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企业在选择云服务提供商时常见的选项包括亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云GCP、阿里云、腾讯云和华为云。为了避免过度依赖单一供应商许多企业选择采用多云策略这样可以充分利用不同云服务的优势同时避免重复工作和其他额外的工作负担。
多云策略的优势
采用多云策略有助于企业不必完全依赖单一的云提供商。不同的云提供商在专业化服务方面各有所长但这些服务并不总是互通有无。此外企业内部的不同部门可能已经在不同的平台上开发了服务需要集中管理团队来支持由多个供应商托管的环境。通过多云策略企业可以最大化地利用各家云服务的优势同时限制工作重复和额外的工作。
核心服务领域
计算和工作负载管理
计算和工作负载管理服务包括业务流程、集群管理和配置工具。虚拟机VM是任何计算服务的基础各供应商提供各种类型的虚拟机企业需要了解这些差异。例如AWS、微软和谷歌提供的大数据和分析工作负载支持如Hadoop和Apache Spark。
容器服务也变得越来越重要。容器非常适合部署微服务通常比每个应用程序运行虚拟机更高效。容器提供轻量级虚拟化服务使用工具如Docker。对于集群管理Apache Mesos和Docker是值得考虑的工具。Mesos适合作业调度并支持Marathon和Chronos还支持Docker Swarm API使用户可以在Mesos上运行Swarm。
存储服务
在多个云中协调和移动负载是具有挑战性的。虽然所有主要云提供商都提供对象存储服务但了解存储选项的细微差别非常重要。优化成本和性能时选择对象存储的时间、数据耐久性要求、延迟、检索数据和接近计算资源的时间是关键因素。
例如AWS的简单存储服务S3用于虚拟机的文件系统存储对象和弹性块存储。S3对象存储成本较低但延迟较高不太适合作为文件系统。而谷歌的低成本近线存储适合作为文件系统但有更高延迟。若需档案存储选择单一云供应商以保持存储管理的最低成本可能有意义若冗余重要可考虑多个云的归档。
数据管理
数据管理包括关系型和非关系型数据库NoSQL。企业可以选择使用供应商的数据库服务DBaaS如AWS的DynamoDB也可以自己管理数据库。DBaaS紧密耦合单一供应商的数据库操作例如AWS的DynamoDB适合键值和文档数据存储低延迟且可配置一致性但使用专有数据库。
使用多个云提供商时最好自己管理数据库这样在云之间存储备份时更加高效。无论采用何种数据管理方法始终要保持数据治理思想考虑数据处理和保护策略使用如HIPAA等规定。
抽象和安全问题
供应商特定工具可能限制云计算灵活性但可以通过策略从供应商平台中分离资源。例如使用跨云API如Apache Libcloud它是一个开源的Python API使用户能够与各种云服务供应商互动。对于数据库考虑运行自己的服务以避免专有工具限制但也要考虑成本因素。
使用多个云服务提供商时安全性变得更具挑战性因为需要在云上实现相同控制的多个版本。例如可以实现一个统一的目录系统如LDAP或活动目录。对于复杂的身份管理任务考虑第三方服务如平安身份它提供跨平台工具。
管理基础设施
管理基础设施代码是利用多云的良好开端。使用脚本而非手动添加和删除资源或更改配置。第三方服务和工具可用于多云环境以促进工作负载管理和成本管理。与多个云提供商合作虽然没有硬性规定但需要解决迁移和安全挑战。
通过适当的管理和工具企业可以更有效地利用多个云服务提供商的资源实现更高的灵活性和效率。多云策略虽然有挑战但通过适当的管理和工具企业可以充分发挥多个云服务的优势优化其IT资源管理。
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