雲計算的選擇悖論如何對待？

人們都但願在工做和生活中有所選擇。但心理學家的調查研究代表，在多種選項中進行選擇並不必定會令人們更快樂，甚至不會產生更好的決策。心理學家Barry Schwartz稱之爲「選擇悖論」。雲計算爲企業IT組織帶來了新的選擇，但隨着多種形式的雲計算的出現，它也帶來了選擇的悖論。

對於大多數人來講，「雲計算」意味着公共雲服務。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，這愈來愈意味着是一種混合計算環境，在這種環境中，公共雲服務經過私有的本地雲鏈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做負載安置決策時必須考慮的標準，並建立一個模型，以便肯定工做負載安置的起點。這裏所說的起點而不是公式，由於每一個組織都是獨一無二的，並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，可以讓企業按需啓動虛擬服務器和存儲，並僅爲其使用的內容而支付費用。提供商現在捆綁銷售數據庫和其餘中間件，以建立平臺即服務(PaaS)選項，經過提供建立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。用戶只需登陸並使用它，但仍可能須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。但因爲這些應用程序都在組織的數據中心中，所以能夠保留控制權。

幾種商用混合雲解決方案可使公共雲成爲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團隊沒必要提供甚至知道應用程序的最終部署位置。組織能夠根據業務需求和價值選擇部署的位置，若是須要發生變化，組織能夠對其進行更改。可是在作出這種選擇時，組織必須評估業務和技術方面的考慮因素。

業務考慮

做爲技術專家，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做負載，所以首先肯定決策所涉及的業務因素很是重要。其商業因素因行業和公司而異，但調查研究參與者認爲這些事情對他們來講很重要。

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?他們是否經過釋放資源用於其餘業務活動來下降成本或以其餘方式表明對組織的良好投資?組織必須真實地評估本身是否擁有實現工做量配置目標的專業知識，以及該項目是否具有專業知識。

考慮組織的規模和成熟度以及財務戰略。組織是否可以進行技術更新或主要的IT現代化?資本基金是否可用，仍是首席財務官試圖將資本支出引導至其餘舉措?爲了得到更多的本地硬件是否須要數據中心擴展或構建?組織須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?他們是否在短期內沒法工做，或者若是應用程序宕機，一切都會中止嗎?以及組織的風險如何?停電會致使組織的收入降低嗎?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能夠識別和評估技術因素的背景。

技術考慮

對於大多數IT組織來講，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，所以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，而且可能因用戶所在的位置而不一樣。公共雲能夠提供更高級別的性能，但一般會帶來更高的成本。有可能在CPU或內存上存在瓶頸的應用程序可能須要專用主機，更適合於私有云部署，其中能夠調整等待時間和性能以知足應用程序的須要。

公共雲最吸引人的方面之一就是它們的彈性，也就是在須要時獲取資源並提升利用率的能力，並在再也不須要時釋放它們。所以，組織須要識別經歷季節性、暫時性或不可預知需求的工做負載，並可能更適合公共雲部署。可是，組織應該監控服務利用率，由於估計公共雲成本的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爲其客戶的主要關注點，所以大多數組織已將普遍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爲終端用戶構建更好的安全解決方案和服務。可是，在公共雲上運行工做負載代表攻擊面的擴展，攻擊者有更多機會找到攻擊的方法。

經過本地私有云，組織提供的安全保護措施各有不一樣，但它們在控制之下。組織知道數據在哪裏，能夠確保並證實符合法規、數據主權要求和治理要求。組織能夠執行審計以確保承諾的控制措施已到位，並獲得執行。組織必須瞭解並提供個別工做負載的特殊安全需求。例如，若是應用程序使用的數據包含知識產權，我的身份信息或我的健康信息，則可能受組織或政府或行業法規強加的特殊要求。

許多應用程序與其餘企業應用程序共享或交換數據，或者緊密集成到內部工做流程中。將它們轉移到公共雲或購買SaaS解決方案可能須要開發項目，以將它們與其餘應用程序或現有目錄、身份和單點登陸系統集成。組織必須肯定是否存在可用於實現集成的API，或者是否可使用企業集成框架。

目前正在存儲和移動多少數據，以及組織但願數據量增加多少?將數據定位在將要使用的位置附近能夠提升可訪問性，減小延遲，並下降成本。

爲了更好地理解和分類數據，許多公司如今正在招募首席數據官。而首席數據官經過數據處理、分析、數據挖掘、信息交易和其餘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，英特爾公司爲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講，四個技術考慮因素中每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色是數據量較大，但關鍵性能、安全性和集成需求較少)。

親和力模型解釋了爲何諸如Web託管，CRM和電子郵件等應用程序一般被做爲SaaS應用程序獲取，而大數據分析和財務應用程序傾向於另外一端的緣由。

原文來自：http://cloud.51cto.com/art/201806/576243.htm

本文地址： https://www.linuxprobe.com/cloud-computing-paradox.html編輯：王華超，審覈員：逄增寶