用云简单性现代化数据库 - 第1部分

Skale DB：由HCl和nutanix

企业越来越面临数据库的挑战，包括增长的数据库管理成本，耗时的手动DB任务，例如配置和修补，缺乏资源利用可见性，无法按需扩展以及不存在的用户体验。为了应对这些挑战，Skale DB采用最佳实践，自动化和标准化来简化数据库采购，部署，监视，管理，操作和退款。

该博客是Skale DB的2部分系列的第1部分。第1部分提供了Skale DB的介绍，探讨了如何HClNutanix Technology共同提供了这项独特的服务。第2部分深入探索Skale DB值命题。您也可以下载组合的PDF。

用云简单性现代化数据库 - 第1部分

数据是当今数字转换的重要成分。能够有效利用其数据格局和数据库中有价值的见解的组织发现它是有效业务转型的关键区别和推动者。在过去十年中，企业数据中的巨大爆炸使人们对数据现代化计划的需求引起了人们的关注。

由于其数据库车队的规模和多样性，组织经常在大规模管理数据方面面临挑战。管理数据库（例如Microsoft SQL Server，Oracle，PostgreSQL，MySQL和MongoDB）所需的不同管理控制台和技能集对此挑战进行了放大。本地，混合或公共云部署环境的细微差别也为IT专业人员在日常工作中进行管理和创新增加了另一层复杂性。数据库管理员（DBA）团队必须兼顾管理关键数据库以及开发团队的其他请求，以提供已提供的数据库。同时，开发团队正在等待满足的服务请求，这降低了他们的生产力，进而阻碍了组织的敏捷性，以响应和减轻市场动态

Skale DB使组织能够使用安全，可扩展和可云的DBAA平台转换数据库操作，并使用AI驱动的DBOP（数据库操作）启用。它的多部署体系结构以接近零的部署模型支持数据库需求本地和云中的需求。

介绍Skale DB

HCL Skale DB数据库AS-A-Service（DBAAS）提供了支持伟德1946手机版老虎机 （NDB）软件有助于对组织的大规模解决这些挑战。它简化了运行本地和混合多云环境中的数据库的操作，从而为数据库提供和生命周期管理带来了一键式的简单性和隐形操作。

AForrester的研究发现Nutanix数据库服务将配置速度提高了97％。加上HCL的经过验证的服务，Skale DB旨在将所需的敏捷性，规模和一键简单性带到各种规模的组织中。

Skale DB允许您的团队能够在及时购买，提供，补丁和管理数据库，并专注于应用程序开发，而无需了解硬件，数据库软件或相关配置的详细信息，以恢复应用程序版本并释放DBAS来投资投资他们在战略计划上的时间。

Skale DB建立在NDB上，提供了数据库-AS-A-Service（DBAA）的灵活性和操作简单性。NDB目前支持大多数主要的企业数据库 - 在公共云中的本地和/或裸机实例上。Skale DB有助于扩展DBAA，以结合本地和云基础架构的混合环境中的多个群集。控制平面对于在任何地方运行的数据库都是相同的，灾难恢复和复制跨越本地，私人，混合和/或公共云环境。

Skale DB的DBAAS方法使您可以快速解决快速增长的数据库环境（例如按需扩展）的需求，同时提供增强的用户体验和大量的TCO减少。它提供了方便，控制和成本优势，这对于企业成功至关重要。

成功的伙伴关系

HCL和Nutanix之间的伙伴关系建立在360度的关系基础上，以确保我们的协作团队迅速解决技术和业务问题。我们共同努力，以确保全球所有地区之间的紧密保持，以便我们可以满足各个地方和任何地方不断发展的客户需求。

与Nutanix的HCL合作伙伴关系快照

• HCL和Nutanix之间的360度关系
• 授权的Nutanix服务提供商
• 该行业最大的Nutanix中小企业和Nutanix认证专业人员之一
• 联合解决方案和投资预验证和测试的参考架构和解决方案

了解其他联合HCL/Nutanix解决方案访问HCL和Nutanix：更好。要了解HCL和Nutanix如何为您的企业增加价值，请给我们发送电子邮件hcltech@nutanix.com。

©2022 Nutanix，Inc。保留所有权利。Nutanix，Nutanix徽标和所有Nutanix产品，此处提到的功能和服务名称是美国和其他国家的Nutanix，Inc。的注册商标或商标。本文提到的其他品牌名称仅用于识别目的，可能是其各自持有人的商标。这篇文章可能包含指向不属于Nutanix.com一部分的外部网站的链接。Nutanix不控制这些站点，并对任何外部站点的内容或准确性不承担所有责任。我们决定链接到外部站点的决定不应被视为对该站点上任何内容的认可。本文中包含的某些信息可能与从第三方来源以及我们自己的内部估计和研究获得的研究，出版物，调查和其他数据有关。尽管我们认为这些第三方研究，出版物，调查和其他数据是在本文之日起可靠的，但它们尚未独立验证，并且我们对任何信息的充分性，公平性，准确性或完整性都没有任何陈述从第三方来源获得。