随着组织在人工智能和高级分析时代的不断发展，仅依赖单一云策略已不足以满足数据密集型工作负载的需求。

对更灵活、安全和高性能的云架构的需求，已经导致了混合云和多云环境的采用。然而，仅仅部署这些环境还远远不够：企业还必须确保不同云平台和区域之间的安全、可靠的互联互通和数据治理。

超越云基础设施：AI 部署中遗留云模型的局限性

传统云端策略如何越来越难以满足 AI 驱动工作负载的独特要求？这里可以看到的主要挑战包括：

延迟：人工智能应用需要实时响应。例如，在实时欺诈检测或自动驾驶汽车等应用中，延迟可能是一个关键因素。组织需要考虑边缘计算解决方案——在数据生成地附近处理数据——或优化云端基础设施以减少延迟。云端匝道在主机托管数据中心还提供专用的低延迟云连接，这对于需要大量数据的应用非常重要。
数据引力：人工智能依赖于庞大的数据集。将这些数据迁移到云端可能会很慢、成本高昂且效率低下。“数据引力”一词由 Digital Realty 提出，指的是随着数据积累，数据传输变得越来越困难和昂贵。组织必须考虑管理数据引力的策略，例如在更靠近数据源的地方处理数据或使用高速数据传输服务。
安全、隐私与合规： 法规通常限制敏感数据的处理地点和方式。公有云本身通常不足以满足这些需求。企业必须实施强大的安全措施，包括数据加密、访问控制和合规监控，以确保其混合云环境符合监管要求。
专用硬件：训练和部署人工智能模型需要高性能硬件，例如针对并行处理优化的 GPU，而通用云端环境可能无法充分支持这些硬件。企业可能需要投资专用硬件，或与提供AI优化基础设施（GPU即服务）的云端服务提供商合作伙伴。
费用： 在云端持续运行 AI 工作负载可能变得成本高昂且不可预测，因为工作负载和数据集需要快速扩展。企业需要更先进的解决方案来优化成本，同时保持性能和控制。通过合适的基础设施合作伙伴优化效率，可以更轻松地管理成本。

如何应对这些挑战：Digital Realty 的 普适数据中心架构（PDX）® 方法论为评估和缓解混合 IT 与人工智能挑战提供了结构化框架。通过使用 PDX® 用例，企业可以建模基础架构应位于何处、如何连接，以及哪些部署策略可优化混合环境中的性能。

混合云的兴起：灵活性和弹性

企业越来越多地采用多云策略，以增强灵活性和韧性。混合云计算允许根据特定的安全性、延迟和合规性要求进行工作负载配置。通过利用多种云端服务，公司可以选择最适合其需求的服务，避免供应商锁定，并提高整体弹性。

混合云的优势包括：

优化工作负载分配： 在私有云和公有云之间转移工作负载，以优化性能和成本。
冗余度：使用多个云端服务和区域以确保高可用性并最大限度地减少停机时间。
最佳方法：为特定业务需求选择最合适的云端服务，而不是依赖单一供应商。

在混合环境中保护和协调数据

保护混合环境中的数据至关重要。安全的互连和统一的控制平面是确保数据在不影响合规或性能的情况下在应用程序和云之间正确流动所必需的。必须制定强有力的安全措施和数据治理政策，以有效管理混合云环境。

保障混合云环境安全的一些关键考虑因素包括：

数据加密： 加密传输中和静止数据，以防止未经授权的访问。
访问控制： 实施严格的访问控制，以确保只有授权人员才能访问敏感数据。
合规监控： 持续监控相关法规和标准的合规情况。

数据中心作为骨干：实现无缝的全球运营

混合云编排必须从数据中心层面发起，区域间互联支持无缝的全球运营。主机托管提供商通过将数据更靠近云端网关，降低网络延迟，在提升云端性能和可靠性方面发挥着关键作用。像Digital Realty在PlatformDIGITAL®上的 ServiceFabric® 这样的解决方案，提供安全、直接连接主要云端服务提供商，确保对高需求应用的最佳性能。

