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- 什么是混合云？
什么是混合云？
混合云是两个或更多个计算环境（包括私有云、公有云和本地数据中心）的组合，这些环境被编排为统一的分布式计算环境。混合云以多种形式存在，包括：
- 一个本地数据中心和至少一个私有云或公有云
- 两个或多个私有云的组合
- 一组私有云和公有云
在最初构想云时，它与本地数据中心截然不同。您要么在本地工作，要么通过浏览器访问在线应用程序，例如 Google 应用程序、Amazon Web Services 或 Salesforce。云的灵活性和可扩展性意味着不久之后，组织还可以在现有本地数据中心旁边开发基于云的独立应用程序。对系统集成的需求推动了虚拟平台（作为本地服务器与云之间的桥梁）的发展。这些平台支持用户更自由地将工作负载转移到云端，同时解决安全、隐私和合规问题。这被称为混合云。
关键术语和概念
与混合云相关的常用术语包括：
- 公有云：远程云计算基础架构，由第三方拥有和运营，并托管公开可用的服务，例如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud
- 私有云：在组织防火墙后面运行，在内部或通过外部提供商进行管理和操作的专属内部云
- 多云：使用多个云服务，每个服务都有自己的管理工具；例如，来自不同云厂商的多种 SaaS 服务
- 云间：一种高级多云架构，可在公有云、厂商所有云和私有云之间无缝连接和共享数据
- 混合 IT：将传统内部资源用于某些应用程序，将云服务用于其他应用程序
- 虚拟私有云（VPC）：位于公有云上的逻辑隔离的私有虚拟计算网络
- 云爆发：允许私有云用户将峰值流量定向到公有云的配置
- 云经纪：在企业与公有云服务之间提供中介服务的企业
- 云管理平台：一个用于管理混合云环境的平台，其中包括用于管理 IT 服务、资源、治理和安全性的工具
- 云原生：专为利用云的可扩展性、韧性和灵活性而设计的应用程序
- 云联合：一项使用通用标准将公有云、社区云和私有云提供商连接到可扩展的大型计算平台的跨国计划
- 数据引力：一个术语，用于说明大型数据集如何倾向于吸引相关的数据集和服务，并且移动和操作变得越来越困难和昂贵
- 协调：自动化和协调混合云环境的编排层
- 灾难恢复：一款混合云备份解决方案，在网络攻击、设备故障或自然灾害造成完全故障后，此解决方案可将数据恢复和还原到当前或全新基础架构中
混合云的工作原理是什么？
混合云包括一系列私有、公共和本地数据中心，这些数据中心使用云管理平台作为单个环境运行。此平台通常自动执行资源管理、服务、管理和安全等流程。用户可以通过多种方式互连混合云组件：
- 虚拟专用网络（VPN）：VPN 通过互联网在混合云的不同组件之间提供安全的加密连接
- 广域网（WAN）：云之间的物理网络连接通常用于较远距离，并且通常从网络提供商处租用
- API：一种应用程序编程接口，支持应用程序跨混合云进行通信
混合云的架构
混合云基础架构的三个主要架构特征是本地数据中心、私有云和公有云。
- 本地数据中心：本地数据中心通常是混合云中最安全的部分，也是存储关键和敏感信息的首选位置。它们还是太旧而无法或难以在云中部署的传统应用程序的所在地。
- 私有云：私有云是专为组织使用而设立的数据中心。它可以是单独的数据中心，也可以是本地数据中心的一部分。主要区别在于私有数据中心的架构符合云原生原则。
- 公有云：第三方提供商拥有和运营的公有云会为按需型云爆发应用程序以及大规模处理器和内存密集型应用程序提供（几乎）无限的机会。数据存储成本较低，系统可靠性极佳，用户不必担心调配和系统维护。
混合云的类型
组织将混合云用于不同的目的。典型应用包括：
- 集成混合云：主要用于为敏感数据保留更安全的本地云和私有云，并保留公有云以根据需要自动扩展应用程序，从而灵活扩展组织的业务范围和计算能力
- 支持灾难恢复的混合云：在私有云和公有云之间使用镜像映像和复制来不断备份数据，以备在发生灾难性故障时使用
- 用于大数据分析的混合云：大规模数据分析和深度学习建模的理想解决方案，利用海量数据集，需要多个处理器和 GPU
混合云的组件
混合云由多个层组成。底部是混合云基础架构层，包括公有云和私有云基础架构以及本地数据中心。上一层是跨越云和本地环境的混合云平台。下一层包含运行应用程序的混合云软件层。最后一层是一个可用作窗口的观察层，用于提供在混合云中运行的所有应用程序的概述。
混合云的优势
混合云是企业优化工作负载资源和轻松扩展运营的绝佳方式。混合云的具体优势包括：
- 更高的灵活性：混合云支持您在最适合应用程序的环境中灵活工作，例如在云中运行面向公众的工作负载，以及将关键数据保存在本地或私有云中。
- 工作负载流动性： 使用容器支持的统一平台时，可以轻松地在混合云中移动工作负载。
