มีการบัฟเฟอร์ล่วงหน้าเพื่อการรับชมที่ราบรื่น ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ต้องถูกย้ายทั้งหมดก่อนที่จะมีประโยชน์ นั่นอาจหมายถึงการจำลองแบบบางส่วนหรือทั้งหมดขึ้นอยู่กับคำขอของผู้ใช้ เห็นได้ชัดว่าขนาดของชุดข้อมูลจะกำหนดระยะเวลาที่ต้องใช้

ในบางกรณี ผู้ใช้จำเป็นต้องคาดการณ์และกำหนดเวลาการส่งมอบข้อมูลที่พวกเขาต้องการ ดังนั้น สำเนาของข้อมูลหลักที่เป็นอนุพันธ์จึงสามารถใช้ได้เมื่อจำเป็น ซึ่งอาจซับซ้อนเป็นพิเศษในสภาพแวดล้อมแบบมัลติคลาวด์ ซึ่งผู้ใช้บางรายอาจชอบความสามารถของ Google Cloud บางคนชอบ Microsoft Azure, AWS หรือแพลตฟอร์มอื่น กุญแจสำคัญคือการมอบประสบการณ์ที่เรียบง่ายและราบรื่น ไม่ว่าจะเป็นนักวิจัยระยะไกลหรือคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงภายในองค์กร

กำหนดนโยบายการกำกับดูแลที่ชัดเจนสำหรับความพร้อมใช้งานของข้อมูล การจัดเก็บ และการเก็บรักษา กรอบเวลาเป็นตัวแปรที่สำคัญ ตัวอย่างเช่น การทำให้ชุดข้อมูลหนึ่งๆ พร้อมใช้งานในตำแหน่งคลาวด์เฉพาะตามระยะเวลาที่กำหนด หากข้อมูลไม่ได้ถูกใช้งานในช่วงเวลานั้น ข้อมูลจะถูกลบออก และจะต้องมีคำขอใหม่ หากใครยังต้องการทำงานกับข้อมูลดังกล่าว

กำหนดข้อกำหนดในการเก็บรักษาและการเก็บถาวรอย่างชัดเจน ซึ่งรวมถึงการพิจารณาว่าจะทำอย่างไรกับข้อมูลที่บัฟเฟอร์ซึ่งผู้ใช้หยุดการเข้าถึง หากต้องการพื้นที่จัดเก็บในองค์กรเพิ่มเติม อาจจำเป็นต้องซื้อ แต่การล้างชุดข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ออกเป็นทางเลือกที่ถูกต้อง เนื่องจากภายใต้นโยบายการเก็บรักษาที่กำหนดไว้อย่างดี ตำแหน่งของสำเนาที่เป็นทางการจะชัดเจน

credit : shortstoryoflifeandstyle.com
proyectoscpc.net
helendraperyoung.com
riavto.org
partysofa.net
sierracountychamber.net
matsudatoshiko.net
learnlanguagefromluton.net
movabletypo.net
coachfactoryoutletusa.net