通過(guò)接近逃離數(shù)據(jù)引力

如果你準(zhǔn)備在TensorFlow上部署并運(yùn)行一個(gè)大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，你可能會(huì)認(rèn)為將其部署到公有云是最好的選擇。Amazon SageMaker、Azure Machine Learning 和 GCP 的 TensorFlow Enterprise 都是數(shù)據(jù)科學(xué)家可以用來(lái)試驗(yàn)、開(kāi)發(fā)、測(cè)試和部署生產(chǎn)深度學(xué)習(xí)模型的選項(xiàng)。這些公有云中會(huì)有一個(gè)是最佳選項(xiàng)嗎?

如果我告訴你，該模型每30天都要針對(duì)跨企業(yè)數(shù)據(jù)中心的多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的多PB 數(shù)據(jù)集重新訓(xùn)練一次，那么將所有這些數(shù)據(jù)移動(dòng)到公有云，以便在那里訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，是否更高效、更具成本效益?還是在靠近所有數(shù)據(jù)所在的私有云中訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型會(huì)更好?

如果我正在配置基于事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)的控制系統(tǒng)，該怎么辦?另外，如果這是一個(gè)需要從數(shù)十個(gè)SaaS平臺(tái)收集行為數(shù)據(jù)的大型廣告公司，那么我可能會(huì)將系統(tǒng)部署到公有云中。但如果這是一家是制造商，數(shù)據(jù)來(lái)自數(shù)以千計(jì)的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，而工廠卻位于南美洲的偏遠(yuǎn)地區(qū)，我是否還應(yīng)該在邊緣部署私有云來(lái)執(zhí)行此數(shù)據(jù)處理?

這些示例說(shuō)明了在考慮公有云與私有云部署時(shí)的兩個(gè)重要概念。第一個(gè)是數(shù)據(jù)引力，該術(shù)語(yǔ)表明大型數(shù)據(jù)集對(duì)其使用的應(yīng)用程序和服務(wù)具有引力。將這些應(yīng)用程序和服務(wù)部署在它們最大的數(shù)據(jù)集附近，可以讓它們運(yùn)行得更快、更便宜、更可靠。第二個(gè)是延遲，當(dāng)操作在遠(yuǎn)程時(shí)，延遲可能是一個(gè)重要因素，它使高帶寬和可靠的連接變得不可用也不昂貴。在這些情況下，在邊緣部署的私有云可提供性能和成本優(yōu)勢(shì)。

構(gòu)建需要人身安全的應(yīng)用程序

由于大多數(shù)架構(gòu)良好的電子商務(wù)應(yīng)用程序都可以在公有云或私有云中很好地運(yùn)行，因此公司在做決策時(shí)通常會(huì)考慮成本、合規(guī)性和其他運(yùn)營(yíng)因素，對(duì)于許多支持業(yè)務(wù)工作流、分析、交易和協(xié)作的應(yīng)用程序也是如此。

但是將人身安全作為設(shè)計(jì)考慮的因素，你可能會(huì)有不同的感受。醫(yī)院要求醫(yī)療系統(tǒng)在本地運(yùn)行，因?yàn)闆](méi)有人希望，在有機(jī)器人輔助的手術(shù)過(guò)程中，因公有云中斷而停止手術(shù)。

智慧建筑和智慧城市實(shí)施的架構(gòu)師必須策略性地考慮在私有云和公有云之間分發(fā)服務(wù)，并且他們肯定希望在混合模型中部署對(duì)生命至關(guān)重要的服務(wù)。

構(gòu)建數(shù)字和物理世界的交叉體驗(yàn)

在接下來(lái)的十年中，我們將見(jiàn)證越來(lái)越多將物理世界和數(shù)字世界連接起來(lái)的應(yīng)用程序。企業(yè)架構(gòu)師必須考慮混合架構(gòu)，來(lái)優(yōu)化這一交叉點(diǎn)上不斷增長(zhǎng)的參數(shù)列表，其中包括用戶體驗(yàn)、性能、可靠性、可擴(kuò)展性和可維護(hù)性。

羅克韋爾自動(dòng)化公司企業(yè)架構(gòu)副總裁 Todd Mazza 分享了他的看法。他說(shuō)：“在未來(lái)五年左右的時(shí)間里，我生產(chǎn)車(chē)間里的某些地方可能依舊不會(huì)進(jìn)入混合云或公有云。但是，如果我能證明，我可以用更低的成本生產(chǎn)更多更可靠的產(chǎn)品，我可能會(huì)更快地向混合云發(fā)展。”

隨著越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始大規(guī)模利用物聯(lián)網(wǎng)、5G 和人工智能開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序，風(fēng)險(xiǎn)也在隨之增加。

這意味著，越來(lái)越多的應(yīng)用程序?qū)?duì)架構(gòu)、云和基礎(chǔ)設(shè)施的決策作為關(guān)鍵的設(shè)計(jì)考慮因素。雖然在公有云上實(shí)施概念驗(yàn)證或輕量級(jí)移動(dòng)應(yīng)用程序可能是一個(gè)簡(jiǎn)單的決定，但更多關(guān)于關(guān)鍵任務(wù)、支持生命的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)密集型的應(yīng)用程序可能需要混合多云部署。

作者：Isaac Sacolick是StarCIO的總裁，亞馬遜暢銷書(shū)《推動(dòng)數(shù)字化：通過(guò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的領(lǐng)導(dǎo)者指南》的作者，也是公認(rèn)的頂級(jí)社交CIO和數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響者。他在 InfoWorld.com、CIO.com、他的博客 Social、Agile和Transformation等網(wǎng)站上發(fā)表了 700 多篇文章。

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