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云计算
通过云战略实现敏捷性和复原力 | 塔塔咨询服务TCS
摘要
- 云回迁是企业将数据、应用程序或工作负载从公共云移回私有基础设施或本地数据中心的一项战略转变。
- 云回迁正成为现代IT武器库中的重要工具，为企业提供了重新校准以优化成本、加强控制的机会。
- 对于需要低延迟以确保高性能的关键应用程序，本地部署可能是首选解决方案。这一考量也受到应用程序复杂性、数据驻留法规要求以及可扩展性需求的驱动。
云回迁带来新的承诺
过去十年见证了基于云构建的IT基础设施的兴起。
云服务器在大流行期间为企业提供了所需的敏捷性、速度和可扩展性。随着工作负载迁移至亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云，企业纷纷兑现了近乎即时扩展和敏捷性的承诺。
如今，新的承诺是云回迁，组织正将基础设施移回本地服务器。这已不再是新鲜事。它现在是一项战略业务重点，旨在满足控制与定制、安全与主权需求、法规遵从以及管控成本的需要。
云回迁的驱动因素是什么
云回迁是指将数据、应用程序和工作负载从云移回私有和混合数据中心。
混合方法提供了所需的敏捷性，更重要的是，提供了必要的治理。敏捷性与治理之间的这种平衡对于数字化转型的可持续性至关重要。
控制云管理成本并确保合规性，是企业的战略业务重点。
组织开始认识到，随着数据和工作负载的增长，一刀切的战略不再适用。特别是当人工智能、机器学习和其他数据密集型工作负载促使人们重新思考基础设施选择时，情况更是如此。组织正试图在云的灵活性和本地环境的控制力之间找到适当的平衡。以下是促成这一转变的因素：
1. 成本平衡
云计算为企业提供了一种经济高效的方式来扩展规模，并避免了本地基础设施的前期资本支出。然而，随着数据和工作负载的增长，可扩展的云基础设施的运营成本可能变得比自有基础设施更高。
许多企业报告称，由于缺乏治理和工作负载对齐，其公有云使用出现了意外的成本超支。
数据流出费用、长期存储费用和未充分利用的计算实例等不受控制的成本是常见原因。
对于运行云密集型AI和分析工作负载的组织而言，这一点尤为明显。大型AI模型需要高计算能力和长时间的云图形处理器（GPU）访问，这会迅速耗尽云预算。如今，许多组织意识到，对于可预测且资源密集型的工作负载而言，拥有基础设施更具成本效益。
通过将服务迁回本地基础设施，企业可以重新获得对其运营成本的清晰可见性和控制力，准确预测费用，并开发出可扩展的可持续财务模型。
2. 合规与控制需求
监管环境比以往任何时候都更加复杂。欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）和印度的《中华人民共和国个人信息保护法》（PIPL）仅是其中两项法律，它们正加大组织理解其数据位置和控制者的压力。
公有云服务是安全的；然而，它们仍然是多租户环境。配置错误或访问漏洞，即使是意外发生的，也可能泄露数据，无论数据是否敏感。银行、金融服务和保险（BFSI）行业以及医疗保健行业和政府服务部门受到高度监管，此类数据泄露是不可接受的。
重新获得对数据工作负载的控制权使企业能够全面管理其加密、访问和审计控制，从而实现更完整的数据驻留合规并降低第三方风险。
越来越多的企业现在基于合规性、数据主权、性能和成本考量来做出工作负载放置决策，这反映了向更平衡的混合战略的转变。这表明了使用混合架构来实现控制平衡的趋势。
3. 边缘性能
回迁的另一个重要原因是性能。对于某些工作负载，公共云解决方案无法提供必要的性能。这包括实时、延迟敏感的工作负载，如游戏、先进制造以及医疗保健中的人工智能驱动诊断成像。在这种情况下，组织会部署边缘解决方案、专用的本地服务器或专门的云游戏提供商来满足性能需求。
生成式AI（GenAI）工作负载，包括训练和推理，加剧了这些性能需求。对于持续、高吞吐量的AI工作负载而言，回迁通常主要由性能要求驱动。
从“云优先”到“云智能”
最初的“云优先”口号如今正演变为一种更成熟的理念：“云智能”。这一变化并非要放弃云；而是要更有效地使用云。
“云智能”方法结合了公有、私有和混合生态系统，优化每个部分以发挥其特定优势。对于弹性工作负载、应用开发和测试，仍然使用公有云。然而，对于关键任务、高性能和受监管的工作负载，本地部署或私有云则更为合适。
混合方法提供了所需的敏捷性，更重要的是，提供了必要的治理。这种平衡对于数字化转型的可持续性至关重要。
有效执行云回迁
虽然云回迁带来了诱人的好处，但也需要周密的执行。
成功的转型通常具备以下共同特征：
- 工作负载评估：评估工作负载的成本、性能和合规性，以确定哪些将从回迁中获益最多。
- 现代基础设施：确保本地或私有环境具有可扩展性、安全性并配备自动化功能。
- 强治理：监控、保护和控制迁移后系统的变更流程，以维护完整性和连续性。
- 跨职能协作：让合规和业务团队与IT部门共同参与，确保与企业统一方法保持一致。
通过将回迁视为一项战略优化工作，而不仅仅是一项迁移任务，组织可以避免业务中断，并释放长期的运营效率。
IT的混合未来
将数据迁回私有基础设施可能是评估组织云战略的重要一步。
评估组织云设置的可行性，反映了其平衡适应性和控制力的能力。
工作负载将日益灵活地在不同环境间移动，并根据其业务价值进行分配。随着人工智能、边缘计算和数据主权成为IT战略规划的重点，组织将考虑采用混合模型来构建弹性的数字战略。在技术和战略上最先进的组织已经设计了一种组合策略，使其能够在云和本地基础设施之间无缝切换。这种设计使组织能够预测成本并确保合规，同时最大化其创新的敏捷性。
迈向数字成熟度曲线的高峰
云回迁不是倒退，而是数字成熟度向前迈进的一步。
在这一阶段，会对每个工作负载进行业务和技术适配性评估，以确定最佳部署位置。
采用混合和AI赋能方法的组织更有可能有效处理AI工作负载并管理成本，同时确保合规和创新。此外，它们不会牺牲创新。在未来十年，能够最优平衡灵活性与责任、可扩展性与控制的组织将蓬勃发展。
未来并非仅限于云；它从设计上就是智能、混合且具有韧性的。
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