云計算的出現是信息技術時代最重大的轉變之一，特別是對于企業(yè)而言。但就像天空上變幻不定的云朵一樣，云計算技術也在不斷變化。企業(yè)CEO都應做好充分準備，以最大限度地增加機會并優(yōu)化業(yè)務。以下是應該知道的云計算五大變化：

1．更成功的遷移

雖然絕大多數企業(yè)已將部分（有的是全部）計算需求轉移到云端，但一些企業(yè)仍在致力于更好地利用云計算，特別是中小型企業(yè)。隨著越來越多的公司將他們的應用程序和服務遷移到云中，他們正在以前所未有的方式簡化建模、測試和擴展他們的產品。盡管云計算解決方案提供了方便，但實際的遷移過程可能會出現嚴重問題，例如滯后和安全性挑戰(zhàn)。成功遷移到云端是一個關鍵過程，需要進行規(guī)劃，首先將最不重要和最適合的云應用程序遷移到測試領域，并隨著流程的進展幫助解決任何問題。

2．云原生和微服務的興起

“云原生”指的是基于容器的環(huán)境，例如Kubernetes和Docker，它們允許服務的分離。結果是開發(fā)人員可以依賴大量可用的開放代碼目錄（例如Bluemix）來使用公共源代碼構建應用程序，從而大大降低了依賴性風險。解耦還允許開發(fā)人員專注于稱為“微服務”的特定功能，將程序分解為可以同時處理的較小部分，而不是依靠單個單片架構來完成復雜任務。微服務使開發(fā)人員可以更輕松地處理修復和更新，從而為客戶提供更好的用戶體驗。盡管這種方法的“改變”可能非常有益，但是學習曲線將改變人們的思維方式。

3．邊緣計算

云計算提供了無限的機會，但人們越來越多地使用物聯網設備，這降低了云計算的帶寬，減慢了計算速度。很多企業(yè)通常將所有數據發(fā)送到云平臺，無論這些數據是否有用，都會阻塞帶寬，并降低服務的效率。數據高速公路上的交通堵塞會隨著物聯網革命帶來的數據海嘯而變得更加嚴重。全球如今每天生成2．5艾字節(jié)的數據，到2020年將擁有超過200億臺物聯網設備。邊緣計算是應對這一挑戰(zhàn)的最新解決方案。邊緣計算使企業(yè)能夠實現“內部部署”或在物理上比云平臺更近的中心存儲和處理數據，即在網絡的“邊緣”，這意味著延遲更少，隨后的服務將更快、更好。邊緣計算將有助于實現像自動駕駛汽車這樣的下一代技術（這種延遲可能是無縫的，例如無人駕駛汽車機動性和致命事故之間的差異），以及作為全渠道零售體驗的一部分，有針對性的客戶互動，可能使客戶煥發(fā)活力購物等等。邊緣計算解決方案是根據用例的需求量身定制的，因為醫(yī)院的數據存儲和計算將與智能城市或音樂會場所的數據存儲和計算不同。企業(yè)應該研究如何將邊緣計算與其有限的資源相結合，以提高效率。

4．更多的多云方法

在按需云服務方面，AWS公司可能仍然是領導者，但微軟、谷歌、IBM和其他競爭對手仍然緊隨其后。但是用戶真的必須選擇一個嗎？如今，許多公司都在采用多云方法。據預測，到2019年，70％的企業(yè)將采用多云方法。首先，多樣化合作伙伴關系是防止數據丟失或云計算故障時停機的一種方法。它也是一種阻止供應商鎖定的策略。不同的提供商具有不同的優(yōu)勢，從價格競爭力和速度到容量和功能。例如，谷歌公司在機器學習和分析選項方面表現出色，而微軟公司則在企業(yè)利益和功能方面擅長。因此，例如，一些用戶可能更愿意將選擇數據存儲在谷歌云中以用于分析目的，同時將其余數據保留在微軟Azure或AWS的云平臺中。有效使用云計算需要制定多云計劃，以獲得最佳業(yè)務成果。

5．公私混合云的出現

并非每條信息都應該在公共云上運行，也不應該將每條信息都隔離在私有服務器上，因為這會給企業(yè)的業(yè)務帶來巨大的成本。除了保護關鍵信息免受可能的破壞或丟失之外，使用混合云還可以實現“云爆發(fā)”，幫助企業(yè)處理需求增長，同時保持關鍵、敏感信息的隱私。另一個好處是，混合云可以實現私有和公共服務的混合，具體取決于企業(yè)的業(yè)務特定需求。它可能不適合每個企業(yè)，但如果企業(yè)有關鍵信息來保護和改變消費者需求，那么值得仔細研究。

對于當今云計算行業(yè)發(fā)生的重大變化，并沒有一種通用的方法。不同行業(yè)的不同企業(yè)的需求正在迅速變化，這意味著網絡基礎設施的發(fā)展必須跟上。在企業(yè)數據存儲方面，大多數已遷移到云平臺的組織都建議關注遷移過程。首先選擇不重要的系統，但仍然代表一定程度的復雜性，可以識別挑戰(zhàn)，清除流程，找出差距，填補空白，并確定繼續(xù)將適當的系統遷移到云平臺的最佳路線圖。通過這樣做，企業(yè)將能夠優(yōu)化應該遷移到云平臺的內容，以及定義為企業(yè)部署的風險最小和最佳流程。通過利用適合其業(yè)務的云計算趨勢，企業(yè)可以優(yōu)化其系統，并確保企業(yè)數據和流程安全高效運行。

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