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虚拟化迁移的成本效益分析：量化投资回报率 (虚拟化迁移的定义及类型)
什么是虚拟化迁移？
虚拟化迁移是指将应用程序、数据和其他工作负载从物理服务器转移到虚拟环境的过程。虚拟环境是一个由虚拟化软件（例如 VMware ESXi 或 Microsoft Hyper-V）创建的隔离环境，它可以在单一物理服务器上运行多个操作系统和应用程序。虚拟化迁移的类型
有两种主要的虚拟化迁移类型：现场迁移：将工作负载从一台物理服务器迁移到另一台物理服务器，而无需停机。异地迁移：将工作负载从一个数据中心迁移到另一个数据中心，可能涉及停机时间。成本效益分析
虚拟化迁移的成本效益分析涉及评估迁移的成本和收益。成本包括硬件、软件、许可证和人力资源的成本。收益包括减少基础设施成本、提高效率、提高可用性和减少停机时间。以下是一个虚拟化迁移成本效益分析的示例：| 成本 | 收益 |
|---|---|
| 硬件：新服务器和存储 | 基础设施成本降低：减少物理服务器的数量 |
| 软件：虚拟化软件和管理工具 | 提高效率：通过虚拟化整合服务器，优化资源利用率 |
| 许可证：虚拟化软件和操作系统许可证 | 提高可用性：虚拟环境提供快照和故障转移功能，提高业务连续性 |
| 人力资源：迁移规划和实施 | 减少停机时间：现场迁移可实现无停机时间迁移 |
结论
虚拟化迁移可以为企业带来显著的成本效益。通过减少基础设施成本、提高效率、提高可用性和减少停机时间，虚拟化可以显着优化 IT 环境并为企业节省大量资金。通过进行成本效益分析和量化投资回报率，企业可以根据自身的特定需求和目标做出明智的决策是否进行虚拟化迁移。什么是大数据时代
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。 科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。 大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。 适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。 对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。 惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。 最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。 这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor target=_blank>
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。 有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快
在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。 数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。 云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。 通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。 但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。 在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。 在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”
转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。 在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分
“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。 瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。 云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境
运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。 现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。 Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。 交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。 “大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。
3、提高投入回报率
提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。 “大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4、数据存储空间出租
企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。 具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。 主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。 目前已有多个公司推出相应服务，如北京开运联合、网易、诺基亚等。 运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。 对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。 不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。 比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐
在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。 通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。 在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。 运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。 我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。 其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。 典型应用如中国移动的“盘古搜索”。
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益
比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。 预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
2、能够推动增强社会管理水平
大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。 欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。 例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。
2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。 简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;
2)还未有被大数据触及过的业务领域。 这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。 为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
为什么虚拟化项目需要计算投资回报率
但是计算投资回报率（ROI）对于成功的虚拟化项目仍然是必要的。 最好的ROI计算是把一切都纳入考虑——硬件、软件和一些你可能没想到的隐藏费用——完全量化服务器虚拟化项目所带来的好处。 有了准确的关于虚拟化投资回报率和总成本(TCO)的信息，对虚拟化项目的销售管理就变得容易很多。 ROI计算也会帮助你发现虚拟化项目的潜在问题，以免亡羊补牢为时未晚。 以下几个简单的步骤解释了虚拟化项目ROI计算的细节:它们为什么那么重要,你应该考虑到的成本以及如何执行。 还有两个案例体现了虚拟化项目ROI计算的价值。 在虚拟化项目开始前完成ROI计算 服务器虚拟化项目显著地节省硬件、电力和冷却的费用。 那为什么你还需要计算投资回报?因为项目中所涉及的费用很容易被忘记。 适当的投资回报率计算将帮助你找到这些成本,为你的虚拟化项目设定现实的期望值。 硬件、软件和劳动力:虚拟化项目的成本 成功的ROI计算的关键是要了解虚拟化成本。 虚拟化项目显而易见的费用是硬件、软件和劳动力。 当然,你会通过整合服务器节省开支,但是你同时会增加开支，为了令你剩余的服务器更强大，因为它们将运行更多的工作负载。 如果对你的虚拟化项目没有适当的管理，许可问题也会增加你的软件成本。 劳动力成本也应该视为ROI计算的考虑因素。 虚拟化项目的隐性成本 有时,让你的现有服务器更强大是不足够的。 你可能需要买新的服务器。 这些意想不到的硬件升级是虚拟化的许多隐藏费用之一。 虚拟化项目可能需要存储、网络和安全升级,所以把这些考虑进去是至关重要的。 你还需要考虑虚拟环境中潜在的故障停机时间所造成的费用，以及员工培训和管理、对现有业务连续性和灾难恢复计划。 利用非传统的因素计算虚拟化投资回报率 根据传统观念,服务器虚拟化技术将减少数据中心的硬件、电力和冷却支出。 但潜在的成本节省不会就此结束。 当计算虚拟化ROI时,一定要包括非传统因素,比如高可用性和更快的创建时间。 利用虚拟化技术加快IT服务的需求 有时被忽视的一个不起眼的ROI考虑因素是服务器虚拟化如何加快IT服务的需求。 虚拟化技术可以降低采购要求以及减少提供资源所花费的时间,使得IT部门更灵活地响应用户的需求。 这些因素可能很难量化,但它们对积极的投资回报率有帮助。 推翻虚拟化和ROI计算的神话 ROI计算充斥着错误（一些是常见的虚拟化误解;其他则源于把供应商的意见错误地重申，并作为事实）。 如果没有仔细检查,你将损害整个ROI计算。 你需要确保你的数据是准确的。 如何进行TCO和ROI计算 现在你知道计算投资回报率的重要性,是时候去准确找出到底如何计算虚拟化项目的投资回报率和总成本（TCO）。 大多数专家建议采用自上而下的方法:应该从最重要的成本和收益开始,然后向下到一个更细化的水平。
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