在企業的數字化轉型過程，大都會遇到數據管理的問題，包括：數據集成、數據安全、數據管理和定義單一事實來源。因此，在部署多云架構時，你必須充分考慮數據管理與多云相結合的問題，通過前期規劃和使用已經了解多年的常見數據架構，來避免數據管理問題。

實際上，大部分企業所面臨的問題的核心是試圖將數據提升和轉移到多云，而沒有對可能出現的常見問題進行良好的預見。在多云架構中，往往面臨著以下數據管理問題：

一）形成數據孤島

使用多個云服務可能會導致孤立的數據孤島，從而難以跨多個平臺集成和管理數據。雖然數據孤島問題在企業的數據中心中也存在，但部署多云架構將使數據孤島更加龐大。

針對這一問題，企業需要使用數據集成方法來解決，例如利用數據集成技術、數據抽象/虛擬化或其他目前已充分理解的技巧。

二）忽視數據安全

確保跨多個云服務的敏感數據的安全性是一項復雜的任務，并且通常會增加安全風險。

因此，企業必須制定強大的數據安全策略，以滿足每個云服務的獨特安全需求，且不增加處理數據的復雜性。這通常意味著通過使用中央安全管理器或存在于公共云提供商上的其他技術來抽象本機安全服務， 換句話說，超級云或元云。 這一層邏輯技術存在于云之上，是一個現在似乎正在轉變的概念。

三）不考慮數據可移植性

將數據從一個云服務遷移到另一個云服務可能具有挑戰性。為此，制定可靠的數據可移植性策略非常重要，該策略會考慮數據格式、大小和依賴關系。

大多數遷移到多云的人都無法回答這個問題：如何將此數據集從這里遷移到那里，讓數據集從單云和多云部署轉移，并且能夠回歸到本地。因此，企業必須在部署多云之前進行數據可移植性的規劃。

四）沒有集中的數據管理

如果嘗試手動執行所有操作，則跨多個云服務管理數據可能是一項資源密集型任務。因此，必須有一個集中的數據管理系統，可以處理不同的數據源并確保數據一致性。

同樣，這需要集中化，抽象在公共云提供商和本機數據管理實現之上。這就要求企業需要按照自己的條件處理數據復雜性，而不是數據復雜性本身的條款。  

五）缺乏互操作性

多云架構的最大的問題是互操作性，它實際上是到目前為止列出的問題的組合——數據孤島，數據可移植性和缺乏集中式數據管理。但是，必須單獨指出它的存在。

確保不同云服務和云數據的互操作性可能是一個巨大的且痛苦的工作，要求清楚地了解每個云服務支持的數據交換標準以及彌合任何差距的計劃。

大多數數據只是被扔到多云中，幾乎沒有考慮也沒有互操作性機制。然后，當它應該具有戰略意義并在部署前后得到充分理解時，互操作性就變成了一種戰術工作。

隨著多云概念越來越熱，企業正在未經考慮的盡可能快地沖向多云，然后他們看不到多云或云遷移的投資回報率。

因此，建議所有企業在部署多云時，一定要認真做好功課和計劃，并充分選擇適當的技術解決多云數據管理難題，為您和您的企業節省大量時間和金錢。

原文標題：??Data is a stumbling block for most multicloud deployments??

原文作者：David Linthicum