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混合云和多云架構可能既昂貴又復雜，而采用一些技術和工具可以促進資源配置、實現自動化以及提高彈性。

很多企業喜歡更簡單快捷的管理，尤其是在計算基礎設施方面。初創公司和中小公司希望更輕松地使用SaaS和托管在公有云上的應用程序和數據來運營業務。許多企業的應用程序和數據分別在私有云、傳統數據中心基礎設施和選定的公有云運行，并且相互分離。

但是，許多大中型企業選擇在多個公有云平臺上運行，支持創新、法規、服務水平、定價談判或收購。其云計算戰略有多種選擇和權衡。對于IT工作人員來說，了解架構選項并更好地了解企業的IT云治理模型非常重要。

以下是一份多云準備清單，其中包含有關戰略、云就緒和DevOps實踐的提示，并對一些混合和多云架構的支持技術進行了介紹。

1.超融合基礎設施簡化了私有云的擴展

數據中心設施通常運行大量來自不同制造商和管理商的網絡設備、服務器和存儲設備。支持這種基礎設施需要專業人員管理和運營，而擴展和縮小計算能力并不容易。

如今，許多企業部署了超融合基礎設施，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IT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公司IT服務運營總監Tiwan Nicholson解釋了使用超融合基礎設施的優勢。他說，“與之前的基礎設施相比，我們看到工作負載的效率提高了30%，在以往的數據中心基礎設施中，我們的一些大數據和深度分析工作需要幾天時間。如今，我們的基礎設施工程師可以管理硬件層和虛擬化層，而不需要專門的大數據數據庫或刀片服務器所需的專業技能，以及過去必須管理所有不同的堆棧層。”

除了Nutanix公司，Cisco、Dell、HPE、VMware等都有超融合基礎設施產品。

2.多云管理工具支持自助服務和受監管的供應

公有云和私有云的主要優勢之一是為開發人員、數據科學家、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，而云計算管理工具提供了門戶和報告，而不是等待基礎設施的建設。

在云平臺上優化自助服務配置的企業可以使用供應商的自助服務工具，但那些尋求多云功能的企業需要跨越AWS、Azure、谷歌云平臺、VMware和其他云管理平臺。例如，BMC、IBM、MicroFocus和其他公司提供具有關鍵價值的多云管理平臺，包括自助服務工具、安全控制、devops工具集成、模板和自動化。

3.通過云計算數據管理提高彈性

多云安全面臨多項挑戰，最佳實踐需要構建多云身份和訪問管理(IAM)、網絡架構和加密標準。這些安全考慮在單個云平臺和混合云中很重要，但在多云架構中實施可能更具挑戰性。

對所有企業來說，至關重要的一項安全考慮是云數據保護。勒索軟件是一個巨大的問題，網絡攻擊將會對政府機構、學校、醫院、企業的管理和運營帶來重大的影響。

保護所有云平臺上的數據是安全和IT領導者最關心的問題，云計算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，同時還將監控存儲系統是否存在類似勒索軟件的網絡攻擊。

Novato公司數據系統主管Amir Kioumars使用Rubrik來保護關鍵任務數據。Kioumars說，“我之前工作的公司被勒索軟件攻擊了兩次，并且宕機了10天。我擔心同樣的事情隨時可能發生在Novato公司。”

其他云計算數據管理平臺包括Veeam、Dell、CohesityCommvault等。

4.通過低代碼集成避免云計算孤島

已經解決多云管理和安全問題的企業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。其挑戰在于避免孤島，即一個在云平臺運行的應用程序無法輕松與第二個云平臺上的微服務、第三個云平臺上的機器學習模型或其他SaaS平臺集成。

以多云戰略為目標的企業應考慮集成和集成平臺即服務(IpaaS)，以支持跨云平臺、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公司企業系統高級總監Tara Gambill使用Boomi連接SaaS、數據和應用程序。Gambill表示，“對于我們的SaaS業務來說，擁有一個云原生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。這讓我們的員工可以將更多時間花在更有意義的工作上。”

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

5.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，并提供多功能的自動化。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，并關聯信息以支持事件管理。其頂級平臺還有自動化工具、發現和依賴關系映射功能，以及站點可靠性工程師用于管理服務級別目標的分析。

Equifax公司的Scott Johnson使用Big Panda并分享跨多個云平臺運行的現實。Johnson承認：“運行始終在線的云原生范例以及在內部部署設施運行是一個極其艱難的環境。故障排除、事件關聯，以及在內部部署方面所做的更改是否會導致云中的某些內容發生變化?能夠在那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ResolveSystems，它們在多云和人工智能驅動的自動化、監控、警報、依賴關系映射和其他功能方面展開競爭。

多云是云計算的未來嗎?

企業是否會有更多采用多云戰略?或者高效、安全、可靠地運營多個云平臺的成本和復雜性是否會超過收益?公有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IT團隊能夠有效地管理多云?

這些問題值得思考，但更重要的問題可能是：企業如何投資于配置、管理、保護、集成和監控公有或私有云?所選的云平臺在多大程度上支持多云托管選項?