了解你的数据内部硬件和云之间的最佳点在哪里?

2019-07-02 16:41哈利·格林宁
传播与制作 2019年6期
关键词:和云虚拟化服务

哈利·格林宁

虚拟化技术已经到达智能商业的广阔世界,其中自动化和可预测性对变现起关键作用。如电信公司、制造、能源、金融服务和零售等等这样的行业早已成功地采用云。但是,当你看广电、传媒和娱乐业及它们的厂商时,是优点落后于他人的。作为一个广播公司,如果在其它行业当下已经取得丰厚收益时,你不考虑或试用云技术,那么你的商业模式失败的风险很高。

广播领域历史悠久的厂商,尽管在专业功能方面依然扮演一个角色,但现在一批新服务提供商正在加入,或者可以说被它们取代。一方面,有如亚马逊网络服务、Azure和谷歌等的云公司;另一方面,有如Salesforce和SAP等的企业业务管理服务。

从资本支出转到运营支出

过去几年,这些公司迅猛扩展其特色产品。基于处理、连接和存储,这些“新”竞争者正在推出全新的内容管理和分发思路,与此同时向新商业模式转移。

作为英国传媒和娱乐领域率先接受“云优先”战略公司之一,也是英国首家亚马逊网络服务认证的传媒和娱乐合作伙伴,本人所在的公司Support Partners在利用这些颠覆性技术方面非常精通。我们的目标是帮助客户到2020年把部分或全部基础设施迁移到云。

从资本支出转到运营支出是内容创作者和分发者的商业模式之潜在的变革。运营支出模式实现成本和收入之间的直接联系,根据需要动态扩展以便抓住这些新机会。这反过来允许你知道盈利能力所在,因此专注于更有商业吸引力的服务。

云技术具有天生的灵活性。你只要在云中生成适当的微服务就可以增加新服务,无论是4K UHD制作,还是用于自动化日志记录的机器学习。

软件定义的网络允许你转到业务驱动的运作。与市场营销人员要求一个频道而工程人员表示该频道上线将需要6个月不同,用如Salesforce等企业管理软件工作的管理层将能够運行假设测试,并且立即看到新服务经济上和运营上的可行性。

不过,对大部分机构来说,跳跃到以云为先是望而生畏的,因此本地硬件和云之间的最优秀点在哪里?你把一切都交给亚马逊网络服务、Azure或谷歌?或者你使用云是看中它的弹性,在你的本地硬件全负荷运转时云插手?如果是后者,你如何知道应在现场放多少硬件,这样它们在绝大部分时间接近满负荷运行?

清楚规模

在传统的广播架构中,经验丰富的系统设计师会查看需求且对规模有基本的了解。一个电视中心可能有约400个设备端口,因此为了安全,设计师会指定一台512x512矩阵。确定了规模,采购人员就可以挑选厂商谈判,购买恰当设备。这种资本支出模式意味着若无更大投资,有需要时你不能容易地扩展或事实上缩减,以及你被束缚于特定厂商。

在虚拟化环境中,当准备一个系统而它还很不容易理解时,规模同样至关重要。渲染一个4K片头动画需要多少处理器周期?编辑一部13集的电视剧需要多大存储量?在你不得不等一个进程前,你可以承受增加多大的处理能力,而且谁做此决定?

答案:你必须了解数据。并非内容及其元数据,而是使用数据。你使用多大的存储量和使用多长时间?你需要多少个处理器,有多少是连续使用,当很多事情发生时你要求多少?

现在的机会是你已经有一些云合同或至少此时此刻正在谈判。2018年初发布的IABM/Devoncroft研究报告指出85%的广播公司认为他们将在未来两到三年使用云,28%已在用它。

如果你已经有云合同,你得到了一个好协议了吗?在文件传输按GB,处理按分钟,而资产管理按TB存储量计费时,也许难以告诉。

这是一个多维的矩阵。云提供商将有一系列费用,如果你超过一定水平,可能包括一些异常大的附加费。软件提供商也将有其自己的许可模式,将基于不同的参数,如用法、被激活的节点、使用的编解码等等。

提供媒体专用软件的人们过去往往销售广播硬件。他们必须从现金流的角度重新设计自己的业务。过去在验收时他们收到100%的销售值,现在他们可能希望得到一个五年内每年20%销售值的持续许可证。他们的自然本能是通过提高许可费保证其回报;你可能发现自己每年支付了25%,并且期望从现在起的五年内你依然存在。因此,如何避免这种情况?

一目了然

解决方案是要有一个监测和评估全部数据且将它们呈现在单一虚拟管理平台上的手段。如果你正在制造实体的东西(如汽车),那么你会希望能够在一个控制台上看到完整的供应链——从部件到客户。为什么对知识产权产品(如电视节目或商业广告等)应有不同?

解决办法肯定在于广播和管理设备的集成。如Salesforce等的平台具有控制台功能:你必须将它与媒体技术集成,监测趋势,跟踪使用情况及提供可执行的建议。

采用这种方式建立一个来自所有可用来源的准确可信的数据集。使用在内部软硬件服务和云提供商之间调节。这进而为你提供虚拟化和云的转换情况的洞察力。

更重要的是,它允许你把预测数据分析运用于对你未来计划的推测。如果你现在准确知道处理、连接和存储方面的所需,那么就在未来决策方面处于有利地位。

你知道你现在是否有一个好协议,而且你知道再谈判时想达到的目标。拥有预测数据条件,你在比价和比成本方面处于更有利的地位。你不再唯恐得到更差的协议而局限于当前的供应商。你可以用预测分析了解如何最好地运用自动化和机器学习,启动哪些微服务,以及决定哪些现买现卖实例在特定时间都有最好的价值。

媒体的未来无疑与预测性自动化工作流程、运行在虚拟化环境的软件定义架构上、内部和云端息息相关。开通这些系统要求新技能和新思维方式。

我们为世界上最大的制作和广播公司之一实施了预测数据分析,但它适用于任何媒体公司。如果你不撷取你今天的运行数据,那么你将对你明天的处境一无所知。这将是商业稳定和失败风险之间的区别。B&P

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