混合多雲為何具有技術優勢

如今，越來越多的企業将業務遷移到雲平台，但并不是簡單地将其新的應用程式，微服務或機器學習模型部署到公共雲，并且沒有那麼快。

如果詢問那些在IT營運中花費大部分時間管理資料中心的從業人員，就會聽到私有雲比公共雲具有優勢的很多原因，例如可靠性、可擴充性和安全性，并認為他們可以通過控制基礎設施的選擇、部署和管理來達到更高的标準。

如果詢問首席資訊官，他們會有其他理由考慮采用私有雲和混合多雲架構。他們将圍繞公共雲成本的可變性、長期支援原有系統的需要，以及資料中心長期合同的現實提供理論依據。與公共雲架構相比，許多企業首席資訊官在管理資料中心方面有着更強的實踐，并希望避免陷入公共雲供應商鎖定的困境。

大公司在業務轉型時并不像中小企業那樣快，首席資訊官必須考慮根據業務影響和實作價值的時間确定優先級，以實作應用程式現代化。正如CTO Advisor公司聯合創始人Keith Townsend在推特上所說：“企業将其所有的Oracle應用程式轉移到Amazon RDS上，還是利用這些人才為不同的業務計劃建立新的應用程式?現在的問題是，這些都是相同的資源。”

如果詢問軟體開發人員，就會發現許多人更喜歡建構部署公共雲，并利用無伺服器架構的應用程式。他們可以使用持續內建(CI) /持續傳遞(CD)自動化應用程式部署，使用IaC配置基礎設施，并将底層基礎設施支援留給公共雲供應商和其他雲原生托管服務提供商。

企業能否可以在單個公共雲平台實作标準化?可能不會。如果采用可能帶來與企業的标準不同的公共雲，并且許多商業應用程式隻在特定的公共雲上運作。即使企業盡力避免這種情況，仍可能是一個采用多雲的組織。

在以下的讨論中将研究一系列場景，在這些場景中，混合雲架構與隻采用私有雲或多個公共雲相比具有一些技術優勢。

定義混合多雲架構和政策

綜上所述，開發人員通常傾向于将基礎設施和相關托管服務外包給公共雲，而IT營運部門則利用他們的專業知識和現有的資料中心基礎設施建構私有雲。企業首席資訊官必須通過支援混合多雲架構和運作實踐來管理實際情況。

簡單地說，多雲意味着企業利用多個雲平台，例如AWS和Azure。混合多雲意味着企業混合使用私有雲和公共雲，并且必須協調它們之間的連接配接性和安全性。私有雲可以在企業的資料中心中運作，也可以由服務提供商托管。

但這就帶來了一些問題：在哪裡部署新的應用程式，在哪裡對傳統應用程式進行現代化改造。回答這些問題需要IT決策者、架構師、開發人員和工程師之間的協作來考慮最佳實踐和架構模式。正如雲計算顧問Sarbjeet Johal所說的那樣，“混合多雲政策的目标是在確定穩定性的同時獲得靈活性，或者換句話說，将正确的工作負載定位到正确的位置。”

Sarbjeet的雲計算消費理論具有三個原則，盡管有很多例外：

• 不要自己建構記錄系統和購買SaaS。
• 為參與/差異化系統采購可擴充的SaaS。
• 将公共雲用于創新系統。

這些準則為企業何時購買和配置SaaS解決方案以及内部建構應用程式提供了一些背景資訊。許多原有系統必須保留在資料中心中，直到有機會和業務依據對其進行現代化。還有一些情況是，由于成本、合規性、安全性和其他營運方面的考慮，企業有時會在私有雲中運作應用程式。最後，Sarbjeet建議将公共雲用于提供創新的應用程式。開發人員可以從小型POC和實驗開始，使用雲計算服務快速開發功能，并根據使用量擴充基礎設施。

