多云模式在正在得到業(yè)界的認可，即公司會從多個云供應(yīng)商那里獲得不同的IT服務(wù)，而同時又會保留一部分自身本地部署的IT工作。不過當(dāng)公司意識到將工作從一個云轉(zhuǎn)移到另一個的過程并不像供應(yīng)商所承諾的那般順利時，各種多云模式的問題也會接踵而來。

不過在進行更深一步討論前，我們有必要對多云模式先做下說明。

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多云的定義

在過去的一兩年內(nèi)，多云的概念現(xiàn)在了IT行業(yè)中，其大致是指一種公司不僅使用一個到數(shù)個SaaS服務(wù)(如人力資源或郵件服務(wù)等)并同時使用PaaS服務(wù)進行軟件開發(fā)，而且還有可能使用IaaS服務(wù)進行虛擬機上工作運行的模式。

Gartner技術(shù)和服務(wù)供應(yīng)商研究部門研究總監(jiān)Mattew Cheung表示，“我們看見更多的客戶在同時應(yīng)用多個公有云服務(wù)，因為某些云供應(yīng)商在特定的工作負載方面具有更加專業(yè)化的能力”。

這些專業(yè)化的服務(wù)包括很多關(guān)鍵的企業(yè)應(yīng)用，比如Microsoft Azure中的SQL服務(wù)器，Google Cloud中的人工智能(AI)和數(shù)據(jù)分析服務(wù)。而像AWS這樣的巨頭也具有眾多的特定的功能和服務(wù)，而且每年還在不斷地推新。

“混搭”的云方案

在上云的早期階段中，很多公司會通過“升級和轉(zhuǎn)移”的方式進行IaaS服務(wù)的使用，以實現(xiàn)將工作負載從本地模式中移出。這種模式往往是公司配置虛擬機以取代傳統(tǒng)服務(wù)器，實際上是在云的架構(gòu)中對本地部署的環(huán)境進行了復(fù)制。

無論是無意還是有意為之，很多公司都會在多個IaaS平臺上進行工作的部署。這可能是因為數(shù)據(jù)主權(quán)、反綁定或冗余問題。

那些兜售混合云產(chǎn)品和服務(wù)的供應(yīng)商會承諾這些都不是問題，當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)更好的云服務(wù)或引入其他公司所需要的新功能或服務(wù)時，工作可以很輕易地從一朵云轉(zhuǎn)移到另一朵云中。

但是，如果公司覺得要上的那朵云并不適合自己工作負載時，遷移的工作還會這么容易嗎?混合云方案的供應(yīng)商總是試圖讓人們相信遷移的工作就像復(fù)制粘貼一樣簡單，但實際上這一過程中困難重重。

擊破多云模式的神話

首先，不同供應(yīng)商的服務(wù)器實例(數(shù)據(jù)庫)的特性可能會截然不用，而且盡管具有像打包和虛擬機映像這樣開放格式的服務(wù)，但它們在實踐中卻很少使用。另外，傳統(tǒng)的三層模式的應(yīng)用通常需要進行單獨服務(wù)器集群上的數(shù)據(jù)庫的訪問，這也讓遷移工作變得更加復(fù)雜。這就說明，如果我們想要將工作從云端遷移到另一個云端，那么虛擬機并不是一個很理想的選擇。

當(dāng)然，公司還有一個選擇, 容器。自從Docker技術(shù)及其同名平臺出現(xiàn)以來，容器為開發(fā)人員提供了一種簡單的應(yīng)用程序代碼的封裝方式，并允許人們進行發(fā)布以供本地或云端的運行。

相較于虛擬機，容器具有很強的便攜性優(yōu)勢。容器的大小通常只有數(shù)十兆字節(jié)，而虛擬機會包含整個操作系統(tǒng)以及應(yīng)用程序，一般會有幾千兆字節(jié)。

總的來說，容器實際上是一種Linux技術(shù)(除了最近推出的Windows容器之外), 其主要應(yīng)用于運行那些在公有云上所謂本地部署的工作負載，而不是那些如今在公司所有系統(tǒng)中運行的傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)用程序。

相比于虛擬機，目前容器技術(shù)更加不成熟，因此其整個生態(tài)正在迅速的構(gòu)建中，而圍繞著安全性、高可用性以及關(guān)鍵資源容器廠商也提供著很多不同的方案。

