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【51CTO.com快譯】對于初創公司和小公司來說，將軟件即服務 (SaaS) 托管在一個公共云上的應用程序和數據相組合，更方便運營其業務。有的組織會在混合云上運行，應用程序和數據在私有云、傳統數據中心基礎架構和選定的公共云之間實現分離。

但是，許多大中型企業仍然選擇在多個公共云上運行，或最終在這種情況下支持創新、法規、服務水平、定價談判或收購。云戰略有多種選擇和權衡，如果從事 IT 工作，了解架構選項并更好地了解組織的 IT 云治理模型是非常重要的。

我最近寫了一份多云就緒檢查表，其中包含了關于策略、云就緒和devops實踐的案例。現在我將繼續介紹混合和多云體系結構的一些技術。

超融合基礎架構簡化了私有云的擴展

數據中心過去充斥著來自不同制造商和管理工具的網絡設備、服務器和存儲器的應用。但是支持這一基礎設施需要專家操作，擴大和縮小計算能力都不是容易的。

現在，許多公司部署的超融合基礎設施將網絡、計算和存儲結合在一個構建塊設備中。此外，管理工具使管理員能夠虛擬化計算集群，并根據應用程序的計算需求分配資源。

UNOS 的 IT 服務運營總監 Tiwan Nicholson 使用Nutanix并解釋了它的好處。“與之前的基礎架構相比，我們看到繁重的工作負載提高了 30%，在之前的基礎架構中，大數據和深度分析工作需要幾天的時間。現在，基礎架構工程師可以管理硬件層和虛擬化層，不需要具備大數據數據庫或刀鋒服務器的專業技能，以及過去管理所有不同堆棧層所需的專業技能。”

除了Nutanix，Cisco、Dell、HPE、VMware和其他公司都有超融合的基礎架構產品。

多云管理工具支持自助服務和受管理的資源調配

公共云和私有云的主要優勢之一是為開發人員、數據科學家和業務分析師提供自助服務配置功能。它實現了計算選項、自動化、治理和按存儲容量使用計費定價，云管理工具提供了門戶和報告，而不是等待數周的基礎設施建設。

在一個云上優化自助服務配置的組織可以使用供應商的自助服務工具，但是那些尋求多云功能的組織需要跨 AWS、Azure、Google云平臺、VMware 和其他云的管理平臺。例如，BMC、IBM、Micro-Focus和其他公司提供多云管理平臺，其關鍵價值包括自助工具、安全控制、devops工具集成、模板和自動化。

通過云數據管理提高恢復能力

多云安全面臨多項挑戰，最佳實踐是需要構建多云身份和訪問管理 (IAM)、網絡架構和加密標準。這些安全考慮在單云和混合云中很重要，但在多云架構中實現可能更具挑戰性。
云數據保護是所有組織都必須考慮的一個安全問題。勒索軟件是一個巨大的問題，攻擊影響學校、醫院和其他重要機構。

保護所有云上的數據是安全和 IT 領導者最關心的問題，云數據管理平臺提供了加密、復制、存檔和恢復數據的解決方案，同時監控存儲系統是否存在類似勒索軟件的攻擊。

Novato 聯合學區的數據系統主管 Amir Kioumars 使用Rubrik來保護關鍵任務數據。Kioumars 分享了他的想法，“在我之前工作過的地區，我們被勒索軟件攻擊了兩次，并且宕機了 10 天。我擔心Novato隨時可能發生同樣的事情。”

其他云數據管理平臺包括 Veeam、Dell、Cohesity Commvault 等。

避免代碼集成度低的云孤島

已解決了多云管理和安全問題的組織有機會加速戰略計劃，例如開發微服務、增強面向客戶的應用程序、擴展機器學習計劃和重新設計企業工作流。面臨的挑戰是，要避免一個云上的應用程序無法與第二個云上的微服務、第三個云上的機器學習模型或其他SaaS平臺輕松集成的孤島。 

以多云戰略為目標的組織應考慮集成和集成平臺即服務 (IpaaS)， 從而支持跨云、SaaS 和企業系統連接數據、微服務和 API。低代碼集成平臺簡化了與公共源的連接、自動轉換、清理數據和提供 API 管理功能。

MOD Pizza 企業系統高級總監 Tara Gambill 使用Boomi連接 SaaS、數據和應用程序。Gambill 表示，“對于我們 100% 的SaaS 業務而言，擁有一個云本地集成平臺是非常重要的。這不僅僅能夠實現快速、無縫的員工入職。還提高了數據的準確性和可靠性，使得員工可以將更多時間花在更有影響力的工作上。”

其他 IPaaS 平臺包括Informatica、Workato 和 SAP，它們在易于開發性、開箱即用的集成、數據管理功能和操作功能方面展開競爭。

使用 AIops 自動化和監控多云

管理多云的 IT 部門需要自動化、監控和事件管理工具來處理大量實時數據集，并提供多種自動化功能。AIops在 IT 運營中應用機器學習和自動化，是支持多云所需的新興功能。

AIops 平臺的功能各不相同，但大多數都是從聚合警報、監控數據、可觀察性數據和系統配置開始的，并將信息關聯起來以支持事件管理。頂級平臺還包括自動化工具、發現和依賴關系映射功能，以及用于站點可靠性工程師管理服務級別目標的分析。

Equifax 的 Scott Johnson 使用BigPanda并分享跨多個云運行的案例。Johnson 表示，“對于在線運行或者在本地運行的云原生，prem是一個極其艱難的環境，很難實現故障排除、事件關聯。那么在prem方面做的一個改變是否可以在云端發生變化？能夠在這種混合狀態下進行管理是很困難的。”

其他 AIops 平臺包括 Moogsoft、OpsRamp 和 Resolve Systems，它們在多云和 AI 驅動的自動化、監控、警報、依賴關系映射和其他功能方面有一些競爭。

多云的未來是什么？

是否會有更多組織采用多云戰略，或者高效、安全、可靠地操作，其成本和復雜性是否會超過收益？公共云供應商是否會在創新方面超越，或者競爭技術平臺是否會提供單一管理平臺，使其能夠高效地管理多云？ 

這些問題是值得思考的，但更好的問題是，如何在配置、管理、保護、集成和監控公共或私有云進行投資？選定的平臺在多大程度上支持多云托管選項？

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