什么是多云？ {定义、用例和优点}
随着云产品变得更加多样化，公司越来越多地开始依赖多种云服务，而不是单一提供商。虽然技术上很复杂，但这种多云方法允许组织在不同的解决方案中进行选择，以确保最佳的应用程序性能。
本文是多云计算简介。请继续阅读，了解公司如何使用多种云产品来提高业务规划的灵活性并提高整体 IT 效率。
多云定义
多云是一种云计算策略，公司依赖多个云提供商而不是单个供应商。组织可以根据以下因素从每个提供商处挑选最佳服务：
- 服务成本。
- 技术要求。
- 地理可用性。
多云概念背后的驱动力是，没有任何一家提供商能够为企业可能面临的所有问题提供解决方案。不同的供应商专注于其他领域和任务，因此公司可以使用多个云来创建完全适合所有业务目标的自定义基础架构。
以下是公司如何使用多云设置的几个示例：
- 一家使用 Google Cloud Platform (GCP) 进行开发和测试，同时依靠 Azure 进行业务分析的公司。
- 使用不同提供商提供 IaaS、PaaS 和 SaaS 服务的组织。
- 一家公司在美国使用 Azure，在亚洲使用阿里巴巴来确保应用程序不会出现延迟。
- 使用来自一个供应商的电子邮件作为服务、来自另一个供应商的 CRM 服务以及来自第三方提供商的 IaaS 的组织。
在不同云供应商之间分配工作负载具有以下竞争优势：
- 更好的应用程序性能。
- 能够灵活地为任何任务快速采用正确的技术。
- 缺乏供应商锁定。
- 减少创新障碍。
- 更好地减灾。
- 减少停机和数据丢失的风险。
该策略通常包括主要公共云提供商的组合。然而，多云设置的架构中也可以包含私有云和传统的本地数据中心。
我们有关云部署模型的文章对最流行的部署策略进行了深入比较。
多云与混合云
多云意味着存在来自不同供应商的两个或多个相同类型（公共或私有）的云部署。混合云是公共云和私有云的混合，允许在两个基础设施之间进行编排。
混合云解决方案的组件协同工作，因此数据和流程可以广泛交互。混合解决方案通常管理两个基础设施之间的单一 IT 解决方案。
在多云设置中，不同的云处理不同的任务和应用程序，因此没有混合设计中那么多的重叠。每个云可能驻留在一个孤岛中并管理不同的工作流程。根据架构的不同，多云还可以使用混合技术来允许各个系统在一定程度上进行通信。
详细了解多云与混合云。
了解如何克服常见的混合云挑战，并了解专业人士如何充分利用这种部署类型。
多云架构
多云架构根据企业决定部署的云服务的类型和数量而有所不同。该设计还取决于各个云的角色。以下是多云环境的示例。
在此示例中，主部署充当整个架构的领导者。公司可以在本地或云中托管主部署，该元素包括：
- 向运行时添加和修改工件的管理组件。
- 分析和云监控。
- 主数据源（在主/从或主/主部署中）。
- 为用户流量提供服务的运行时组件。
阅读我们有关云监控工具的文章，了解有关当前市场上最佳选择的更多信息。
我们示例中的公共云包含运行时组件和主/从数据源以及应用程序的运行时和元数据。
设计多云架构时，请考虑以下因素：
- 数据操作（数据驻留在哪里、谁访问它以及从什么位置访问）。
- 应用程序、数据库和 Web 服务的地理分布。
- 数据传输多远以及如何创建延迟最少的流。
- 哪些 API 格式和编码可以确保 IT 管理员获得无缝体验。
企业必须精确设计多云架构，以避免未来出现陷阱。糟糕的设计决策最终会限制公司扩展、升级和采用新解决方案的能力。下面的信息图显示了四种最常见的架构类型。
多云用例
以下是六个用例，展示了公司如何利用多云架构。
多组件应用
多云非常适合具有不同组件和不同需求的任何系统。
>例如，应用程序可能需要网络和应用程序服务器的临时通知可扩展性。同时，后端需要原始处理能力。单个云提供商可以将公司锁定在特定模板中，并阻止首席技术官确保两个组件的最佳设置。
