步入多云时代 云迁移和编排工具将兴起
步入云端已经成熟到了更高的阶段,企业越来越多地依赖云基础设施,而整个行业对云的发展也非常看好。思科预测,全球云IP流量将在2015年至2020年间增长近四倍,达到14.1 zb。届时,全球云IP流量将占总数据中心流量的92%以上。Gartner表示,云的激增也意味着企业云计算支出的巨大变化,直接或间接影响到2020年云计算的IT采购额超过1万亿美元。
步入多云时代 云迁移和编排工具将兴起
▲
Forrester预测,2017年将是云的临界点,能够看到越来越多的企业中的多云融合,“CIO们要加紧协调连接员工,客户,合作伙伴,供应商和设备的云生态系统,以满足不断提高的客户期望。”
在2017年,超过85%的企业将致力于多云架构,IDC将其描述为“包含了公有云服务,私有云,社区云和托管云的混合环境”。我们看到向多云环境迁移的客户,是来源于同一企业内不同群体采用的不同的云。而且,大多数企业采用混合云是为了利用公有云的灵活性和成本效益,同时保护内部IT或私有云中的敏感资产以实现保护和合规性。
云迁移和编排工具将兴起
云已经成为改变企业如何在新兴全球数字经济中开展业务的主要催化剂。它对企业最大的好处是:
更快地访问基础设施和IT资源和服务
更快的实现市场和全球扩张
业务连续性和灾难恢复
更高的性能和可扩展性
按需付费云业务模式也促使企业转向云。然而困扰也随之而来,因为今天有多种方式购买云服务,即按需,预付,预留容量,按月的企业协议等,而这样的趋势将在2017年会更快发展。
同样,仍然有大量未做好“云就绪”准备的应用程序的迁移工作要做,这也让云迁移和编排工具的变的更加重要,如亚马逊、微软和Google等主要云供应商所提供的开源容器(Docker,Mesosphere)和基于容器的迁移服务。这些解决方案使“升级和转移”应用程序迁移模型更可行。可以预见的是,在2017年这些工具和自动化云编排和管理的进步和更低的成本,将加快云迁移的速度。
多云融合需要战略先行
所以计划周详的向混合和多云迁移的战略是必要的,以促进综合评估,迁移和优化计划,以减少云迁移风险和成本。策略还应该包括更快的云交付,低成本,直接和安全的配置虚拟化连接到多个云供应商和服务,以最佳地利用灵活性和敏捷性的融合云基础设施,将有助于企业的数字业务获得竞争力。
最终,企业将利用无所不在的云基础设施,为数字业务提供支持。为了确保云融合成功,云战略不能孤立和固定;而是企业需要采用更为全面的集成和动态的云互连方法,以便最佳地定位业务和IT基础设施进行数字化转型。
本文转自d1net(转载)
EMQ 助力构建工业生产数字孪生基础架构 基于EMQ数据基础设施构建的云边工业互联网数据通道,可以轻松地打造厂级信息中心或云上数字孪生平台,有利于数字孪生技术在工业领域的推广和实践。
从“预见”到“遇见” | SAE 引领应用步入 Serverless 全托管新时代 SAE 是云原生先进技术的完美融合:容器化 + 微服务 + Serverless 最佳实践。主张 0 门槛+0 容器基础+0 代码改造即享 k8s+Serverless+微服务开箱即用的体验,能托管微服务应用/web 应用/开源定时任务,帮助企业快速进入云原生实践的快车道,欢迎大家了解!
【云计算的1024种玩法】构建云上在线无纸化考场就是这么简单 近期公司内部搞新员工的入职赋能培训,然后就迎来一个非常严峻的问题,考试太浪费纸了,作为一个生性节俭的人,我怎么能容忍大量的纸张被浪费呢!这时候就想着是否可以有姿势来弄一个无纸化考场呢?用云计算推动先进生产力带来全新的考试体验也是很正常的嘛!其实在线考试系统有纯软件模式的,录入试题用软件给员工考试,不过这个软件的授权成本不低,不划算。
步入多云时代 云迁移和编排工具将兴起 本文讲的是步入多云时代 云迁移和编排工具将兴起【IT168 评论】步入云端已经成熟到了更高的阶段,企业越来越多地依赖云基础设施,而整个行业对云的发展也非常看好。思科预测,全球云IP流量将在2015年至2020年间增长近四倍,达到14.1 zb。
相关文章
- C# EntityFramework Code First 迁移
- 【华为云技术分享】如何将90%的代码自动迁移到鲲鹏平台上
- 【华为云技术分享】看得见的安心,一手掌握华为云DRS迁移进度
- 如何在零停机的情况下迁移 Kubernetes 集群
- 阿里云开源 image-syncer 工具,容器镜像迁移同步的终极利器
- keras系列︱迁移学习:利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例(五)
- 将harbor仓库镜像迁移至另一台harbor仓库服务器
- DSC:数仓SQL脚本迁移的神奇工具
- 【华为云技术分享】风格迁移——让你的照片秒变手绘日漫风,祝大家六一快乐!
- 【华为云技术分享】云小课 | 迁移第三方云厂商数据至OBS,两种方式任你选
- Hadoop-2.2.0中文文档—— 从Hadoop 1.x 迁移至 Hadoop 2.x
- 异常检测 | 迁移学习《Anomaly Detection in IR Images of PV Modules using Supervised Contrastive Learning》
- 迁移学习(PCL)《PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization》
- NASNet学习笔记—— 核心一:延续NAS论文的核心机制使得能够自动产生网络结构; 核心二:采用resnet和Inception重复使用block结构思想; 核心三:利用迁移学习将生成的网络迁移到大数据集上提出一个new search space。
- Mysql之数据存储路径迁移