- 易于扩展： 使用云爆发可以轻松扩展动态工作负载，而公有云的可扩展性可轻松适应托管大数据分析和处理器密集型机器学习工作负载。
- 成本节约：混合云支持您平衡本地数据中心的固定成本与公有云平台的可变和不可预见的运营成本，从而优化支出。
- 增强的安全性与合规性：您可以使用私有云和本地数据中心更好地保护关键工作负载，同时受益于自动化公有云安全解决方案。
- 支持创新：混合云支持创新，使开发人员能够轻松试验不同的解决方案，而无需投资额外的硬件和设施。
混合云的挑战
尽管具有许多优势，但混合云可能不是最佳解决方案，在选择适合您的业务或企业的解决方案时，您应该了解并考虑所有因素。
- 集成和兼容性：使用传统本地软件的组织在将应用程序迁移到云中时面临许多困难，尤其是那些需要紧密连接的服务的应用程序。其他问题包括不兼容的云管理界面和特定于供应商的 API。
- 数据管理： 由于数据可能分布在不同的云环境中，混合云中的数据管理更加复杂。这会影响备份功能以及数据管理方式。另一个需要考虑的因素是将数据从一个云移动到另一个云时收取的数据出站费用。
- 网络延迟和性能： 延迟取决于私有云数据中心、公有云数据中心和用户的物理位置。这些可能会导致响应时间变慢，尤其是在面向公众的网站上。它还会影响云数据传输速度并阻碍数据备份。
- 厂商限制：当迁移到另一个云提供商的成本过高时，就会发生厂商限制。原因可能包括技术限制、专有解决方案和数据传输成本。在开发云应用时，您可以采用开放标准来防止厂商锁定。
- 治理与合规性：私有云和公有云以及本地解决方案具有不同要求，因此难以采用标准化管理流程。其他难点还包括监管要求、云提供商存储数据的位置以及数据保护法规合规性。
- 安全与备份：迁移到混合云会增加复杂性并增加安全风险。它可能会影响数据完整性和安全性以及备份策略。实施混合云数据安全和备份解决方案至关重要。
构建混合云战略的最佳实践
与任何重大变化一样，必须制定一个全面的业务计划，以仔细考虑您打算实现的目标和最佳的前进方式。这应考虑到您的业务需求、能力以及是否需要外部帮助。
- 评估业务需求： 确定当前的局限性，并确定混合策略如何提供帮助。评估您当前的工作负载及其依赖性。确定哪些工作负载可以迁移，哪些工作负载不能迁移。考虑未来计划，尤其是与您打算更换的传统系统有关的计划。
- 选择合适的云提供商： 仔细选择您的云提供商。比较技术、功能、成本、可扩展性、安全控制和声誉。考虑数据迁移成本和不同服务之间的互操作性。
- 选择混合云平台：混合云平台本质上是支持混合云服务的软件层。替代方案包括 Red Hat 和 OpenStack 的开源解决方案以及专有选项，例如 VMware。此外，许多公有云提供商提供了将其公有平台与私有数据中心连接起来的混合平台。示例包括 Google Anthos 和 AWS Outposts。
- 创建恢复计划： 规划何时以及如何将应用迁移到云。设定一个全面的时间表。在上线之前留出时间进行测试、检查和应用程序优化。
- 监控、评估和调整： 持续审核应用程序性能，并特别检查漏洞。重新平衡和重新配置工作负载，以优化性能。制定一个实施一致性和标准化但不应牺牲灵活性的管理策略。
- 制定混合云备份策略：创建全面的混合云备份计划。制定复杂的备份策略，以确保可靠的备份和灾难恢复流程，无论您的数据存储在何处或以何种方式存储。选择供应商平台来提供与当前和未来混合云合作伙伴一致的可能最广泛的备份、复制和恢复解决方案。
混合云用例
对于需要可扩展性、数据安全性和高系统可用性优势的企业而言，混合云越来越具有吸引力。混合云的业务用例包括：
- 医疗：混合云非常适合安全地存储和处理电子病历，同时方便医疗从业者使用移动设备轻松访问。
- 电子商务：零售商可以使用混合云扩展能力以满足买家需求，同时将关键数据存储在防火墙后面
- 金融：利用混合云技术，银行可以满足在本地存储客户数据的监管要求，同时最大限度地减少延迟和服务中断
- 政府：混合云中的机密计算支持政府将服务快速扩展到传统数据中心之外，同时保持数据隐私
- 游戏：使用边缘计算和混合云，游戏供应商可以为复杂的游戏提供服务，允许游戏玩家使用虚拟 GPU 和 CPU 玩高级游戏
混合云的未来
尽管公有云的增长似乎在下降，但混合云仍在强劲增长。尽管公有云具有高度可扩展性和易用性，但大规模使用可能会变得昂贵，尤其是在无法回退到替代策略的情况下。混合云可改善这一问题，帮助 IT 部门高效、经济地部署工作负载。行业预测中表明了此方法的有效性，预测到 2027 年，混合云市场的规模将增加三倍，达到 2620 亿美元。
通过采用 Kubernetes 和跨多个云运行的容器等标准化混合云架构，可简化混合云开发并促进工作负载流动性。边缘计算正迅速成为混合计算的重要组成部分，其能够减少延迟、以更少的带宽运行并提高韧性。混合云支持组织创建可在任何位置运行的统一应用程序。
