Q:
Apa saja hal positif dari model migrasi yang didorong oleh permintaan?
SEBUAH:Menggunakan model migrasi yang digerakkan oleh permintaan dapat membantu bisnis untuk memperbaiki cara mereka memindahkan data dan meningkatkan dari sistem lama ke pengaturan baru yang disampaikan cloud dan jenis rencana inovatif lainnya. Menggunakan pendekatan yang digerakkan oleh permintaan memberikan nilai dalam hal efisiensi dan otomatisasi.
Dalam arti tertentu, migrasi yang didorong oleh permintaan adalah fitur otomatisasi utama dalam rencana untuk memindahkan data. Salah satu manfaat utama adalah mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan oleh operator atau administrator sistem. Para profesional ini dapat menerapkan waktu mereka untuk tugas-tugas penting lainnya dalam memelihara dan meningkatkan operasi.
Sebagai cara untuk mengotomatisasi, model yang digerakkan oleh permintaan juga dapat menghilangkan beberapa jenis masalah dengan cadangan data. Sebagai contoh, para ahli dapat berbicara tentang menggunakan model event-driven atau demand-driven untuk memindahkan data ke media penyimpanan, daripada menggunakan model interval yang dijadwalkan dan direncanakan. Model yang didorong oleh permintaan dapat membantu mencegah masalah yang terkait dengan ambang batas pemantauan - jika pembuat keputusan manusia harus melihat kapasitas, dan mereka gagal melihat masalah yang terjadi, mereka mungkin harus melakukan kontrol kerusakan nanti, sedangkan migrasi otomatis menyediakan kemampuan mesin untuk mempelajari masalah dan memperbaikinya sendiri.
Dalam beberapa kasus, penggunaan model yang didorong oleh permintaan dapat membantu perusahaan untuk menghindari pengambilan keputusan pada data lama. Di mana model migrasi lain hanya dapat memperbarui sistem secara berkala, beberapa jenis sistem otonom baru pada dasarnya memperbarui secara real time, sehingga jumlahnya selalu terkini.
Migrasi berdasarkan permintaan dan proses terkait juga dapat membantu dengan beberapa jenis masalah sistem seperti pemesanan sumber daya yang berlebihan untuk dialokasikan di masa depan. Dalam beberapa kasus, ini dapat membantu dengan latensi dan kehilangan paket, atau masalah lain yang terjadi berdasarkan permintaan tinggi dan lalu lintas tinggi di area jaringan.
Sistem yang digerakkan oleh permintaan adalah yang terbaik ketika dilengkapi dengan layanan jaringan yang sepenuhnya otomatis yang dapat membantu memprediksi permintaan dan biaya. Perkiraan biaya dibangun ke dalam beberapa layanan ini, misalnya, untuk membandingkan penggunaan cloud teoretis dengan sistem di tempat. Dengan kata lain, ketika perusahaan mencoba untuk bermigrasi, mereka dapat melihat model prediksi untuk menunjukkan skenario "bagaimana-jika" dan berapa biaya masing-masing. Mereka dapat membandingkan biaya cloud bulanan dengan biaya lokal satu kali saat ini dan membuat keputusan tentang apa yang terbaik untuk perusahaan. Semua otomatisasi dan analitik prediktif ini mendorong perubahan yang lebih efisien dan tingkat kesuksesan yang lebih besar untuk bisnis yang beralih ke model operasional yang lebih baru.