然而，在多云环境中，公司可以灵活地分配工作负载，以确保每个组件都具有正确类型的云服务。
集装箱作业
容器化允许团队容纳程序在单个单元（容器）内运行所需的所有文件。在应用程序、部署和系统之间移动软件时，容器化程序可以提高敏捷性并消除错误。 Docker 和 Kubernetes 是当前容器领域最突出的两个参与者。
注意 在我们的文章《Kubernetes 与 Docker：差异与相似之处解释》中了解 Kubernetes 和 Docker 之间的异同。
多云和容器化彼此无缝结合。以下四个用例展示了这两种技术如何协同工作：
- 容器迁移：一致的网络可帮助开发人员将工作负载从本地转移到公共云，以及在公共云之间转移。
- 高峰时段扩展：公司可以将负载分布到多个云中的多个容器上。当单日交易量远高于平均水平时，这种灵活性非常理想。
- 服务迁移：如果主云发生中断，团队可以快速将服务或微服务迁移到其他云并避免停机。
- 自动故障转移：多云设置可以在发生中断时自动故障转移到另一个云。
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启动和关闭斜坡数据
多云环境可以快速高效地将数据从数据中心移至云端并返回。存储云可以：
- 通过压缩和更改块跟踪加速迁移。
- 实现简化的数据传输流程。
- 提供跨云的直接兼容性。
使用多云加载和导出数据是一个简单、经济高效的过程，采用即用即付的结构。
CI/CD 管道的改进
多云允许应用程序生成和消耗的数据根据开发人员和最终用户的需求在环境之间传输。此功能使多个云成为 DevOps 团队和快速 CI/CD 流程的理想选择。
多个云允许 DevOps 工程师有效地管理数据集和克隆以进行构建、测试和部署。可移植且可访问的云结构扩展到所有数据库、文件服务器和文件共享，从而实现更高的自动化和可扩展性。
多云也是“蓝/绿”部署模型的理想选择。此应用程序版本涉及从应用程序的先前版本到相同的新版本的逐渐流量转移。这两种环境都在生产中运行，多云允许开发人员快速将流量引导到一个基础设施集，然后在出现问题时将其移回。
了解持续交付、部署和集成这三个实现高效 DevOps 的重要流程之间的差异。
影子 IT 解决方案
当公司内的各个部门选择使用不同的云提供商来满足各个团队的需求时，就会出现影子 IT。拥有多个不结盟的提供商会增加复杂性和安全问题，从而带来风险并降低效率。
多云设置使公司能够确保每个部门都有适合团队要求的云解决方案。同时，该公司可以了解日常运营情况并确保不存在安全漏洞。
云备份和恢复
多个云还使备份和归档变得更容易、更便宜且可靠。这种设计提高了对象存储的性能和可扩展性，并允许公司使用该设置来保留关键数据。
依靠多个云提供商还允许企业拥有可用于灾难恢复的备份基础设施。不同数据中心中的重复基础设施集是处理中断情况的理想设置。
了解有关云灾难恢复的更多信息，这是任何谨慎的公司安全计划的重要组成部分。然后，请参阅 phoenixNAP 备份和恢复解决方案，找到适合您业务的解决方案。
多云的优点和缺点
下表概述了多云的主要优点和缺点，有助于确定该策略是否适合您的企业。
- Advantages of Multi-Cloud
多云的缺点
- No vendor lock-in
雇用两个或更多提供商的成本很高
- Custom solutions that meet all business requirements
多个供应商增加了运营复杂性
- No single points of failure
更大的攻击面以及集成可能会造成安全漏洞
- Excellent app availability and uptime
复杂的架构可能会导致延迟和带宽使用问题
- Strong data management that helps comply with data storage regulations
