多云详解：定义、用例与商业效益

随着云服务日益多元，企业越来越倾向于依赖多个云服务，而非绑定单一供应商。虽技术复杂，但多云方法允许组织在不同方案中选择，确保应用性能最优。

本文介绍多云计算。阅读了解企业如何利用多云产品增加业务规划灵活性、提升整体 IT 效率。

多云定义

多云是一种云计算策略，公司依赖多个云提供商而非单一供应商。组织可基于以下因素从每个提供商挑选最佳服务：

• 服务成本
• 技术要求
• 地理可用性

多云概念的驱动力在于：没有单一提供商能解决企业面临的所有问题。不同厂商擅长不同领域和任务，公司可利用多云创建完美契合所有业务目标的定制基础设施。

公司使用多云部署的几个示例：

• 公司用 Google Cloud Platform (GCP) 做开发测试，依赖 Azure 做商业分析
• 组织对 IaaS、PaaS、SaaS 服务使用不同提供商
• 公司在美国用 Azure、亚洲用阿里云，确保应用无延迟
• 组织从一家供应商消费邮件服务、另一家 CRM、第三家 IaaS

在不同云供应商间分配工作负载提供以下竞争优势：

• 更好的应用性能
• 快速采用适合任意任务的正确技术的灵活性
• 无供应商锁定
• 降低创新门槛
• 更好的灾难缓解
• 更低停机和数据丢失风险

此策略通常包含主流公有云提供商组合。但多云架构也可包含私有云和传统内部数据中心。

多云 vs 混合云

多云意味着存在两个或多个同类型（公有或私有）云部署，来自不同供应商。混合云是公有云与私有云的融合，允许两基础设施间编排。

混合云解决方案组件协同工作，数据和进程大量交互。混合方案通常在两基础设施间管理单一 IT 解决方案。

多云中，不同云处理不同任务和应用，重叠不如混合设计多。每个云可能孤岛式驻留，管理不同工作流。视架构而定，多云也可用混合化允许个别系统一定程度通信。

深度阅读多云 vs 混合云对比。

多云架构

多云架构随企业决定部署的云服务类型和数量而异。设计也取决于个别云的角色。以下是多云环境的一个示例。

示例中，主部署充当整体架构领导者。公司可在内部或云端托管主部署，该元素包含：

• 向运行时添加和修改工件的管理组件
• 分析和云监控
• 主数据源（主/从或主/主部署）
• 服务用户流量的运行时组件

示例中的公有云包含运行时组件和主/从数据源，承载应用运行时和元数据。

设计多云架构时考量因素：

• 数据操作（数据驻留何处、谁访问、从何位置）
• 应用、数据库、Web 服务的地理分布
• 数据传输距离、如何创建最低延迟流
• 何种 API 格式和编码能确保 IT 管理员无缝体验

公司必须精心设计多云架构以避免未来陷阱。糟糕设计决策最终可能限制公司扩展、升级和采用新方案能力。下图显示四种最常见架构类型。

多云用例

以下六个用例展示公司如何利用多云架构获益。

多组件应用

多云适配任何具有不同需求的多组件系统。

例如，应用可能要求 Web 和应用服务器短通知扩缩容。同时后端需要原始处理能力。单一云提供商可能将公司锁定在特定模板，阻止 CTO 为两组件确保最优设置。

但在多云环境中，公司有灵活性分配工作负载，确保每个组件获得正确类型的云服务。

容器化操作

容器化允许团队将程序运行所需所有文件装入单一单元（容器）。容器化程序增加敏捷性，消除软件在应用、部署、系统间移动时的错误。Docker 和 Kubernetes 是当前容器领域两大主角。

多云与容器化无缝契合。以下四个用例展示两技术如何协同：

• 容器迁移： 一致网络帮助开发者将工作负载从内部迁移至公有云，以及公有云间迁移。
• 高峰期扩容： 公司可跨多云分发负载到多容器。单日交易量远超平均时，此灵活性理想。
• 服务迁移： 主云故障时，团队可快速将服务或微服务移至其他云避免停机。
• 自动故障转移： 多云部署可在故障时自动故障转移至另一云。