不過，根據(jù)Cheung所述，即使在這種情況下，簡單地從一個云中提取工作負載并將其轉(zhuǎn)移到另一個云中的可能性依然很低，因為人們并不看好工作負載會很完美地運行在虛擬機或容器上。相反，人們傾向于依靠其他的功能和服務(wù)。由于不同云平臺之間的差異相當(dāng)明顯，所以很難簡單地將工作負載轉(zhuǎn)移到不同的云上，除非該工作負載非常簡單和獨立。“今天，在不同公有云之間轉(zhuǎn)移工作負載真的非常困難”，Cheug說道。

Red Hat的OpenShift平臺就是一個很典型的案例，其使得用戶可以使用Docker及容器以構(gòu)建和部署應(yīng)用程序，而且其不僅允許用戶進行本地的部署，而且還支持在Microsoft Azure、AWS和Google云平臺上面的工作部署。 理論上，OpenShift應(yīng)該可以允許用戶在這些平臺間進行任意應(yīng)用程序代碼的轉(zhuǎn)移。 不過，這依然具有依賴性的問題。如果用戶的應(yīng)用依賴于某一的云平臺特定的功能或服務(wù)，那么他們就很難將這些應(yīng)用遷移到其他平臺中。而且這同時也阻礙了用戶去使用一個更為方便的功能或服務(wù)，因為供應(yīng)商鎖定的問題會讓其無功而返。

無服務(wù)器計算的空頭支票

除了PaaS服務(wù)外，公司還可以關(guān)注下所謂的無服務(wù)器計算，這是一種以應(yīng)用程序按使用次數(shù)而計費的模式，即“功能即服務(wù)”或“FaaS”。AWS中的Lambda就是其中的一個例子。

幾乎所有的無服務(wù)器平臺都支持Python語言，因此使用該語言編寫的應(yīng)用程序可以較為容易地實現(xiàn)在不同無服務(wù)器平臺上面的遷移。不過當(dāng)不同的云支持不同的功能時，問題會再次出現(xiàn)，除非有一種通用的代碼，而且公司能夠避免鏈接到任何云特定的功能或服務(wù)，否則遷移的過程就不會是無縫的。

實現(xiàn)云端可移植性承諾的另一個障礙來自于實際數(shù)據(jù)。由于合規(guī)性或監(jiān)管的原因，將某些類型的信息遷移出本地基本不可能實現(xiàn)。

另外，由于數(shù)據(jù)中心所在的位置，或者由于只有有限數(shù)量的供應(yīng)商能夠達到運行特定工作負載所需的認證級別，所以在進行其他云供應(yīng)商平臺選擇時，公司也會遇到很大的問題。

更重要的是，所涉及到的數(shù)據(jù)量也可能會成為一個問題。當(dāng)然今天的用戶可以享受到相對較快的互聯(lián)網(wǎng)連接速度，但是由于種種的限制(如網(wǎng)絡(luò)攻擊、地理位置、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性等)，通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸數(shù)據(jù)的過程可能會耗費數(shù)天甚至更多的時間。

將數(shù)據(jù)從本地遷移到云端的工作可以通過基于磁盤的設(shè)備來完成，只需要將相應(yīng)的設(shè)備運送到云供應(yīng)商的數(shù)據(jù)中心中，比如AWS的Snowball就是這樣的解決方案。 但是將數(shù)據(jù)從一個云平臺轉(zhuǎn)移到另一個云平臺的過程不可能這么容易，因為不同的云服務(wù)商使用不同的API和數(shù)據(jù)存儲標(biāo)準(zhǔn)，在數(shù)據(jù)提取與傳輸中這會造成很大的障礙。而同時云供應(yīng)商間不同的定價模式也可能會增加用戶提取與傳輸數(shù)據(jù)的成本。

公司依然需要小心謹(jǐn)慎

由于以上的種種問題，相應(yīng)的跨平臺的云管理工具仍然不成熟，Gartner在最近一份報告中將其描述為“新興且高度分散的市場”。

云計算和基礎(chǔ)架構(gòu)的供應(yīng)商都具有自己的管理工具，但主要集中在如何與自己體系內(nèi)的軟件進行集成，他們讓第三方的供應(yīng)商提供某種形式的可支持多云的服務(wù)。這種情況使得用戶的IT部門不得不掌握一系列“最佳”的管理工具以監(jiān)管他們的多云環(huán)境，或者使用一種具有有限功能的跨平臺管理工具。

就目前而言，云平臺之間的工作負載與數(shù)據(jù)的移動性依然是一個很重要的問題，盡管容器等技術(shù)正試圖攻克這一難關(guān)。因此，公司在制定云策略時應(yīng)該保持謹(jǐn)慎與小心，因為如果決定使用不同的云服務(wù)，那么在不同云服務(wù)商之間進行工作負載的轉(zhuǎn)移可能會相當(dāng)困難而且代價高昂。