组织应该在实施公共云之前考虑这些要点

导读 在公共云上部署资源非常容易 - 实际上,即使是业务经理也可以轻松实现。但是,部署资源和治理资源是非常不同的事情,大多数组织都在迅速

在公共云上部署资源非常容易 - 实际上,即使是业务经理也可以轻松实现。但是,部署资源和治理资源是非常不同的事情,大多数组织都在迅速发现,随着数据环境的扩展,挑战也在不断扩大。

公共云中浮现的大多数问题都可以归结为影子IT的阴影 - 用户在没有IT授权甚至知识的情况下创建并经常放弃资源的做法。这可能导致数据丢失或不协调,成本超支,安全风险以及许多其他问题。

但即使一切都在上升,企业仍然可能仅仅因为云资源没有像本地数据中心资源那样被消耗,治理或利用这一事实而遇到麻烦。然后,这是妨碍云基础架构实现其最大价值的三大挑战:

合规

佛罗里达大西洋大学的技术研究人员Dereje Yimam和Eduardo B. Fernandez表示,由于多种原因,维护云中的合规性存在问题。首先,明显缺乏常见的云参考架构。这并不能完全破坏合规性工作,但这使得它们比应有的困难得多。由于跨多个云提供商具有如此多种架构风格,企业无法在分布式工作负载之间维护合规性,因此在迁移数据之前或之后甚至难以评估各个提供商的优势和劣势。

由于无法维持对基于云的环境的完全访问和操纵,因此也可能阻碍合规性。大多数遵守严格合规性规则的组织无疑会在服务级别协议中规定其要求,但如果不直接访问底层基础架构,则执行这些要求是一种信任问题,并且通常惟独在数据被发现后才会检测到违规行为。违反了。

企业还应该意识到,公共云面临着本地基础架构中不存在或至少大大减少的独特安全威胁。大多数云工作负载都托管在高度分区但仍然共享的硬件上,因此一个用户的问题可能会影响另一个用户。而且,由于云资源通常由想要完成工作的人员提供,因此安全性并不总是高优先级。但是,一个新兴的选项 - 自主虚拟监控 - 可以帮助降低这种风险。

成本

将此列为挑战可能看起来很奇怪,因为云通常支持的数据负载只是传统数据中心成本的一小部分,但随着经验的增长,人们认识到每GB提供的子便士是很少是整个故事。

在许多情况下,云的快速和简单的可扩展性是主要的成本驱动因素。与其自助服务配置选项相结合,托管环境可以快速扩展到极端水平,最终将运营成本推高到自有和运营数据设施的资本支出之外。这种趋势最常见于技术初创公司,这些公司在完整的云基础设施上启动,但随着业务的增长最终开始构建自己的IT。

企业高管也应该意识到,即使资源在云中更廉价,治理成本也不是。无论应用程序托管在哪里,它仍然需要技术人员来监控和维护它,这意味着随着云部署变得更加普遍,劳动力成本趋于扩展。这是许多企业工作负载被移交给托管服务提供商的原因之一,托管服务提供商不仅提供支持应用程序和数据的基础架构,还提供监督它们的人员。固然,这种服务水平也比基本云具有更高的价格。

同时,云和内部基础架构之间的大多数成本比较通常无法考虑连接,定制,备份和恢复以及一系列其他因素等项目。在大多数情况下,云仍然提供了更低成本的选择,但它并不像最初的销售宣传所暗示的那样显着,并且如上所述,这些成本可以快速扩大。公共云治理软件可以帮助简化操作并确保更成功,成本更低的云实施。

性能

云中的性能很难衡量,因为指标在CPU,内存,网络和其他元素之间可能存在很大差异。大多数企业都面临着足够的挑战,只是跟踪他们自己的各种基础设施,更不用说可能分布在许多第三方系统和提供商的资源。

使问题更加复杂的是缺乏对云基础架构的可见性,这使得难以评估各种工作负载的性能特征以及托管环境的资源消耗模式。如果没有这个,企业就无法知道它是否从它所支付的资源中获得最佳支持,也没有任何明确的方法来改进其配置或流程以适应不断变化的业务需求。最终,云基础设施缺乏可见性迫使企业在应用层上衡量性能,这通常不会在用户意识到问题之前发现问题。

那么这些挑战应该做些什么呢?在构建和维护数据生态系统时,企业越来越倾向于自动化,为云环境提供高度自治。随着工作负载变得更加复杂,需要更快,更动态的支持,操作将依赖于太多的触摸点,即使是一大批IT治理员也无法处理。随着今天的自动化平台通过人工智能和机器学习的进展,企业将发现只需按需操作,他们的云将变得越来越高效和有效。

对于每一项挑战都有一个解决方案是技术进步的租户。如今,企业通常有大量的解决方案可供选择,在持续部署正确的解决方案时,这本身就是一个挑战。但随着云基础设施的广泛联合以及自动化抽象体系结构的普及,大多数组织都会发现云中的错误转变可以快速纠正,而成功的解决方案可以扩展和改进,并且复杂性远远低于传统数据架构。

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