惠普企業公司的傑出技術專家Ed Featherston對定義混合雲戰略提出了一些敏銳的建議。他說：“一切都是權衡。企業需要推動可以實作目标的優先事項和折衷方案。仍然需要設計和規劃。如果不考慮這一點，最終會導緻實施失敗。”

但是一些開發者需要更加深入。而這是企業選擇公共雲用于新的應用程式和微服務的原因。那麼，在私有雲中建構和部署新應用程式或服務的最佳時間是什麼?在這些用例中，私有雲可提供超出營運考慮範圍的技術和競争優勢。

通過鄰近度逃避資料引力

如果企業準備部署在TensorFlow上運作的大規模機器學習模型，則可能會認為最好的選擇是将其部署到公共雲。資料科學家可以使用Amazon SageMaker，Azure的Machine Learning和谷歌雲的TensorFlow Enterprise進行實驗、開發、測試和部署生産深度學習模型。這些公共雲選項中的其中一個是最優的嗎?

如果該模型需要每隔30天針對企業資料中心中多個資料倉庫和資料湖的數PB資料集進行一次重新訓練，那麼會怎麼樣?如果将所有這些資料移動到公共雲以便機器學習模型可以在那裡訓練，是否更高效、更具成本效益?或者，在靠近所有資料所在的私有雲中教育訓練機器學習模型會更好?

如果要基于事件驅動的架構配置控制系統怎麼辦?如果是一家大型廣告公司，該公司從數十個SaaS平台收集行為資料，那麼可能會将系統部署到公共雲。但是如果是一家制造商，并且事件來自數以千計的物聯網傳感器，并且工廠位于南美洲的偏遠地區，該怎麼辦?是否應該在邊緣部署私有雲來執行此資料處理?

這些示例說明了在考慮公共雲部署與私有雲部署時的兩個重要概念。第一個是資料引力，這個術語表明大型資料集在其消耗的應用程式和服務上具有引力。将這些應用程式和服務部署到最大的資料集附近，可以使它們運作得更快、更便宜、更可靠。第二個是延遲，這可能是在遠端位置進行操作時的一個因素，并且無法確定高帶寬和可靠的連接配接性或可能成本昂貴。在這些情況下，企業在邊緣部署私有雲時在性能和成本方面具有優勢。

設計需要考慮人身安全的應用程式

由于大多數架構良好的電子商務應用程式都可以在公共雲或私有雲中可靠地運作，是以決策通常歸結為成本、合規性和其他營運因素。許多支援業務工作流、分析、事務和協作的應用程式也是如此。

但是将人員的安全性作為設計考慮因素，可能會有所不同。醫院要求醫療系統必須在本地運作，因為沒有人希望由于公共雲中斷而中途停止機器人輔助手術。建構智能建築和智能城市的建築師必須考慮在私有雲和公共雲之間戰略性地配置設定服務，并且希望在混合模型中部署至關重要的服務。

為數字和實體世界體驗的交集而設計

在接下來的十年裡，人們将看到越來越多的應用程式連接配接實體世界和數字世界。企業架構師必須考慮為這個交叉點上不斷增加的參數(包括使用者體驗、性能、可靠性、可擴充性和可維護性)而進行優化的混合架構。

羅克韋爾自動化公司企業架構副總裁Todd Mazza分享了他對權衡的看法。他在推特上說：“我們的生産工廠中的房間中的某些元素在未來五年的時間内可能不會用于混合雲或公共雲。但是，如果能夠證明能夠以更低的成本更可靠地傳遞更多産品，我們也許能夠更快地采用混合多雲。”

随着越來越多的企業開發大規模利用物聯網、5G和人工智能的應用程式，風險也在不斷增加。

這意味着，越來越多的應用程式将架構、雲計算和基礎設施決策作為重要的設計考慮因素。雖然在公共雲上實作概念驗證或輕量級移動應用程式可能是一個簡單的決定，但任務關鍵型、支援生命和資料密集型的應用程式可能需要部署混合多雲。

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