L'utilisation d'un modèle de migration axé sur la demande peut aider les entreprises à affiner la manière dont elles déplacent les données et à passer des systèmes existants à de nouvelles configurations fournies dans le cloud et à d'autres types de plans innovants. L’utilisation d’une approche axée sur la demande apporte une certaine valeur en termes d’efficacité et d’automatisation.
D’une certaine manière, la migration basée sur la demande est une fonctionnalité d’automatisation clé dans un plan de déplacement de données. L'un des principaux avantages est que cela réduit le temps et les efforts requis par les opérateurs ou les administrateurs système. Ces professionnels peuvent consacrer leur temps à d’autres tâches clés de maintenance et de développement des opérations.
En tant que moyen d'automatisation, un modèle axé sur la demande peut également éliminer certains types de problèmes liés aux sauvegardes de données. Par exemple, les experts peuvent envisager d'utiliser un modèle basé sur les événements ou la demande pour déplacer les données vers des supports de stockage, plutôt que d'utiliser un modèle d'intervalle planifié et planifié. Un modèle axé sur la demande peut aider à prévenir les problèmes liés aux seuils de surveillance : si les décideurs humains doivent examiner la capacité et ne voient pas un problème se produire, ils devront peut-être contrôler les dégâts plus tard, alors que la migration automatisée offre la possibilité de machines pour connaître le problème et le corriger par elles-mêmes.
Dans certains cas, l’utilisation d’un modèle axé sur la demande peut aider les entreprises à éviter de prendre des décisions sur la base de données anciennes. Alors que d'autres modèles de migration ne mettent à jour les systèmes que périodiquement, certains types de nouveaux systèmes autonomes sont essentiellement mis à jour en temps réel, de sorte que les chiffres soient toujours à jour.
La migration motivée par la demande et les processus associés peuvent également contribuer à résoudre certains types de problèmes systémiques, tels que la surréservation des ressources à allouer dans le futur. Dans certains cas, cela peut aider en cas de latence et de perte de paquets, ou d'autres problèmes qui surviennent en raison d'une forte demande et d'un trafic élevé dans une zone réseau.
Les systèmes axés sur la demande sont plus efficaces lorsqu'ils sont complétés par des services réseau entièrement automatisés qui peuvent aider à prévoir à la fois la demande et les coûts. La prévision des coûts est intégrée à certains de ces services, par exemple pour comparer l'utilisation théorique du cloud à un système sur site. En d’autres termes, pendant que l’entreprise tente de migrer, elle peut examiner des modèles prédictifs pour montrer des scénarios de simulation et combien coûterait chacun d’eux. Ils peuvent comparer les coûts mensuels du cloud aux coûts ponctuels actuels sur site et prendre des décisions sur ce qui est le mieux pour l'entreprise. Tout ce type d’automatisation et d’analyse prédictive génère un changement plus efficace et un plus grand niveau de réussite pour une entreprise qui évolue vers un nouveau modèle opérationnel.