云計算2.0時代即將到來

2022-10-04    分類: 網站建設

云計算已經改變了我們對數據管理和分布式工作負載的看法。

向任何一位首席信息官詢問他們對多云的看法--數據和應用程序應該如何在所有公共云、私有云和本地云之間無縫地傳輸,以獲得最低成本和好性能--你可能都會得到兩種截然不同的回答。

云計算2.0時代即將到來

其中一個典型的例子是來自那些還沒有將計算轉移到AWS、Microsoft Azure或Google Cloud等公共云的新手。他們對這個概念完全不感興趣。因為他們的印象是,無論如何,云就應該是這樣工作的。

另一個呢?這是為那些曾經和上面那些人有同樣印象的人寫的。然后,他們將數據和工作負載轉移到了公共平臺?,F在,他們仍在想,是否真的可以實現多云。

事實上,這是有可能的。我們現在開始看到一個新的穩(wěn)定的產品出現了,可以解決今天的多云缺點。今年1月,Gartner為這類新興產品創(chuàng)造了“云數據生態(tài)系統”這一術語。分析公司451 research去年年底將其命名為“企業(yè)智能平臺”,而Cloudera號稱是該類別中最全面的平臺,并在去年夏天將其命名為了“企業(yè)數據云”

我稱之為云計算2.0。當一切塵埃落定,它最后將變成云1.0本應成為的一切。

發(fā)生了什么…

在看似無限的按需存儲和計算能力的誘惑下,許多急于放棄數據中心資本化決策的早期采用者雙雙投入了云模型。但是很多人很快發(fā)現他們的腳卡在了需要著陸的地方。

這里有兩個原因。首先,他們已經被鎖定在長期合同當中,簽訂這些合同是為了在不知道實際需要多大能力的情況下也能夠獲得優(yōu)惠價格。雖然他們支付的是固定利率,但實際上他們最終還是支付了更多。有些人最終只使用了他們保留的功能的一小部分。而那些低估了存儲空間和計算需求的人最終會面臨令人瞠目結舌的超額收費。

第二個原因是,他們了解到,在所有相關元數據都完好無損的情況下,從云服務將數據帶回會是多么困難。放棄歷史記錄和其他描述性的上下文關聯會極大地降低數據在未來分析中的價值。

在某種程度上,為了擺脫困境,企業(yè)開始越來越多地投資于自己的私有云能力,或者外包給第三方數據中心,或者投資于老式的、實地的、現場的資本化方案。他們的目標是大限度地利用自己的資源,然后在絕對必要的時候才將其釋放到云上。

“肯定有很多遣返活動在進行當中,”聯想數據中心集團軟件定義基礎設施業(yè)務的技術總監(jiān)Henry Vail告訴我。“客戶真的很喜歡混合云的概念。因此,他們正在構建或外包自己的私有云。”

重要的是要理解那些冒險進入云的企業(yè)仍然對云模型充滿熱情,并繼續(xù)致力于云計算。甚至一些還沒有涉足實際云計算的公司也在投資并受益于虛擬機、容器和微服務的靈活性和效率。

云提供商都在使用他們自己的混合云選項來對此做出響應。事實上,去年年底,三大公共云提供商都發(fā)布了或增強了將其服務擴展到私有云部署的計劃:

AWS宣布了自己的基礎設施即服務產品AWS Outposts

微軟(Microsoft)于2017年首次引入Azure Stack,將其云服務擴展到了客戶的數據中心,并發(fā)布了Azure Arc,將Azure Stack的保護傘擴展到更廣泛的硬件和服務上面。

谷歌也披露了自己的混合云平臺Google Anthos。

擁抱多云

就目前而言,這些服務都是受歡迎的擴展。也就是說,雖然它們都在將自己的平臺從自己的公共云擴展到托管的私有云和內部數據中心,但它們都沒有幫助客戶走出自己的領域,然后進入競爭對手的云基礎設施。

無論是在IBM和Redhat、HPE還是Oracle,您都會遇到與其他云提供商幾乎相同的情況。像Nutanix和Dell的VMware這樣的平臺是獨一無二的,因為它們支持多個云平臺。但首先,你必須從中挑選一個。從一個地方移動到另一個地方仍然具有挑戰(zhàn)性。

我們很難指責公共云提供商為何不愿為付費客戶鋪平道路,盡管有一天他們可能不得不這么做。因為客戶確實需要云計算。

事實上,在云平臺之間左右移動的能力,以及從公共云向私有或租賃資產的上下移動的能力,都是我們在聽云廣告時能夠聽到的。不幸的是,這并不是云提供商真正想說的。至少現在還沒有。

“客戶真的希望能夠用單一的規(guī)則來管理一切,”Cloudera負責行業(yè)解決方案的副總裁Cindy Maike表示。“出于成本或性能方面的考慮,他們希望能夠靈活地訪問數據,并將工作負載放在最合理的地方。如今,客戶想知道他們能以多快的速度來采取行動。”

當然,答案是它取決于或者主要取決于您將如何開發(fā)您的云架構。如果您從一開始就準備好了數據和工作負載,那么就會輕松很多。

而且還會有更多的幫助。

例如,在業(yè)務分析和機器學習方面,像Databricks、Looker和Rancher這樣的公司可以用來幫助編排跨不同部署的ML項目。像Panoply、Qubole和Snowflake這樣的公司則能夠在混合云和多云部署中幫助協調數據。Cloudera的獨特之處在于,它為數據和ML管理提供了新的Cloudera數據平臺,這是與一年多前收購的Hortonworks進行功能合并的結果。

Cloudera平臺的一個關鍵部分是它的治理能力,它可以幫助運營商設置和維護元數據參數,包括安全性、法規(guī)遵從性和數據分析--甚至是跨云平臺的數據分析。當然,其他獨立的數據管理平臺也正在追求多云治理。最終,每個人都會需要這樣做。因為如果沒有輕松的數據和應用程序的可移植性,我們就無法實現真正的多云數據。

這就是云2.0的核心和靈魂,也正是我們想從云1.0中想要得到的。

云計算

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