PlatformDIGITAL® 为我们的PDX®框架奠定了基础，使企业能够部署通过PDX用例验证的标准化架构。每个用例都定义了可重复的模式，例如混合云支持、AI 模型训练或数据合规性，从而加快部署时间并确保全球站点之间的一致性。

构建业务就绪型混合云：关键考虑因素

如果您计划构建一个强大的混合云环境，应仔细考虑以下关键步骤：

找到适合正确工作负载的云端：根据其特定需求将工作负载分配到正确的环境。这包括评估云端服务提供商的能力，包括基础设施、安全措施和支持服务。
使用弹性架构直接访问云端：实施直接互联服务，以降低与不合标准连接相关的性能风险。这可能包括提供安全、直接连接到云端服务提供商的服务。
减少云端服务器的地理覆盖范围：将云端服务器放置在更靠近云匝道的位置，以尽量减少延迟。主机托管提供商可以通过将数据放置在云端网关附近，在这一过程中发挥重要作用。
高效扩展：与云端提供商密切合作，确保所需的带宽和冗余选项到位。这可能需要采用自动扩展功能来应对需求高峰。
持续监控表现： 建立明确的性能基准和指标，以主动识别和解决问题。监控工具可以帮助突出与预期性能的偏差，从而在合适的时机采取任何补救措施。

通过采用混合云和多云战略，可以提高灵活性、安全性和性能。此外，利用 PDx® 使用案例，可帮助企业确定最佳工作负载部署模式--在性能、合规和接近数据源之间取得平衡，并以经过全球企业验证的成熟混合部署模式为基础。

随着云环境的不断发展，组织必须开发一个动态框架，将核心基础设施和云架构需求与业务需求连接起来。这种方法使您能够优化云环境，降低成本，并在日益复杂和竞争激烈的市场中取得成功。

采用混合云的最佳实践

为了最大化混合云采用的巨大潜力，我们推荐一些大多数组织都会受益的最佳实践：

制定清晰的云端策略： 将云端采纳与业务目标和IT战略相结合。
实施强大的安全措施：确保混合环境中数据的安全性和完整性。
优化工作负载放置：根据性能、安全和合规要求，将工作负载分配到最合适的环境中。
监控与优化性能： 持续监控绩效，并根据需要调整以确保最佳效果。
应用 PDx® 方法论： 将基础设施设计、网络互联和数据治理与业务目标保持一致。

云端的未来

随着我们继续应对混合云和多云环境的复杂性，几个关键趋势将塑造云计算的未来。这些因素包括边缘计算的日益普及、人工智能和机器学习的重要性呈指数级增长，以及对更先进安全和合规措施的需求。

通过紧跟这些趋势并不断优化云端环境，企业能够在快速变化的技术环境中为未来做好准备。

重新调整方向以获取更大机会

面对日益严苛的AI驱动工作负载，向混合云和多云的转变是一个重大机遇。通过理解传统云模型的局限性并利用混合云的优势，可以打造更灵活、响应迅速且更具成本效益的云基础设施。

随着云计算格局的不断发展，在云采用过程中保持适应性和主动性至关重要。但最终，成功的关键在于理解组织的独特需求，并制定与这些需求相契合的云战略。通过这样做，您可以创建一个强大、可扩展和安全的基础，以支持您的业务目标并推动长期成功。

通过采用由 PDx® 指导并通过 PlatformDIGITAL® 提供的混合云和多云策略，企业可以标准化其架构，简化部署，并使运营能够应对日益增长的数据密集型、AI 驱动型工作负载的需求。

欲了解更多信息，请下载 PDx®混合云解决方案指南，该指南提供了经过验证的无缝云集成策略，旨在管理AI和混合IT的复杂性。

戴尔AI工厂解决方案指南