By Jeffrey - 资深IT司理人，IT运营和安全顾问，历任多家知名跨国企业包罗麦肯锡大中华区、通用电气公司、壳牌石油、英美烟草等公司IT总司理
云已经不是一个新鲜话题，越来越多企业甚至个人已经将数据搬到了云上，享受云带来的便捷，高效和低成本。
数据和分析工作变得更加成熟，随着越来越多的数据被网络，分析，整合和输出，企业也越来越依靠这些数据。思量到单一云存储带来的数据风险越来越大，数据灭失甚至被窃取的丧失可能会瞬间将一个企业压垮，很多数据拥有者开始同时选择一个以上的云数据摆设，采取多云作为数据保险。在IDC近来的一项调查中，近80%的受访企业将其一半以上的数据存储在多云中。
例如，某咨询公司已经采取了肴杂云和多云战略，以便在使用技术方面与客户一样灵活和开放。这将推动从创建新的贸易和经济模式到个性化和数据分析。零售企业也在接受多云方法来贴近他们的客户并提供全渠道体验。
根据界说，多云摆设涉及多个云供应商（两个或多个），以支持IT底子设施、应用程序和关键业务功能。企业可以使用多个云服务，包罗私有云和具有多个公共云组件的肴杂云，而不是使用一个供应商来提供一切服务--云主机、存储和整个应用程序系统。
但是，随着云上的数据量急剧增长，多云也意味着你的数据管剖析越来越复杂，你应该如何面临？本文讨论了成功举行多云摆设的三个以数据为重点的思量因素，并讨论在多云环境中共享数据的一些上风。
一、多云战略的上风：
在你的构造实行多云战略之前，你应该评估一下这种方式是否适合你的需求。以下是多云架构的潜伏上风。
1. 可以在各种多云方案中选择最佳的解决方案
多云战略使你能够利用每个云供应商的各自上风。例如，一个构造内的业务单位往往有差别的云要求。多云战略不是强制要求各团队使用相同的云，而是使业务部分能够使用最符合其需求的云平台。
多云为企业提供了选择的灵活性和自由度，以利用每个云提供商的最佳能力，从而使他们能够利用差别云供应商的最佳能力来托管自己的业务。同时，数据用户可以在全球范围内的任何地方、任何设备和任何云上托管他们的应用程序和数据。例如，一个数据分析员可能想使用一种分析工具，而另一个可能有差别的需求。多云架构可以实现更大的灵活性和用户效率，而不是将用户限定在一个云上，并将全部东西都托管在这个云上。
2. 可以制止依靠单一云供应商
在生产环境中完全依靠一个云供应商，公司可能碰面临把数据完全锁定在该提供商的专有系统和协议中的风险，这使得切换到另一个云供应商非常耗时、技术上非常挑战且成本高昂。
多云战略使您能够制止供应商依靠，同时可以利用主要云供应商的差别服务，特殊是安全、分析和应用程序开辟特点满意差别业务和部分的个性化需求。
3. 可以方便地在任何地方举行操作
每个公共云供应商都在差别的地理位置拥有数据中央。假如你需要服务特定的分支机构或用户，这大概是一个优点。而对于用户，你可能会发如今特定地区的某个或某几个云供应商的摆设上运行系统是最理想的，因为可以淘汰网络延迟，或者最大限度地提高网络吞吐量，或者为了服从当地的法律法规要求。
4. 可以方便地实现业务连续性和灾难规复(BCP & DRP)
将全部的云资源放在一个单一的主机上可能黑白常伤害的。通过利用差别地域或差别云供应商，企业可以淘汰风险，并确保正常运行时间和告竣业务要求的SLA，这里的方法是创建弹性架构，确保企业的应用程序在特定的数据中央或云供应商出现故障时仍能保持运行。多云战略降低了分布式拒绝服务攻击的可能性，提高了可靠性，并淘汰了灾难性故障的可能性。
二、多云战略的潜伏风险
多云方法尽管有很多优点，但也带来了一些棘手的数据管理问题。究竟上，在近来的一项调查中，73%的受访者认为，管理多云环境是一个挑战。
多云环境是具有挑战性的。随着数据量的爆炸性增长和新数据类型的出现，公司的数据被分散在企业内部系统以及公共和私有云中。这可能会创造更多的数据孤岛，使得实时连接、转换、管理和同步全部差别的数据变得困难。由于今天大多数企业与多个云服务供应商合作，他们面临着围绕可访问性、整合、可见性、安全性和数据治理的共同停滞。
1. 数据孤岛：
当你在你的既有数据环境中引入一个新的云供应商时，你也提高了为你的构造增加另一个数据孤岛的可能性。每个云供应商都有差别的产物和差别的API，这导致大量的数据在系统之间移动和复制。这也会使数据难以管理以及与团队、业务部分和外部合作伙伴共享。
2.整合：
一些云服务可能开箱就能无缝运行。但是，很多服务必然需要某种水平的整合，特殊是当你将它们与你的IT环境中的其他资源（如网站或数据库）连接起来时。为了实现最佳操作，你必须解决每个云在API、容器化、特性、功能和安全协议等方面的差别。
今天，盼望优化成本、提高生产力并在整个企业中共享数据的CIO在分析当代化的数据整合方面面临着三个共同的挑战。
- 成本超支：成本和预算超支在多云、肴杂云环境中很广泛，因为缺乏对哪些数据驻留在哪个云中以及这些信息是否敏感的可见性。将数据移入和移出各种云数据堆栈会产生大量的费用。
