
文章插圖
在公共云上部署資源非常容易 - 實際上 , 即使是業務經理也可以輕松實現 。但是,部署資源和管理資源是非常不同的事情,大多數組織都在迅速發現,隨著數據環境的擴展,挑戰也在不斷擴大 。
公共云中出現的大多數問題都可以歸結為影子IT的陰影 - 用戶在沒有IT授權甚至知識的情況下創建并經常放棄資源的做法 。這可能導致數據丟失或不協調,成本超支,安全風險以及許多其他問題 。
【組織應該在實施公共云之前考慮這些要點】但即使一切都在上升,企業仍然可能僅僅因為云資源沒有像本地數據中心資源那樣被消耗 , 管理或利用這一事實而遇到麻煩 。然后,這是阻礙云基礎架構實現其最大價值的三大挑戰:
合規
佛羅里達大西洋大學的技術研究人員Dereje Yimam和Eduardo B. Fernandez表示 , 由于多種原因,維護云中的合規性存在問題 。首先,明顯缺乏常見的云參考架構 。這并不能完全破壞合規性工作,但這使得它們比應有的困難得多 。由于跨多個云提供商具有如此多種架構風格,企業無法在分布式工作負載之間維護合規性,因此在遷移數據之前或之后甚至難以評估各個提供商的優勢和劣勢 。
由于無法維持對基于云的環境的完全訪問和控制,因此也可能妨礙合規性 。大多數遵守嚴格合規性規則的組織無疑會在服務級別協議中規定其要求,但如果不直接訪問底層基礎架構 , 則執行這些要求是一種信任問題,并且通常只有在數據被發現后才會檢測到違規行為 。違反了 。
企業還應該意識到,公共云面臨著本地基礎架構中不存在或至少大大減少的獨特安全威脅 。大多數云工作負載都托管在高度分區但仍然共享的硬件上,因此一個用戶的問題可能會影響另一個用戶 。而且,由于云資源通常由想要完成工作的人員提供,因此安全性并不總是高優先級 。但是,一個新興的選項 - 自主虛擬監控 - 可以幫助降低這種風險 。
成本
將此列為挑戰可能看起來很奇怪,因為云通常支持的數據負載只是傳統數據中心成本的一小部分,但隨著經驗的增長,人們認識到每GB提供的子便士是很少是整個故事 。
在許多情況下 , 云的快速和簡單的可擴展性是主要的成本驅動因素 。與其自助服務配置選項相結合,托管環境可以快速擴展到極端水平 , 最終將運營成本推高到自有和運營數據設施的資本支出之外 。這種趨勢最常見于技術初創公司,這些公司在完整的云基礎設施上啟動,但隨著業務的增長最終開始構建自己的IT 。
企業高管也應該意識到 , 即使資源在云中更便宜,管理成本也不是 。無論應用程序托管在哪里,它仍然需要技術人員來監控和維護它,這意味著隨著云部署變得更加普遍,勞動力成本趨于擴展 。這是許多企業工作負載被移交給托管服務提供商的原因之一,托管服務提供商不僅提供支持應用程序和數據的基礎架構,還提供監督它們的人員 。當然,這種服務水平也比基本云具有更高的價格 。
同時,云和內部基礎架構之間的大多數成本比較通常無法考慮連接 , 定制,備份和恢復以及一系列其他因素等項目 。在大多數情況下,云仍然提供了更低成本的選擇,但它并不像最初的銷售宣傳所暗示的那樣顯著 , 并且如上所述,這些成本可以快速擴大 。公共云管理軟件可以幫助簡化操作并確保更成功 , 成本更低的云實施 。
性能
云中的性能很難衡量,因為指標在CPU , 內存,網絡和其他元素之間可能存在很大差異 。大多數企業都面臨著足夠的挑戰,只是跟蹤他們自己的各種基礎設施,更不用說可能分布在許多第三方系統和提供商的資源 。
使問題更加復雜的是缺乏對云基礎架構的可見性,這使得難以評估各種工作負載的性能特征以及托管環境的資源消耗模式 。如果沒有這個,企業就無法知道它是否從它所支付的資源中獲得最佳支持,也沒有任何明確的方法來改進其配置或流程以適應不斷變化的業務需求 。最終,云基礎設施缺乏可見性迫使企業在應用層上衡量性能 , 這通常不會在用戶意識到問題之前發現問題 。
那么這些挑戰應該做些什么呢?在構建和維護數據生態系統時,企業越來越傾向于自動化 , 為云環境提供高度自治 。隨著工作負載變得更加復雜,需要更快,更動態的支持,操作將依賴于太多的觸摸點 , 即使是一大批IT管理員也無法處理 。隨著今天的自動化平臺通過人工智能和機器學習的發展,企業將發現只需按需操作,他們的云將變得越來越高效和有效 。
對于每一項挑戰都有一個解決方案是技術進步的租戶 。如今,企業通常有大量的解決方案可供選擇 , 在持續部署正確的解決方案時,這本身就是一個挑戰 。但隨著云基礎設施的廣泛聯合以及自動化抽象體系結構的普及,大多數組織都會發現云中的錯誤轉變可以快速糾正,而成功的解決方案可以擴展和改進 , 并且復雜性遠遠低于傳統數據架構 。
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