雖然云計算已經(jīng)以某種形式出現(xiàn)了十多年，但從私有、本地或公共位置管理其當(dāng)前企業(yè)迭代的工具仍在快速發(fā)展。Gartner 表示，包括 IBM/Red Hat、VMware、CloudBolt、Flexera、Scalr、Cisco 和 Nutanix 在內(nèi)的 90 多家供應(yīng)商提供不同程度的云管理功能。

VMware 云管理業(yè)務(wù)部產(chǎn)品營銷副總裁 Roy Ritthaler 表示，雖然有很多選擇，但企業(yè)很難有效地管理多云環(huán)境。

Ritthaler 表示，“由于工作負(fù)載部署在多個公共云、多云 Kubernetes、私有云/數(shù)據(jù)中心和邊緣位置，大多數(shù)企業(yè)發(fā)現(xiàn)很難統(tǒng)一了解其環(huán)境的健康狀況以及管理成本、確保安全性和改善運(yùn)營治理，同時實(shí)現(xiàn)核心流程自動化?！?/p>

這不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，也是人員和流程的挑戰(zhàn)。缺乏統(tǒng)一的供應(yīng)工具、孤立的運(yùn)營可見性、缺乏整體性能和成本洞察力以及互操作性和集成問題意味著孤立的資源、分散的團(tuán)隊和管理工具的擴(kuò)散。涉及多個角色——IT 運(yùn)營、DevOps/開發(fā)人員、財務(wù)和業(yè)務(wù)線 (LOB) 領(lǐng)導(dǎo)者——在企業(yè)采用云模型時需要廣泛的培訓(xùn)、協(xié)作和流程變更。

IDC 研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)企業(yè)預(yù)計他們將需要全新的多云管理工具來滿足他們新興的業(yè)務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營需求。

“隨著開發(fā)人員和業(yè)務(wù)組實(shí)施最符合其應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)創(chuàng)新路線圖的云服務(wù)和工具，而對企業(yè)偏好的考慮有限，多云架構(gòu)正在引入新一波的管理復(fù)雜性。容器、微服務(wù)和 Kubernetes 的引入進(jìn)一步增加了復(fù)雜性。” IDC 表示。

據(jù) IDC 稱，未來兩年，企業(yè)決策者預(yù)計將優(yōu)先投資于分析、性能監(jiān)控和報告、容量優(yōu)化、成本管理以及自動化和自助服務(wù)，以增強(qiáng)多云和治理的管理能力。

這些管理工具緊密相連。成本決策必須根據(jù)容量需求和應(yīng)用程序性能進(jìn)行決策。

企業(yè)也對跨越不同云提供商的應(yīng)用程序開發(fā)密度感到焦慮。

企業(yè)管理協(xié)會(Enterprise Management Associates)的一項研究表明，有 2316 個與 AWS、Azure 和 Google Cloud 相關(guān)的 Python 庫，開發(fā)人員每天下載大約 1300 萬次到 112 個不同的(主要是基于 Linux 的)操作系統(tǒng)。

“雖然單個項目通常位于單個云的邊界內(nèi)，但 EMA 也看到越來越多(約 10%)的項目跨越多個云。微服務(wù)的快速增長加劇了這一趨勢，同時強(qiáng)調(diào)了開發(fā)人員和 IT 運(yùn)營商迫切需要統(tǒng)一的治理和管理層，以同時為優(yōu)化發(fā)布效率和運(yùn)營可靠性做出貢獻(xiàn)，”EMA 表示。

如此廣泛的項目導(dǎo)致許多客戶尋求幫助來管理跨多個環(huán)境的工作負(fù)載，這需要多個控制臺和工具。

隨著企業(yè)管理多云環(huán)境以及控制臺和工具數(shù)量的增長，遇到來自孤立數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)是很常見的，這是將運(yùn)行在遺留系統(tǒng)上的應(yīng)用程序遷移到不同的云環(huán)境中不可避免的常見副作用。

根據(jù)IBM的研究，隨著企業(yè)將斷開連接的數(shù)據(jù)從一個云遷移到另一個云以供各種應(yīng)用程序使用，他們經(jīng)常會遇到性能問題，并且成本會顯著增加，甚至高達(dá) 300%。

