混合云的趋向于怎样

如今，那些采用混合云基础设施的企业很快就发现了一个惊人的现实：虚拟化和硬件抽象并不能完全消除数据孤岛。

事实上，许多组织发现，云计算中的集成挑战甚至比数据中心更大，只是因为云计算基础设施预计将支持更高程度的数据活力作为核心能力。

但是，无论目标是简单的数据爆炸还是完全集成的分布式IT堆栈，很明显，混合云将继续保持长时间的工作。

由于存在大量的流数据，点播服务和实时分析的兴起对混合环境构成了特殊的挑战。平台开发人员Striim通过实时数据集成和流分析系统（现在是3.7版本）来满足这一需求，从而实现从内部部署数据中心基础设施到云端的快速数据移动。该软件现在包括与混合云上运行的各种微软数据解决方案（包括Azure Blob存储和Azure文件存储）的直接集成，以允许SQL数据库部署的流数据收集和动态模式演进。

其他开发人员正在转向人工智能来管理整合混合云所需的元数据。Informatica公司的智能数据平台中的新型Claire模块为面向数字服务的商业模式转型的组织提供了端到端的数据管理。 Claire 来自于“clairvoyance”一词，旨在使Informatica公司的整套数据管理产品具有机器学习和智能自动化功能，从而更好地吸收和解释分布式基础设施生成的技术，业务，运营，以及使用元数据。这不仅可以减少管理开销，还可以提供更好，更准确的决策，因为不同数据集的可视化程度更高。

在许多方面，混合集成是关于在不同架构和平台之间维护数据可用性。为此，Veeam软件公司与N2W软件公司合作，为多云和混合云环境提供云原生的无代理备份和可用性解决方案。该系统将N2W面向AWS的云计算保护管理系统与Veeam的可用性套件相结合，使企业客户无缝地将数据从AWS复制到Veeam存储库，以进行运行备份和跨平台灾难恢复。采用这种方式，组织将能够在混合架构中保持对数据的访问，以支持新兴的服务，应用程序和数据层功能。

Primary Data 公司首席技术官David Flynn表示，集成管理平台对混合云的性能来说是至关重要的，但企业还需要认可新的数据组织方式和应用程序在战略业务目标中所起的作用。大多数组织围绕相对简单的功能（如归档）构建初始混合基础架构。但即使在这里，还需要深入了解应用程序生命周期，数据位置以及在正常甚至异常的业务操作过程中可能出现的潜在迁移问题。这不仅有助于简化基础设施和降低资源消耗，还可以通过允许组织更充分地利用其可扩展的云基础架构来改善业务连续性和应用程序性能。

在所有可能的情况下，混合云环境将被证明与其所代替的传统数据环境并不一样，每个企业都将制定定制解决方案，使其产品和服务在市场上处于领先地位。同样，完全集成的混合云可能会令人难以捉摸，无论是出于设计或疏忽的原因，总是存在一些数据不容易获取。

但是考虑到正确的管理层次和正确的数据监督方法，混合云基础设施应该出现在高度集成的数据生态系统中，而其成本不值得让人多虑。

混合云集成数据让人

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