数据上云与下云

多云环境可快速高效地在数据中心与云间双向移动数据。存储云可：

• 通过压缩和变更块跟踪加速迁移
• 启用简化数据传输流程
• 提供跨云直接兼容性

多云上云下云数据是简单、具成本效益、按需付费的过程。

改进 CI/CD 流水线

多云允许应用产生和消费的数据基于开发者和最终用户需求在环境间流动。此特性使多云成为 DevOps 团队和快速 CI/CD 流程的理想选择。

多云让 DevOps 工程师高效管理数据集和克隆，用于构建、测试、部署。可移植、可访问的云结构延伸至所有数据库、文件服务器、文件共享，实现更多自动化和可扩展性。

多云也适配“蓝绿”部署模型。此应用发布涉及从应用旧版本向相同新版本渐进式流量切换。两环境均在生产运行，多云允许开发者快速将流量导向一组基础设施，出问题时快速切回。

影子 IT 的解决方案

影子 IT 发生在公司部门为满足个别团队需求选择不同云提供商时。多个非对齐提供商增加的复杂性和安全顾虑产生风险、降低效率。

多云部署允许公司确保每部门有适合团队需求的云方案。同时公司拥有日常运营可见性，确保无安全缺口。

云备份与恢复

多云也让备份和归档更容易、更便宜、更可靠。此设计提升对象存储性能和可扩展性，允许公司用于关键数据保留。

依赖多云提供商也允许企业拥有灾难恢复的备用基础设施。不同数据中心的重复基础设施集是处理停机场景的理想设置。

多云优势与劣势

下表概述多云主要优势和劣势，帮助决定此策略是否适合您的业务。

多云优势	多云劣势
无供应商锁定	聘用两个及以上提供商昂贵
满足所有业务需求的定制方案	多供应商增加运营复杂性
无单点故障	更大攻击面，集成可能产生安全缺口
卓越应用可用性和正常运行时间	复杂架构可能导致延迟和带宽使用问题
强大数据管理助力符合数据存储法规	糟糕设置和集成可能导致性能问题

多云优势详解

无供应商锁定

多云部署使迁移离开提供商变容易，因基础设施部分在迁移期间保留。若某提供商表现不佳或出现新供应商机会，将架构迁移到另一云环境快速直接。

无锁定也至关重要，因云计算快速演进，公司须以速度响应市场变化。业务分散在不同供应商也可在谈判中获得杠杆。

每个业务需求的正确云服务

没有云提供商拥有“一招鲜吃遍天”工具满足所有业务需求。供应商通常构建通才方案，在各领域妥协。

多云使组织能融合不同最佳平台形成强健整体方案。公司可为每个任务选择正确基础设施选项，确保所有系统在以下方面拥有理想设置：

• 性能要求
• 数据位置
• 可扩展性
• 合规规则

例如，高流量应用可能要求云供应商高性能。但处理机密数据的组件需要特定区域且无顶级提供商的云服务。公司可用不同 IaaS 平台解决此问题。

无单点故障

多云方案降低单点故障风险。结果是单一服务错误不太可能使整个应用离线。

依赖多云也降低分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击风险。此类攻击使关键任务应用离线、导致数小时停机。多云环境确保企业始终有资源和数据存储避免停机。

高服务可用性

应用跨多云运行，即使一云宕机服务也能不间断运行。

多云也消除延迟问题，公司可按用户所在地部署云到不同区域。数据无需跨多节点传输，最近用户的云可服务请求，无延迟。

无延迟对维持高客户满意度至关重要。若用户分布全球两端，将其路由到最近云，确保低延迟和更好客户体验。

更好的数据管理

应用生成不同数据类型。一些数据每天 1000 次计算，一些数据库存团队年访问两次的信息。跨多云共享数据，公司可为每个数据相关功能使用适当服务。

分布式工作负载也帮助存储和控制受特定法规约束的数据。多云环境帮助更好契合治理、风险管理和合规法规。

多云劣势

多云虽提供许多优势，公司部署多云前必须考虑模型挑战。最大初始路障是部署价格。聘用两个或更多提供商昂贵，企业考虑多云前应财务健康。

与多供应商合作也给 IT 团队带来挑战。每个新云提供商有独特的：

• 管理规则
• 监控工具
• 数据传输速率
• 安全协议

团队需要正确技能组合确保复杂多云环境无性能或延迟问题运行。此复杂性也影响财务，公司须核算新员工和培训计划。

云安全是另一常见顾虑。多云虽消除单点故障，但代价是更大攻击面。更多提供商意味着更多集成和潜在弱点，安全团队须全天候工作确保无可利用缺口。

市场上独一无二的部署模型

多云因五个九可用性和无供应商锁定优势获得势头。此部署模型允许公司创建满足 IT 系统每个技术要求的定制云环境。虽复杂且有缺点，无其他云计算类型能提供同等定制化水平。

多云虽能提升可用性、消除供应商锁定，但使用多云成功非保证。公司需要可靠多云策略确保不陷入运营或财务问题。