不良的设置和集成可能会导致性能问题
多云优势
以下是部署多个云带来的最显着的好处。
无供应商锁定
多云设置可以轻松地从提供商处迁移出来，因为部分基础设施在迁移过程中保持不变。如果其中一个提供商表现不佳或出现新的供应商机会，则可以快速而直接地将架构迁移到另一个云环境。
随着云计算的快速发展，缺乏锁定也至关重要，公司必须快速响应市场变化。在不同供应商之间分配业务也可以在谈判中发挥一定的影响力。
适合每种业务需求的云服务
没有一家云提供商能够提供满足所有业务需求的“一刀切”工具。供应商通常会构建在各个领域做出妥协的通用解决方案。
多云使组织能够合并不同的最佳平台并形成强大的整体解决方案。公司可以为每项任务选择正确的基础设施选项，并确保所有系统在以下方面都具有理想的设置：
- 性能要求。
- 数据位置。
- 可扩展性。
- 合规规则。
例如，高流量应用程序可能需要云供应商提供高性能。然而，处理机密数据的组件需要特定区域中没有顶级提供商的云服务。遇到这种情况的公司可以使用不同的IaaS平台来解决这个问题。
无单点故障
多云解决方案降低了单点故障的风险。因此，单个服务错误不太可能导致整个应用程序脱机。
依赖多个云还可以降低分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击的风险。这些漏洞使关键任务应用程序脱机，并可能导致数小时的停机时间。多云环境可确保企业始终拥有可用的资源和数据存储，以避免停机。
请阅读我们关于 2021 年最广泛的网络攻击类型的文章，了解有关 DDoS 攻击和其他常见威胁的更多信息。
高服务可用性
由于应用程序跨多个云运行，因此即使一处云出现故障，服务也可以不间断地运行。
多云还消除了延迟问题，因为公司可以根据用户所在的位置将云部署到不同的区域。数据不会跨多个节点传输，因为最靠近最终用户的云可以满足请求，因此不会出现延迟。
消除延迟对于保持高水平的客户满意度至关重要。如果您的用户位于地球不同的地方，请将他们路由到距离用户最近的云，并确保更低的延迟和更好的客户体验。
更好的数据管理
应用程序生成不同的数据类型。有些地块保存的数据每天会进行 1000 次计算，而有些数据库则存储团队每年访问两次的信息。通过跨多个云共享数据，公司可以为每个数据相关功能使用适当的服务。
分布式工作负载还有助于存储和控制符合特定法规的数据。多云环境有助于更好地符合治理、风险管理和合规性法规。
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多云的缺点
虽然多云提供了许多优势，但公司在部署多个云之前必须考虑该模型的挑战。最大的初始障碍是设置价格。雇用两个或更多提供商的成本很高，在考虑多云之前，企业应该在财务上保持健康。
与多个供应商合作也会给 IT 团队带来挑战。每个新的云提供商都有独特的：
- 管理规则。
- 监控工具。
- 数据传输速率。
- 安全协议。
团队需要合适的技能来确保复杂的多云环境运行时不会出现性能或延迟问题。这种复杂性也会影响财务方面，因为公司必须考虑新员工和培训计划。
云安全是另一个普遍关注的问题。虽然多云消除了单点故障，但该模型的代价是攻击面更大。更多的提供商意味着更多的集成和潜在的弱点，因此安全团队必须全天候工作，以确保不存在可利用的漏洞。
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不同于市场上任何其他选项的部署模型
随着企业追求五个九的可用性和摆脱供应商锁定的好处，多云正在获得发展势头。此部署模型允许公司创建满足 IT 系统各项技术要求的自定义云环境。虽然复杂且存在一些缺点，但没有其他云计算类型可以提供相同级别的定制。
虽然多云可以提高可用性并消除供应商锁定，但并不能保证使用多云的成功。公司需要健全的多云战略，以确保不会遇到运营或财务问题。