本文探讨了用于数据办理的不同类型的云核算架构，以及为什么数据剖析领导者需求平衡每种云核算架构的危险和收益。

　　调研组织Gartner公司副总裁兼出色剖析师Donald Feinberg探讨了用于数据办理的不同类型的云核算架构，以及为什么数据剖析领导者需求平衡每种云核算架构的危险和收益。

　　关于当今的企业来说，对数据的需求和运用（无论是客户数据仍是事务数据）都变得越来越有利。它经过智能协助企业坚持竞争力，然后快速做出更正确的决议方案。

　　可是，重要的是要认识到，数据驱动的战略或许对企业的要求过高——尤其是在没有适宜的东西和解决方案来办理这些额定需求的情况下。

　　因而，云核算数据办理架构等解决方案至关重要。可是，数据剖析领导者需求了解不同的架构挑选——从内部布置设备到多云和跨云。他们需求了解在多样化和分布式布置环境中办理数据所带来的危险和收益。

　　在内部布置到云渠道模型中，运用程序架构的不同组件或许驻留在内部布置或云渠道上。数据库办理体系(DBMS)或许驻留在内部布置设备，衔接到它的运用程序或许驻留在云中。例如，商业智能(BI)仪表板运用程序。

　　望文生义，自动办法处理两个环境之间的自动数据办理。这或许包含数据一起驻留在云端和内部布置设备的架构，例如数据库办理体系(DBMS)可以让一些副本、分区或分片驻留在内部布置设备，而有些则在云渠道中用于同一数据库。

　　这种功用有许多运用程序用例，其间包含：按年纪、拜访频率或地舆区分数据；动态容量分配，以习惯不一致的、激增的资源需求；办理数据内部布置设备化的监管要求。

　　在活动的内部布置设备到云核算模型中，了解数据流的特征（例如，数据是流入仍是流出云以及预期的数据量）至关重要。推迟或许存在问题——即在内部布置设备和云渠道之间移动数据所需的时刻。此外，云核算服务供货商数据出口费用或许会发生财政影响。还必须考虑跨多个环境的集成、元数据和办理实践。企业应界说和测验服务等级协议(SLA)。这或许导致内部布置设备和云核算组件之间需求特别的通讯链接，然后导致更大的财政本钱影响。

　　在按需办法中，其组件坚持独立。企业仅在需求支撑事务活动（如灾祸康复方案或开发生命周期功用）时才在环境之间移动数据。例如，数据库办理体系(DBMS)的任何开发、测验、质量保证(QA)、灾祸康复(DR)或出产实例都或许驻留在内部布置设备或云中。虽然财政和推迟考虑依然很重要，但兼容性是这种情况下的首要重视点。许多企业或许对云渠道和内部布置设备环境之间低于100%的代码兼容性感到不满意，进而将云核算服务供给商(CSP)的挑选限制为可以满意这些严格要求的那些。

　　内部布置设备到云渠道的布置的首要考虑要素包含：数据量和方向的移动；以及环境之间的组件兼容性（按需）。

　　多云模型包含来自多个云核算供给商的多个服务之一（而且可以挑选包含内部布置设备或混合架构）。在这种情况下，不同之处在于运用了来自多个云核算供给商的服务。数据库办理体系(DBMS)产品和依靠它的运用程序可以布置在内部布置设备或一个云渠道或多个云渠道上。

　　因而，混合云的一切考虑要素或许适用于在多个云核算环境中布置软件的附加考虑要素。这些产品向来仅限于独立软件供货商(ISV)而不是内部布置供给商，由于独立软件供货商(ISV)在保证他们的软件在尽或许多的环境中运转方面具有更多的既得利益。但是，云核算服务供给商越来越多地参加多云和跨云场景。

　　多云场景通常会招引那些忧虑云核算供货商确定，并期望可以轻松地将其运用程序搬迁到不同的云核算供货商的最终用户。在供给在多个云渠道和内部布置设备运转相同的语义兼容产品时，支撑多云的数据库办理体系(DBMS)许诺更简单（虽然依然不简单）搬迁，由于首要重视的是搬迁数据，而不是重写运用程序。

　　如果有的话，关于多云布置，数据剖析领导者最重要的是要考虑环境之间组件的兼容性以及用于装备、办理和办理的不同云核算功用。

　　跨云是指跨多个云渠道自动办理数据。在云渠道之间的模型中，运用架构的不同组件或许驻留在不同的云渠道上并交流数据。例如，微软公司的Power BI或许会衔接到坐落Azure云基础设备之外的Salesforce数据库。

　　现在，互联云模型不太常用。与此一起，那些寻求更有利的定价模型、其他云核算服务供给商(CSP)无法供给的特定东西、经过运用多个云核算服务供给商(CSP)来缓解危险以及经过多样化的数据方位满意数据主权要求的人员越来越感兴趣。例如，监管要求或许会制止数据驻留在一个国家的鸿沟之外。