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人们现在看到越来越多的组织在将工作负载在云平台中运行数年后将其遣返回其数据中心或边缘计算环境中,因为这

组织如今是否应该考虑云遣返?

来源:主机租用 作者:香港服务器 浏览量:63 更新:2020-03-09

对于当今的许多应用程序和工作负载来说,云计算为组织提供了优于传统数据中心的众多优势,其中包括降低运营和资本支出、缩短了上市时间,以及具有动态调整配置以满足全球变化的需求的能力。因此自从云计算技术得以应用以来,在过去的十年中,云迁移就显示出逐年增长的趋势。

行业厂商预测到2021年云计算技术将处理全球所有工作负载的94%。根据市场调研机构MarketsandMarkets公司的调查,全球云计算市场预计每年将以18%的复合年增长率(CAGR)增长,美国服务器,到2023年市场规模将达到约6,233亿美元,而2018年只有2,720亿美元。

但是,人们现在看到越来越多的组织在将工作负载在云平台中运行数年后将其遣返回其数据中心或边缘计算环境中,因为这些组织最初并不完全了解其在云计算环境中的适用性。调研机构451 Research公司将这种动态称为“云遣返”。最近的一项调查发现,20%的云计算用户已经将至少一个或多个工作负载从公共云转移到了私有云,另外40%的用户计划将在不久的将来这样做。

所有这些都引出了一个看似简单的问题:“如何知道工作负载什么时候在云中或云外设施运行会更好?”

当延迟、可用性和控制是关键时

与任何IT决策一样,当组织面临是否将应用程序或工作负载移出公共云并将其返回到内部部署数据中心或边缘计算环境的不确定性时,研究、计划和测试不充分的流程可能会给组织带来挫折。

通常情况下,当关键的运营基准没有得到满足时,从云平台上移动应用程序或工作负载是具有商业意义的。这可能意味着应用程序性能不一致、由于拥塞而导致的高网络延迟或对数据安全的担忧。例如,一家财富500强金融服务公司正在寻求将其应用程序和数据转移到公共云的计划,但后来才发现,其公司政策禁止将个人身份信息(PII)和其他敏感数据放置在其内部网络/防火墙之外。尽管许多安全标准都得到了公共云提供商的支持,但由于其内部政策,金融机构选择将其数据保留在内部部署数据中心

一些组织(例如Dropbox)已选择从公共云遣返回内部部署数据中心以节省成本。因为成本只是迁移业务的一个重要的标准。在其业务从云平台遣返内部部署数据中心之后,Dropbox公司在两年内节省了近7500万美元。

一般来说,对延迟敏感的应用程序或具有大型数据集且需要在不同位置之间传输以进行处理的应用程序是云遣返的主要对象。以产生大量的数据的智能城市和物联网系统为例,虽然云计算为下一代技术提供了强大的支持平台,因为提供了必要的规模、存储和处理能力,但边缘计算环境将需要克服延迟方面的限制和对更多内部部署处理的需求。

此外,如果组织的应用程序和数据库需要很高的可用性或冗余性,则它们可能最适合私有云或混合云。云遣返还可以改善对应用程序的控制,并使组织IT部门可以更好地计划潜在问题。

将业务迁移到云平台意味着减少了机架空间、功耗和IT需求,从而降低了安装、硬件和升级成本。此外,云计算的确使IT人员摆脱了正在进行的维护和支持任务,使他们可以专注于以更具创新性的方式来开展业务。然而,尽管许多组织都对与公共云或混合云模型相关的收益感兴趣,但他们通常并未完全意识到优化其性能所必需的策略。幸运的是,有一些工具可以帮助IT团队更好地了解其云计算基础设施的性能。

揭开云计算决策的神秘面纱

无论组织的云平台是公共云、私有云还是混合云,香港服务器租用数据中心管理解决方案都可以为IT员工提供有关功耗、热量消耗、服务器运行状况和利用率的更高可见性和实时洞察力。关键优势包括更好的运营控制、基础设施优化和降低成本。

在任何组织将其数据移动到公共云之前,IT员工都需要了解其系统在内部部署数据中心的性能。其应用程序的独特要求,包括内存、处理能力和操作系统,应确定其在云平台中的配置。数据中心管理解决方案收集并规范化数据,以帮助IT团队了解其当前的内部部署情况,使他们能够就新的配置中的必要内容做出更明智的决策。

英特尔数据中心管理器是一种软件解决方案,可以收集和分析数据中心内各种设备的实时运行状况、电源和热量。这些工具提供了提高数据中心可靠性和效率所需的清晰度,包括在影响正常运行时间之前识别出潜在的硬件问题,为日益复杂的组织的IT环境带来了宝贵的洞察力,消除了内部部署、公共和混合云决策问题的神秘性。

组织在决定着手进行云遣返过程时,需要考虑以下因素:

是否在浪费资金支付未被使用的容量?

是否遇到常规的性能和可用性问题?

是否需要满足某些法规遵从性标准?

工作负载是否需要低延迟?

是否具有IT员工带宽来控制工作负载?

如果组织对上述大多数问题回答都是肯定的,那么现在可能是考虑将业务从云平台遣返到内部部署数据中心的时候了。

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