- 资源不敷：在近来的一项调查中，高出57%的受访者认为技术人员技能短缺是公司采取和运营多云战略的一个庞大挑战，缘故起因是各云环境的工作流程差别等，以及团队各自为政。这使得探求和聘用精通多云环境的专业技术人员十分困难。
- 技术和操作的复杂性：随着云计算应用的加快，数据和IT司剖析发现将云计算和多云计算与企业内部环境连接起来十分挑战。将这些不干系的产物拼接在一起，可能会导致需要不中断地举行整合，改变路线图，项目超支，以及差别等的数据治理和质量。
3. 数据可移植性和互操作性。
一旦你的应用组件被转移到云上，你也可能面临与你的内部应用的互操作性挑战。以某家零售企业为例，该企业将其传统的数据堆栈移植到Snowflake，同时，他们的营销团队正在使用微软Azure Synapse Analytics来运行个性化的营销活动。而他们的数据科学团队正在使用谷歌BigQuery举行呆板学习（ML）项目。
由于应用程序分布在多个云中，新的架构需要确保底层数据是可互操作的，并在云中无缝移动，无论它位于何处（企业内部、公共或私有云，或跨多云环境）。公司必须确保这些系统之间的互操作性，并在必要时，在故障发生时举行故障清除--同时不影响正在举行的业务活动。
4. 实现跨多云的无缝数据访问有难度
在多云环境中，企业往往难以快速而自信地在云间无缝移动或共享数据并监控工作负载。由于应用程序和数据分散在多个云中，新的数据架构必须确保底层数据在云中流通和安全地移动，无论它位于何处（企业内部或私有云或公共云、云间或肴杂云）。
5. 延迟
在多云天下中，数据可能驻留在多个地理位置，这可能导致数据传输延迟问题，因为它与用户的地理距离很远，必须经过长距离传输等等。这可能会导致生产力降落，这对敏捷、灵活和高效的多云方法是不利的。
6.安全挑战
多云架构会因为有更多的攻击时机而增加安全风险。例如，云与云之间有更多的互连，有更多孤立的工具必须确保、维护、监控和执行新的云服务，以及需要同等的基于脚色的政策、流程和控制。无论你使用哪个云供应商，你都必须思量在多个云上加密数据的需要。
随着企业开始摆设各种云，他们通常缺乏跨部分或跨地区的透明度，因此，对整个多云底子设施的实时可见性至关重要。别的，由于缺乏中央控制台或单一窗口，企业很难在多云环境中得到有关成本、配置、使用和性能的信息或知识。
7. 监管和合规
一个高度扩展、共享和自动化的IT平台，如云，可以隐藏数据的地理位置--对客户和服务供应商都是云云，从而存在潜伏的不合规的风险。CIO需要创建全面的、端到端的数据治理，包罗跨云的数据、访问策略、用户安全控制、元数据和数据质量标准的同等应用。
8. 多云数据管理平台如何弥合多云鸿沟
无论多云环境是由于数据归属问题、盼望制止依靠单一供应商，抑或由于历史上吞并和收购而产生的，企业都盼望能在差别的云生态系统中灵活运行其数据管理服务。
多云数据管理使运行在差别云生态系统上的服务能够无缝工作。例如，数据工程师可以通过在AWS上运行的数据目录和市场服务找到数据，而此服务正在使用在微软Azure上运行的数据集成服务来访问存储于Snowflake的数据，并将其移入谷歌云，以便在TensorFlow项目中使用。下面是一个多云数据管理的例子：
要想实现方便快捷和具有可扩展性的多云数据管理，你大概需要创建/探求一个独立和中立的多云数据管理平台。
对数据的管理和创新决定了你是成为行业的颠覆者还是被甩在后面。一个独立于云服务商的中立数据管理平台可以帮助你有用地处理分散和零星数据的复杂挑战，以便在任何平台、任何云--多云和多肴杂云上利用其数据举行创新。
一个成熟的，独立的数据管理平台应该可以做到：
- 方便扩展：以满意不断增加的业务需求。
- 节省时间：利用人工智能化的数据，尤其是元数据分析能力，使得数据使用者在短时间内得到所需要的数据，并从中得到必要的数据分析结果。
- 便于访问：在任何云或平台上可以方便地访问和共享数据。企业能够连接、访问、消耗和管理数据，无论数据在哪里活动--云、云到企业内部环境，或企业内部到企业内部环境。
- 低代码甚至无代码化：图形化，自动化，模块化的云数据管理。通过低代码或无代码体验最大限度地提高灵活性和协作，使企业能够实时相应动态业务需求和变化，而没有开辟和维护代码的开销。
- 安全地掩护和消耗数据：执行符合最高的行业数据安全标准和治理，以界说和执行监管和隐私政策，确保得当的团队能够快速访问和明白数据和其他工件，如AI模子和管道。
- 在任何时候选择任何云服务：可以根据企业的需求变化，随时从任何来源增减任何服务所需的容量。
随着数据移动到云，云数据管理也必须云云。多云方法有很多利益，但也涉及风险和复杂性。多云环境应提供一种无缝网络、共享和协作数据的方法。独立、中立、AI驱动的多云数据管理平台可以为构造提供跨任何云、任何地点和任何规模的可靠数据和实时分析的自助访问。
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