了解你的數據內部硬件和云之間的最佳點在哪里?
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虛擬化技術已經到達智能商業的廣闊世界,其中自動化和可預測性對變現起關鍵作用。如電信公司、制造、能源、金融服務和零售等等這樣的行業早已成功地采用云。但是,當你看廣電、傳媒和娛樂業及它們的廠商時,是優點落后于他人的。作為一個廣播公司,如果在其它行業當下已經取得豐厚收益時,你不考慮或試用云技術,那么你的商業模式失敗的風險很高。
廣播領域歷史悠久的廠商,盡管在專業功能方面依然扮演一個角色,但現在一批新服務提供商正在加入,或者可以說被它們取代。一方面,有如亞馬遜網絡服務、Azure和谷歌等的云公司;另一方面,有如Salesforce和SAP等的企業業務管理服務。
從資本支出轉到運營支出
過去幾年,這些公司迅猛擴展其特色產品?;谔幚怼⑦B接和存儲,這些“新”競爭者正在推出全新的內容管理和分發思路,與此同時向新商業模式轉移。
作為英國傳媒和娛樂領域率先接受“云優先”戰略公司之一,也是英國首家亞馬遜網絡服務認證的傳媒和娛樂合作伙伴,本人所在的公司Support Partners在利用這些顛覆性技術方面非常精通。我們的目標是幫助客戶到2020年把部分或全部基礎設施遷移到云。
從資本支出轉到運營支出是內容創作者和分發者的商業模式之潛在的變革。運營支出模式實現成本和收入之間的直接聯系,根據需要動態擴展以便抓住這些新機會。這反過來允許你知道盈利能力所在,因此專注于更有商業吸引力的服務。
云技術具有天生的靈活性。你只要在云中生成適當的微服務就可以增加新服務,無論是4K UHD制作,還是用于自動化日志記錄的機器學習。
軟件定義的網絡允許你轉到業務驅動的運作。與市場營銷人員要求一個頻道而工程人員表示該頻道上線將需要6個月不同,用如Salesforce等企業管理軟件工作的管理層將能夠運行假設測試,并且立即看到新服務經濟上和運營上的可行性。
不過,對大部分機構來說,跳躍到以云為先是望而生畏的,因此本地硬件和云之間的最優秀點在哪里?你把一切都交給亞馬遜網絡服務、Azure或谷歌?或者你使用云是看中它的彈性,在你的本地硬件全負荷運轉時云插手?如果是后者,你如何知道應在現場放多少硬件,這樣它們在絕大部分時間接近滿負荷運行?
清楚規模
在傳統的廣播架構中,經驗豐富的系統設計師會查看需求且對規模有基本的了解。一個電視中心可能有約400個設備端口,因此為了安全,設計師會指定一臺512x512矩陣。確定了規模,采購人員就可以挑選廠商談判,購買恰當設備。這種資本支出模式意味著若無更大投資,有需要時你不能容易地擴展或事實上縮減,以及你被束縛于特定廠商。
在虛擬化環境中,當準備一個系統而它還很不容易理解時,規模同樣至關重要。渲染一個4K片頭動畫需要多少處理器周期?編輯一部13集的電視劇需要多大存儲量?在你不得不等一個進程前,你可以承受增加多大的處理能力,而且誰做此決定?
答案:你必須了解數據。并非內容及其元數據,而是使用數據。你使用多大的存儲量和使用多長時間?你需要多少個處理器,有多少是連續使用,當很多事情發生時你要求多少?
現在的機會是你已經有一些云合同或至少此時此刻正在談判。2018年初發布的IABM/Devoncroft研究報告指出85%的廣播公司認為他們將在未來兩到三年使用云,28%已在用它。
如果你已經有云合同,你得到了一個好協議了嗎?在文件傳輸按GB,處理按分鐘,而資產管理按TB存儲量計費時,也許難以告訴。
這是一個多維的矩陣。云提供商將有一系列費用,如果你超過一定水平,可能包括一些異常大的附加費。軟件提供商也將有其自己的許可模式,將基于不同的參數,如用法、被激活的節點、使用的編解碼等等。
提供媒體專用軟件的人們過去往往銷售廣播硬件。他們必須從現金流的角度重新設計自己的業務。過去在驗收時他們收到100%的銷售值,現在他們可能希望得到一個五年內每年20%銷售值的持續許可證。他們的自然本能是通過提高許可費保證其回報;你可能發現自己每年支付了25%,并且期望從現在起的五年內你依然存在。因此,如何避免這種情況?
一目了然
解決方案是要有一個監測和評估全部數據且將它們呈現在單一虛擬管理平臺上的手段。如果你正在制造實體的東西(如汽車),那么你會希望能夠在一個控制臺上看到完整的供應鏈——從部件到客戶。為什么對知識產權產品(如電視節目或商業廣告等)應有不同?
解決辦法肯定在于廣播和管理設備的集成。如Salesforce等的平臺具有控制臺功能:你必須將它與媒體技術集成,監測趨勢,跟蹤使用情況及提供可執行的建議。
采用這種方式建立一個來自所有可用來源的準確可信的數據集。使用在內部軟硬件服務和云提供商之間調節。這進而為你提供虛擬化和云的轉換情況的洞察力。
更重要的是,它允許你把預測數據分析運用于對你未來計劃的推測。如果你現在準確知道處理、連接和存儲方面的所需,那么就在未來決策方面處于有利地位。
你知道你現在是否有一個好協議,而且你知道再談判時想達到的目標。擁有預測數據條件,你在比價和比成本方面處于更有利的地位。你不再唯恐得到更差的協議而局限于當前的供應商。你可以用預測分析了解如何最好地運用自動化和機器學習,啟動哪些微服務,以及決定哪些現買現賣實例在特定時間都有最好的價值。
媒體的未來無疑與預測性自動化工作流程、運行在虛擬化環境的軟件定義架構上、內部和云端息息相關。開通這些系統要求新技能和新思維方式。
我們為世界上最大的制作和廣播公司之一實施了預測數據分析,但它適用于任何媒體公司。如果你不擷取你今天的運行數據,那么你將對你明天的處境一無所知。這將是商業穩定和失敗風險之間的區別。B&P
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