混合云的未来
2019-11-18 来源:多智时代
回顾过去几年,混合云在IT界异军突起。据许多行业分析师的观点,混合云意味着将组织软件驱动的私有云与公共云的性能、业务流程、自动化和计费功能相结合,以实现在公有云和私有云之间无缝迁移工作负载。实际上,混合云很少以这样的形式落地。这里让我们来一起探讨为什么企业要搭建公有云私有云的桥梁,为什么2017年将是一个崭新的更好的“混合云年”。
混合云为何停滞不前
混合云未能大显身手主要由于以下几点:首先,AWS或Azure的基础架设施与组织内部的基础设施不同,难以在其间自由迁移应用程序。事实上,重新安装就可以将工作负载从本地系统中迁移到公有云中。与本地数据中心基础设施相似的其他云服务提供商也由于定价和敏捷性方面的原因,无法提供预期的公有云服务。
但是,如果要在云之间迁移应用程序,则必须处理大量的数据。迁移数据量很大的应用程序意味着长时间数据迁移而导致的大量停机时间。大多数数据丰富的应用程序的设计初衷是数据是与应用程序同步的,如果数据保留在本地数据中心不能接受数据延迟。
即便在云端重新安装应用程序并将数据整理妥当,对数据的管理仍然存在问题。由于需要同时管理公有云和私有云,因此需要花费大量的时间、精力和资源,因此大多数情况下此举会带来更大的挑战。
近来混合云的定义从紧密连接的私有云和公共云的经典组合转变为大多数企业约定俗成的观点,即主要的本地数据中心与公共云相结合的服务,例如基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。
事实上,公共云最近已经取得了巨大的发展—亚马逊和微软这样的供应商宣布大幅收入增长。这些云服务提供商在其服务方面取得了巨大的进步:覆盖更多的区域,支持更加多样化的硬件,提高安全性和合规性,降低成本,提高互操作性。Gartner据此估计2016年IaaS同比增长42.8%。
在价格持续下降的同时保证服务质量,使公共云不可避免的吸引大多数组织的眼球。但对于已经有大型数据中心投资的组织来说,如何建立正确的“混合”模式的问题仍然存在。以下几点是我们认为将在2017年推动巨大的混合云增长的趋势。
首先,我们将看到真正的工作负载迁移,企业可以在数据中心内部和公有云之间无缝迁移应用程序工作负载。过去,企业不得不依赖于为大量静态数据集而设计的备份和灾备技术。这些基于复制实现的迁移方式需要在应用程序开始运行之前将整个数据集同步到云中。此外,一旦数据集和应用程序工作负载开始在云中执行,通常没有任何简单的方法可以在需要时将其恢复到内部。这意味着云迁移是耗时的,有风险的,大部分是单向的,基本上消除了混合云的“混合”部分。
新技术(如基于流的迁移)正在逐渐扩大影响力,它们能够实现在短时间内将应用程序工作负载从公有云中展开,大大减少了数据传输的等待时间,同时保证了性能,功能和正常运行时间。这些功能实现更加动态地适应计算需求的实时变化,进行更多的迁移前测试,提供真正的按需容量。
第二,我们会看到多厂商在公有云战略方面的进步。工作负载的迁移将支持更轻松的私有云回退/跨云迁移,这将提高混合和匹配云架构的能力,用户能够根据成本、性能、功能、可用性以及最终用户的接近度等特性来选择理想的云供应商,区域和实例类型。
第三,我们将在私有云和公有云之间实现无缝连接。独立软件供应商、系统集成商、云服务提供商将越来越多地依靠彼此的应用程序接口(API)来提供业务流程和管理解决方案,从而在整个管理中实现显著改进。此外,工作负载迁移解决方案将继续利用API来创建直接集成到现有管理控制台中的插件,使IT能够从相同的界面(而不是多个新的控制台)快速管理云迁移,目前业界已经有了CSC Servicemesh,HP CSA,VMware VRA等具有这一趋势的解决方案。
第四,面临由应用程序迁移本身引起的延迟的巨大挑战,当前有三个策略:
重新托管(Re-host),主要按原样保存应用程序,但将其从本地迁移到平台级的云。重构(Re-factor),对应用程序本身进行一些模块化更改,例如在迁移到云之前交换关系数据库服务(RDS)的SQL。重新写入(Re-write),(几乎)完全重新编译应用程序以获得最佳云性能,这需要大量的时间,精力和金钱投入。
在不久的将来,关于如何应对这些应用挑战,将会发生巨变。首先,将这些应用程序移动到云端,以便在并行优化应用程序时享受云的优势。此外,解决方案将开始自动优化和调整,从而减少迁移过程中的冲突。随着解决方案的应用程序变得更加容易,自动优化任务,将降低应用重写的必要性。实现简单地重构,大大减少时间,精力和金钱投资,并大大加快大云迁移。
最后,通过云工作负载移动自动化可以实现成本降低。解决方案将监视工作负载并分析其需求,同时评估云服务供应商,区域和实例类型的可用选项。云工作负载迁移解决方案将能够动态地迁移这些组件的工作负载,最好地实现首要任务。例如,如果高性能是最高优先级,则工作负载将转移到需要时靠近的较大实例类型。如果低成本是首要任务,工作负载可以自动转移到更具成本效益的地区或更便宜的临时实例中,以最大限度地节省成本。当然,在整个动态架构转换中,数据将保持同步。
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