云可扩展性是一种灵活、可靠的数据基础架构，能够扩展或缩减其数据量、应用程序数量和位置类型，以支持不断变化的业务需求和目标。
为什么云是可扩展的？
云可扩展性通过提供具有以下几个重要优势的统一数据基础架构，克服了传统数据存储的许多限制：
- 规模高效：根据不断变化的需求快速轻松地分配和重新分配资源。
- 自我修复：自动数据复制将所有数据的冗余镜像副本存储在不同的机器和位置，因此即使磁盘出现故障，应用程序也能继续运行。
- 负载平衡：自动负载平衡在整个系统中分配工作负载，提高资源的整体可靠性和可用性。
- 开放访问：具有不同API的多种专用工具可以同时访问相同的数据。
- 多功能性：数据可以存储为文件、对象、事件流、表格等——所有这些都在同一个系统中。
云可扩展性的好处是什么？
一个规模高效的系统——具有真正的可扩展性——可以根据所涉及的数据、应用程序、机器和位置的数量和种类进行扩展和缩小。真正的云可扩展性是：
- 灵活：使用不同的工具和应用程序在同一个系统上执行各种功能。
- 多变的：无需重新架构即可适应不断变化的需求和要求，无论这意味着扩展能力还是降低能力。
- 可靠：在硬件故障或流量高峰时继续不间断地工作。
- 高效：允许一个 IT 团队支持具有相同底层数据结构的多个项目和系统。
- 简单：简化工作负载和架构以获得更高的性能和具有成本效益的、面向未来的系统。
什么时候应该使用云可扩展性？
大型系统会带来复杂性，大型组织显然倾向于在不同地方产生多个为不同目的而设计的独立系统。人们自然而然地关注摆在他们面前的问题，这就是多个问题如何演化出多个互不相关的解决方案。企业系统变得不必要地复杂和繁琐，数据孤立，资源浪费。
随着您的组织扩展到在多个位置包含多个系统，并且随着它开始生成更多数量和种类的数据，退一步评估您的 IT 基础架构以确保您拥有一个高效且具有成本效益的系统是值得的当前的需求，也能够随机应变。
下一个变化可能意味着扩大规模，但也可能意味着引入新的业务流程或新技术，如机器学习或人工智能。一个规模高效的系统可以无缝地适应这些变化，无需停机，也无需从根本上重新架构。
您如何实现云可扩展性？
数据是贯穿每个企业流程的共同主线。它是将一切联系在一起的统一组织原则。使通用、统一的数据层成为可扩展系统的主干，集成并简化了从边缘到云的操作。
构建具有真正可扩展性的系统——不仅能够容纳更多数据，而且能够支持各种不同的数据类型、应用程序、位置、硬件和用户——从超越单个项目的综合数据策略开始覆盖整个组织。消除数据孤岛使您的数据可供多个组使用，确保数据可以重复使用有助于消除数据浪费。
下一步是采用一个统一的数据基础架构，它不仅可以高效满足您的即时需求，而且可以灵活地让您成长和适应变化，无论是添加新产品、扩展到新位置、升级或更换硬件，还是引入新的工具和流程。像HPE Ezmeral Data Fabric这样的统一数据架构提供跨多个应用程序和整个组织的通用数据层。
