多云数据存储的优秀实践
在复杂的多云部署中,数据存储的优秀实践是什么?哪种数据存储基础设施更能满足多云的需求?
多云部署为很多组织的数据存储策略带来了许多挑战。通过将大量数据需求的应用程序存储在AWS、谷歌云和Azure等公共云提供程序上,组织的存储基础设施和整体存储管理将变得更加复杂。然而,组织必须接受这种新的复杂性:多云正在迅速成为默认的云计算应用方式,而云计算本身就是组织IT的基础。
Pure Storage公司和副总裁兼首席架构师Robert Lee对以下问题进行了探讨:
- 与内部部署数据中心或单个云平台相比,多云部署会给组织带来哪些数据存储挑战?
- 组织需要哪种类型的数据存储基础设施才能最好地满足多云的需求?
- 关于数据存储和多云的最佳实践是什么?
云平台中的可迁移性、一致性和成本
Lee:我认为首先探讨一下为什么客户和组织要在内部部署数据中心、私有云、混合云和多云之间达到平衡。坦率地说,对于大多数客户来说,他们都是从内部部署数据中心开始的,所以第一步实际上是采用一个公共云,而这是一种混合云类型的部署。事实证明,混合云和多云确实带来了许多类似的挑战。
现在引起人们关注的三个问题是:组织如何避免被锁定在一个特定位置或一个特定云平台中?第二个问题是如何达到某种程度的一致性。如何可以在没有运行手册集或软件堆栈或团队的情况下,可以互换使用它们的位置。
第三个问题是成本控制。组织如何避免进入无法预测成本呈螺旋式上升的情况。
可迁移的两种类型
Lee:可迁移性可以进行拆分两个独立的部分。有人会问,“在一个云平台中有一个应用环境机器学习数据集,可以从一个云平台迁移另一个云平台吗?”我认为完全可以进行迁移,而由于在数据、成本、网络等方面面临一些挑战,为这一目的而实施“云跳跃”并没有那么多。
另一方面,云计算的可选性是真实存在的。因此,客户希望能够选择将工作负载的一部分环境部署在一个云平台中,另一部分工作负载部署在另一个云平台,并且希望能够具有这种灵活性。
例如,Pure Storage公司的客户中有许多SaaS提供商,则这些SaaS提供商正在托管其客户的负载。在一些大型公共云平台运行,例如它们可能内置于AWS云平台中,或者可能由于竞争原因而客户拒绝在AWS云平台中存储数据。
因此,这些SaaS提供商必须能够在多个云平台环境中运行服务,才能为客户提供服务,这是一个业务过程。所以现在回到一致性上来,如果是SaaS提供商,如果想要这种可选性,那么该怎么做?如果没有两三个不同的软件栈和多个不同的研发团队,那么如何做到这一点?所以我认为,并没有发生太多云跳跃,但我认为每个人都希望云计算平台具有的可选性。
在这个快速发展的技术领域,如何最大限度地利用这些产品?如何平衡这一点和创建这种一致性和可迁移性?
Lee:我认为组织可以实施一些最佳实践。因此,实际上是选择一种技术堆栈,让组织正确地利用开源的力量。如果谷歌公司推出了一些确实非常强大的人工智能机器学习平台,那么开源社区很快就可以采用其平台来构建应用程序、API或接口。
因此,组织应该寻找的是,如何通过利用开放源代码的力量来更好地利用底层云环境,如何使部署开放源代码技术变得容易?
Lee:通常情况下,这些软件和微服务(如果需要)通常通过云原生堆栈、基于容器的技术交付。实际上,这又取决于组织选择技术的方式,从而提供最大的灵活性来利用最好的产品。此外,当组织提前做出这些选择时,不仅要构建技术,还要构建流程,因此,尽可能集中精力正确地执行所有事情是非常重要的。事实证明,人类并没有那么出色。
云原生:对象存储vs.块存储vs.文件存储
Lee:正如人们所指出的那样,对象存储和云原生应用程序堆栈或架构确实是相辅相成的。
对象存储在现代应用程序中扮演着重要角色。这可以归结为对象确实非常适合这些现代应用程序环境,特别是需要大量数据的应用程序。我认为这实际上是针对不同类型的存储设计的。
如果组织考虑使用块存储,那么对单个或少量的应用程序的高性能数据访问而言,这非常有用。如果考虑文件存储,那么它非常适合少数应用程序之间共享数据,如是组织有一个文件环境,想运行一些应用程序来处理数据,在这些应用程序之间共享它们,文件确实非常适合于此。
当考虑对象存储时,它实际上是为在大量计算和许多不同类型的应用程序之间大规模共享数据而设计的。因此,它非常适合满足现代数据需求类型的软件以及云计算基础设施的需求。
因此,我认为对象存储的重要性和采用率正在上升。它成为主存储的一种新形式。这具有重大意义。
它必须有弹性并且安全,组织要求其必须是一致的,并在任何地方都可用。因此,它不仅在云平台中可用,而且在组织的内部部署数据中心也可用。
未来面临的最大挑战
Lee:很多组织已经认识到了云计算和多云的优势,但是他们也开始面临内在的挑战。
但我认为云计算行业发展还不够快。支持这些最佳实践的必要技术需要一些时间才能真正巩固。
另一方面,我认为数据存储通常是客户面临的最大挑战,因此,我认为客户需要花费一些时间才能真正解决这个问题。
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