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多云策略和混合云技术的发展

时间:2020-05-22  来源:未知  作者:广州达内培训

随着互联网的不断发展,越来越程序员都在学习新的编程开发技术,而今天我们就一起来了解一下,多云策略和混合云技术的发展。

多云策略和混合云技术的发展

1、多云策略

当组织寻求打破这些孤岛并简化其业务时,他们经常采用公共云来帮助他们做到这一点。公共云具有许多好处,其中包括改进的敏捷性、更快的上市速度、更快的创新、弹性的可扩展性、成本优化、提高的生产率,以及数据驱动的决策。

但是,云计算的应用仍处于起步阶段。分析师估计,当前的云计算普及率仍不到20%,其中大部分用于非关键工作负载。在某种程度上,这是因为组织的基础设施需求并不相同,因此通用或“单一规模”的云计算服务并不能满足组织的各种需求。此外,对于诸如这些有价值的数据存储之类的关键工作负载而言十分困难。

因此,尽管许多席信息官希望采用一个或两个主要云计算提供商的标准化和统一的基础设施,但组织采用的基础设施的现实是,当今关键应用程序的不同元素(包括它们运行的数据库)将被分散在不同的公共云、私有云、内部部署资源之间。根据调研机构Gartner公司近的一项调查,81%的公共云用户正在使用多个云计算提供商的云平台,并且正在采用混合云或多云策略,或者两者兼而有之。

2、混合云与多云

越来越多的组织采用混合云,而混合云是公共基础设施云服务与私有云基础设施(通常与运行云计算软件的内部部署服务器)的组合。在彼此独立运行的同时,公共和私有环境通过全球互联网或私有专用链路通过加密连接进行通信。

另一方面,多云是完全公共云,其中基础设施分布在不同的云计算提供商之间或同一云平台的区域内。

多云的主要优点是组织和应用程序开发人员可以从多个云计算供应商那里选择组件,并根据其预期目的使用适合的组件。因此Gartner公司估计,到2021年,将有75%的中型和大型组织采用多云策略。

对于将数据用作资产的数据驱动组织来说,选择的能力至关重要。它可能使组织能够将其数据更接近关键的云服务,如高性能计算和新服务,这些服务允许他们采用新兴技术,如人工智能(AI)、机器学习(ML)和高级分析,以便他们能够构建新的商业模式。

然而,确实有些工作负载比其他负载更容易转移到公共云。虽然使用云应用程序越来越普遍,但将其他工作负载转移到公共云中却带来了实际问题。特别是,将关键数据库移至通用公共云时可能会面临巨大挑战。仅仅由于这些数据库非常关键,就可能带来业务风险,并且还可能带来与性能、可扩展性、安全性、数据主权以及延迟增加带来的意外后果(可能导致超时和高昂的网络成本)相关的挑战。

此外,很多组织正在努力克服挑战,同时使他们能够以佳方式采用一定数量的公共云服务。但这会让他们觉得陷入困境。

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