Forex Dataset

供商的云服务集成到一个架构中。这种方法有助于企业避免供应商锁定、提高冗余度，并通过利用每个平台的特定优势来最大限度地提高性能。亚马逊网络服务 (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform 的机器学习服务只是可以在这些环境中使用的三种此类服务，同时仍能满足个人业务需求，并兼顾灵活性和弹性。

阅读更多
体育中的物联网和人工智能
物联网和人工智能将如何改变体育产业？

大数据的人物、内容和原因 [信息图]
6 位专家解释 IT 基础设施对组织数据集的重要性
数据科学家是下一个宇宙主宰者吗？
大数据如何存储和管理？
然而，管理多云环境带来了独特的挑战。每个云提供商都有不同的管理工具、安全协议和合规性要求，这使得协调总体计划变得困难。有效 喀麦隆电话号码数据 的多云管理需要开发一个有效的框架来监督跨不同平台的资源，包括技术工具以及治理政策，以保持一致性和控制。对于希望利用多云策略同时降低数据碎片化、安全漏洞和运营成本增加等风险的企业来说，了解这种复杂性至关重要。

多云环境的独特挑战
在多云环境中应对主数据治理的复杂性给组织带来了重大挑战。由于数据分散在不同的云平台上，而且越来越难以在这些平台上保持统一的定义、格式和质量，因此一致性问题变得尤为紧迫。这会导致差异，从而破坏决策过程并影响业务结果。此外，云提供商之间的不同政策和合规性要求又增加了另一层复杂性，使遵守法规的工作变得更加复杂。

数据安全仍然是云服务管理的最大障碍之一，因为每个平台都实施不同的安全协议，因此很难在所有平台上建立整体且有凝聚力的安全策略。在管理多个云服务时，未经授权的访问、数据泄露和其他网络攻击会成倍增加。此外，缺乏集中可见性或控制可能会妨碍快速检测并阻碍对安全事件的响应。