部分用戶也會抱怨多云服務(wù)，稱由于云之間的數(shù)據(jù)傳輸和 IT 人員增加，使他們的成本大幅增加。

1. 在云之間獲得統(tǒng)一的視圖

隨著企業(yè)遷移到多個云，他們很快發(fā)現(xiàn)每個云提供商都是獨(dú)一無二的，這增加了管理這些環(huán)境的挑戰(zhàn)，例如網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、功能和規(guī)模，這為客戶在云中操作和給數(shù)據(jù)中心和校園網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)有環(huán)境帶來了運(yùn)營挑戰(zhàn)。

以 Arista 為例，該公司提供 CloudEOS 和 CloudVision 軟件，這些軟件支持私有云或公共云之間的網(wǎng)絡(luò)連接和管理功能。

借助 CloudEOS，客戶可以使用針對所有網(wǎng)絡(luò)抽象的一致操作模型來操作多個公共云——使用它們用來操作現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心和園區(qū)網(wǎng)絡(luò)的相同運(yùn)行手冊和流程?！癈loudEOS 遙測技術(shù)與 CloudVision 相結(jié)合，可提供給客戶多云網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的時間序列存儲和分析，這讓客戶可以回過頭來檢查問題發(fā)生的原因和方式，并減少恢復(fù)運(yùn)營的時間，同時對初始故障檢測進(jìn)行快速的根本原因分析?！?/p>

在成本方面，單獨(dú)的 Arista 產(chǎn)品 - CloudEOS Edge - 支持網(wǎng)絡(luò)邊緣的動態(tài)路徑選擇，允許客戶為應(yīng)用程序分配路徑以降低數(shù)據(jù)傳輸/同步成本。通過跨數(shù)據(jù)中心、園區(qū)和多個公共云的統(tǒng)一 EOS 和 CloudVision 部署，客戶可以支持和管理他們的多云戰(zhàn)略，而不會將他們的團(tuán)隊規(guī)模擴(kuò)大太多或影響他們的預(yù)算計劃。

2. 故障排除

在管理多云環(huán)境時，企業(yè)面臨的另一個問題是區(qū)分應(yīng)用程序性能問題和網(wǎng)絡(luò)問題。

企業(yè)往往很難準(zhǔn)確預(yù)測新配置的云服務(wù)對網(wǎng)絡(luò)的影響。

其實(shí)，IT 和 DevOps 團(tuán)隊可以一起工作，使用共享詞匯來查明應(yīng)用程序退化的根本原因，主動實(shí)時預(yù)防問題，設(shè)置策略，并自動響應(yīng)以解決本地或云中的應(yīng)用程序問題。

由于缺乏信息和可見性，大多數(shù)企業(yè)發(fā)現(xiàn)在公共云中排除網(wǎng)絡(luò)問題非常困難，尤其是在故障排除需要數(shù)據(jù)包級別的可觀察性時，應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò) IT 人員一起工作，使多云工作更有效，但目前大多數(shù)企業(yè)還沒有做到這一點(diǎn)。

3. 來自 AI/ML 的幫助

將來自物理本地部署和多個云的數(shù)據(jù)拼接在一起并對其應(yīng)用分析是一項挑戰(zhàn)，但這是管理這種環(huán)境的關(guān)鍵。

部分提供機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能驅(qū)動的云管理平臺，可以簡化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備的入職、配置、監(jiān)控、管理、故障排除、報警和報告。

在多云環(huán)境中，在本地和跨多個云環(huán)境中同樣運(yùn)行良好的解決方案是獲得全面可見性和消除孤島的關(guān)鍵。部分解決方案測量應(yīng)用程序的可用性和性能，自動化操作以快速從應(yīng)用程序或網(wǎng)絡(luò)性能問題中恢復(fù)，并提供可見性和工具來診斷和修復(fù)問題，以免影響運(yùn)營或最終用戶對應(yīng)用程序環(huán)境的體驗(yàn)。

當(dāng)然，管理多云世界還面臨其他挑戰(zhàn)。

企業(yè)需要使員工具備管理多供應(yīng)商產(chǎn)品的技能。數(shù)據(jù)格式和 API 是不同的，企業(yè)需要一個能夠理解所有這些事情的團(tuán)隊。

IDC 表示，容器、微服務(wù)和 Kubernetes 的引入進(jìn)一步增加了復(fù)雜性。

從多云管理組合中獲得收益需要企業(yè)做出權(quán)衡和戰(zhàn)略投資選擇。在快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，很難完全預(yù)測新流程、方法和工具的影響。