06.14 雲計算的選擇悖論

人們都希望在工作和生活中有所選擇。但心理學家的調查研究表明,在多種選項中進行選擇並不一定會使人們更快樂,甚至不會產生更好的決策。心理學家Barry Schwartz稱之為“選擇悖論”。雲計算為企業IT組織帶來了新的選擇,但隨著多種形式的雲計算的出現,它也帶來了選擇的悖論。

對於大多數人來說,“雲計算”意味著公共雲服務。但調研機構Gartner預測,到2020年,90%的組織將採用混合基礎設施管理功能。對於英特爾公司以及大多數企業而言,這越來越意味著是一種混合計算環境,在這種環境中,公共雲服務通過私有的本地雲連接並共享數據和應用程序。

在人們轉向混合計算環境時,IT部門必須有一個合理的方法來評估應用程序並選擇最佳的部署位置。英特爾公司由客戶和系統集成商組成了一個調查小組,致力於揭示組織在制定工作負載安置決策時必須考慮的標準,並創建一個模型,以便確定工作負載安置的起點。這裡所說的起點而不是公式,因為每個組織都是獨一無二的,而且組織的最終決策必須考慮其所特有的因素。

雲計算的聚寶盆

首先仔細看看IT組織面臨的選擇。公共雲提供基礎設施即服務(IaaS)產品,可讓企業按需啟動虛擬服務器和存儲,並僅為其使用的內容而支付費用。提供商如今捆綁銷售數據庫和其他中間件,以創建平臺即服務(PaaS)選項,通過提供創建功能應用程序所需的大部分功能來簡化部署。

軟件即服務(SaaS)解決方案提供了完整的應用程序。用戶只需登錄並使用它,但仍可能需要與安全和身份管理等企業系統集成。最後,在內部私有云使用雲技術和自動化部署和管理應用程序,以實現彈性和敏捷性。但由於這些應用程序都在組織的數據中心中,因此可以保留控制權。

幾種商用混合雲解決方案可以使公共雲成為組織的內部部署私有云的一種透明擴展。通用開發工具、中間件層和部署過程跨越整個環境,使IT團隊不必提供甚至知道應用程序的最終部署位置。組織可以根據業務需求和價值選擇部署的位置,如果需要發生變化,組織可以對其進行更改。但是在做出這種選擇時,組織必須評估業務和技術方面的考慮因素。

業務考慮

作為技術專家,IT專業人員將會關注這種技術。但其目標是在產生最大業務價值的地方安排工作負載,因此首先確定決策所涉及的業務因素非常重要。其商業因素因行業和公司而異,但調查研究參與者認為這些事情對他們來說很重要。

首先考慮能力和適用性。例如,在評估SaaS解決方案時,組織提供的解決方案是否符合業務需求和要求?他們是否通過釋放資源用於其他業務活動來降低成本或以其他方式代表對組織的良好投資?組織必須真實地評估自己是否擁有實現工作量配置目標的專業知識,以及該項目是否具備專業知識。

考慮組織的規模和成熟度以及財務戰略。組織是否能夠進行技術更新或主要的IT現代化?資本基金是否可用,還是首席財務官試圖將資本支出引導至其他舉措?為了獲得更多的本地硬件是否需要數據中心擴展或構建?組織需要考慮的行業或業務是否有獨特的法律要求?用戶對潛在可用性和性能問題的容忍度如何?他們是否在短時間內無法工作,或者如果應用程序宕機,一切都會停止嗎?以及組織的風險如何?停電會導致組織的收入下降嗎?安全漏洞是否會損害組織的聲譽或品牌?

像這樣的商業考慮提供了可以識別和評估技術因素的背景。

技術考慮

對於大多數IT組織來說,技術考慮可能更容易評估。他們包括:公共雲性能基於共享設施,因此其性能可預測性較差,難以確保。用戶所經歷的響應時間是最明顯的性能衡量指標,並且可能因用戶所在的位置而不同。公共雲可以提供更高級別的性能,但通常會帶來更高的成本。有可能在CPU或內存上存在瓶頸的應用程序可能需要專用主機,更適合於私有云部署,其中可以調整等待時間和性能以滿足應用程序的需要。

公共雲最吸引人的方面之一就是它們的彈性,也就是在需要時獲取資源並提高利用率的能力,並在不再需要時釋放它們。因此,組織需要識別經歷季節性、暫時性或不可預知需求的工作負載,並可能更適合公共雲部署。但是,組織應該監控服務利用率,因為估計公共雲成本的30%到45%歸因於浪費或未使用的雲計算服務。

公共雲服務提供商將安全視為其客戶的主要關注點,因此大多數組織已將廣泛的安全和安全監控功能構建到其服務中。每家雲計算提供商的工程師不斷致力於為終端用戶構建更好的安全解決方案和服務。但是,在公共雲上運行工作負載表明攻擊面的擴展,攻擊者有更多機會找到攻擊的方法。

通過本地私有云,組織提供的安全保護措施各有不同,但它們在控制之下。組織知道數據在哪裡,可以確保並證明符合法規、數據主權要求和治理要求。組織可以執行審計以確保承諾的控制措施已到位,並得到執行。組織必須瞭解並提供個別工作負載的特殊安全需求。例如,如果應用程序使用的數據包含知識產權,個人身份信息或個人健康信息,則可能受組織或政府或行業法規強加的特殊要求。

許多應用程序與其他企業應用程序共享或交換數據,或者緊密集成到內部工作流程中。將它們轉移到公共雲或購買SaaS解決方案可能需要開發項目,以將它們與其他應用程序或現有目錄、身份和單點登錄系統集成。組織必須確定是否存在可用於實現集成的API,或者是否可以使用企業集成框架。

目前正在存儲和移動多少數據,以及組織希望數據量增長多少?將數據定位在將要使用的位置附近可以提高可訪問性,減少延遲,並降低成本。

為了更好地理解和分類數據,許多公司現在正在招募首席數據官。而首席數據官通過數據處理、分析、數據挖掘、信息交易和其他手段負責企業範圍內的信息管理和資產利用。

將技術注意事項應用於許多常見類型的應用程序中,英特爾公司為此開發了一種親和力模型,該模型建議更適合公共雲部署的應用程序種類,應該可能保留在內部部署的數據中心的應用程序種類,以及應用程序可能以任何方式應用於混合應用程序的中間地帶。

對於每種應用類型來說,四個技術考慮因素中每一個的重要性都反映在堆疊組件中(例如,電子郵件應用程序的特點是數據量較大,但關鍵性能、安全性和集成需求較少)。

親和力模型解釋了為什麼諸如Web託管,CRM和電子郵件等應用程序通常被作為SaaS應用程序獲取,而大數據分析和財務應用程序傾向於另一端的原因。


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