如今，數據中心還沒有消亡。但是，數據中心的發展確實發生了變化。
Bill Kleyman是一名IT行業專家，在其職業生涯中，一直密切關注云計算和數據中心市場的發展，并與一些大型全球組織合作開展項目。他表示，許多大型數據中心提供商，如Compass、Equinix、Ragingwire、NTT、Digital Realty、CyrusOne等知名廠商采用策略來支持云計算生態系統。甚至私營數據中心運營商也已經適應了支持云計算的需求。
所有這些因素都支持了混合云的興起。調研機構Gartner公司預測，到2020年，90%的組織將采用混合基礎設施管理功能。“隨著對敏捷性和靈活性的需求不斷增長，企業將轉向更加工業化、更少量化的選擇。”Gartner公司研究總監DD Mishra說，“采用混合基礎設施的組織將優化成本并提高效率。但是，它增加了選擇正確的工具集以在多源環境中提供端到端服務的復雜性。”
IDC公司最近指出，支持公共云和混合云環境的服務是熱門市場項目。圍繞云采用的托管和專業服務支出上是云計算市場中的第二大機會，占到2016年和2021年所有云計算相關支出的31%。
混合云數據服務
那么是什么驅使這一切發展?數據。各行各業都在創造大量信息，需要更好、更有效的方法來管理數據的涌入。事實上，IDC公司預測混合云市場的數據服務預計未來五年內將以20.5%的增長率增長。“混合云市場發生了三次重大轉變，并反映在這一預測中：首先，采用認知/機器學習的數據位置優化服務的快速增長;第二，集成和編排軟件的發展與混合/多媒體的不斷轉變;第三，安全和合規數據服務的增長，更加強調監管合規性和持續增加的安全漏洞。”IDC的存儲研究主管Ritu Jyoti說。
這就是為什么必須非常謹慎地完成混合云設計的原因。雖然這種設計可能會帶來一些復雜性。現在保持所有內容可能看起來更容易，但實際上可能會傷害企業的業務。考慮到這一點，在混合云和不斷發展的數字時代，以下將分享有關數據中心管理的一些想法和最佳實踐。
公共云提供商可以滿足企業的內部部署要求
企業的互連能力比其想象的要多得多。例如，AWS Direct Connect使企業可以與各種APN技術和咨詢合作伙伴集成。而且，根據企業的要求和所在的地區，有很多很好的選擇。例如CoreSite、Equinix、Lightower、CenturyLink、CyrusOne、Datapipe、XO、Level 3等等。這類似于Azure ExpressRoute，企業可以與各種合作伙伴合作，包括Aryaka、CenturyLink、CoreSite、Equinix、Level 3、NTT Communications、Telefonica、Telus、Verizon等公司。
企業甚至可以通過AT&T NetBond、Equinix、Megaport等公司的解決方案獲得特定的云計算合作伙伴。在這方面，像Megaport這樣的解決方案允許企業立即創建一個虛擬路由器，用于按需、私有、第3層連接到主要全局路由區域之間的主要服務提供商。這是創建與頂級云計算服務提供商(包括Google云平臺、Oracle云、AWS、Azure等)的專用多云連接的絕佳選擇。
企業可以選擇與各種連接合作伙伴合作，這些合作伙伴可以根據其要求進行調整。
現在，Kleyman正在開發一個非常有趣的AWS設計，需要在AWS上與Apache Kafka進行Direct Connect集成。在此解決方案中，保持數據本地化和流暢性在AWS區域和區域之間絕對至關重要。在使用云計算系統進行處理和分發時允許數據本地化。此外，利用AWS有助于為這些關鍵系統創建更高的彈性和可用性。
無論行業如何，數據都可以在混合生態系統中得到支持
這一部分非常重要。企業不必將所有內容遷移到云中。一個良好的設計將采用傳統的應用程序、服務，甚至一些數據點，并允許它們遷移到云中。然后，企業的內部部署平臺可用于其他服務，其中包括虛擬化、內部處理甚至數據收集。在設計混合云平臺時，數據訪問可以真正透明。
這就是當今混合云設計的美妙之處。企業在構建數據需求方面具有很大的靈活性。從那時起，云計算提供商就可以根據企業自己的特定數據需求為其提供選擇，無論是與合規性相關還是圍繞延遲。
還想保留現場數據嗎?想想其利弊
也許人們仍然認為將數據保存在自己內部數據中心是有道理的。而那些真正不愿意將數據交給云平臺的組織想法控制，以保持本地數據沒有任何內在錯誤。但是，它可能會降低企業的業務速度、創新速度，并更好地進入市場。
在此提供一個非常具體的例子。合作伙伴為一家不希望采用云平臺，而是將數據保存在內部部署數據中心的全球組織提供幫助，這家公司甚至創建了自己的龐大數據存儲庫、數據結構和存儲機制。然后，需要大數據處理和數據分析。他們設計了一個帶HDFS的Hadoop引擎，開發了自己的大數據處理策略，并在現場進行了處理。從那里，他們利用Apache Hive“處理階段”并發布數據。這有用嗎?是的。而在一段時間后，它變得復雜且難以管理。
