概述
分布式云的强大潜力
分布式云可以在未来几年为您的企业释放巨大的潜力。详细了解云计算领域的下一个大事件。

什么是分布式云?基础知识
术语分布式云是指企业使用在各种不同位置运行的公共混合多云服务(由主云服务提供商提供)。这些可能包括用户的本地数据中心或边缘站点、公共云基础架构、第三方数据或托管中心,甚至是其他云提供商的数据中心。分布式云操作由原始提供商从单个控制平面进行管理,从而为部署带来一致性和内聚性。
在作为分布式系统运行的云部署中,不同的云可以用于不同的目的。例如,一个云可能具有细致的安全保护措施,以容纳必须根据欧盟通用数据保护条例(GDPR)的严格准则进行保护的数据。另一个可能专门用于支持组织大量使用的软件即服务(SaaS)应用程序,这些应用程序需要相当大的带宽,并且需要尽可能低的延迟才能最有效地运行。
Gartner还指出,分布式云是第一个云模型,与其前身相比,它由“云交付服务的物理位置”定义。采用这种方法使组织能够更轻松地在边缘运行,同时不会失去多云框架所允许的蔓延和范围。
云中分布式架构的优势
选择分布式云方法可能会为企业运营带来许多重大好处。值得注意的例子包括:
提高性能和效率
利用分布式云,您可以利用来自多个位置的计算能力和资源。这可以加快基本操作的处理速度:从客户关系管理(CRM)功能到数据分析的所有内容。同时,更靠近边缘意味着更低的延迟。
分布式多云还可以帮助您减少停机时间。云可以在本地或半本地子网中隔离,以减轻整个分布式网络的负担,从而降低网络故障的可能性。
提高弹性和可扩展性
分布式云部署在每个云中提供相当大的弹性,并提供可扩展性,因为可以根据需要添加和删除整个云。此外,通过分布式云,可以扩展当前基础架构的容量并实现边缘计算,而无需构建任何额外的物理基础架构。
实现更高的合规性
由于严格的隐私要求而必须存储在自己的云中的数据,例如与GDPR、加利福尼亚州数据隐私法、PCI DSS卡数据标准等相关的数据,可以在这些云中完全受到保护。但它将是孤立的,因此在整个企业中不容易访问。在分布式模型中,这些单独的云不是孤立的,从而可以在整个组织中更好地使用,同时满足所有合规性要求。
提高控制力和可见性
使用分布式云架构允许的单个控制平面,您的企业IT团队将全面控制所有互联的云资源。他们将始终能够看到正在使用多少资源,并且可以像使用单个云一样控制操作。
潜在的分布式云使用案例
由于分布式计算是一种相当新的云计算方法,并且尚未被广泛采用,因此并非所有潜在的应用都已实现。但是,有些是显而易见的:
- 边缘计算:对于任何必须大量处理实时数据的企业(即大多数企业级组织)来说,在边缘有效运营的能力变得越来越重要。分布式云可以帮助优化这些边缘计算操作。
- 物联网:物联网框架中的传感器和其他技术本质上是边缘设备,这使得分布式云非常适合利用此类设备生成的大量数据。
- 人工智能(AI):从医疗设备管理到制造自动化,人工智能和机器学习(ML)应用都是由实时数据驱动的,这些数据可以通过分布式云的低延迟以所需的速度快速传输。
- 内容交付:分布式云计算框架是流视频和其他基于网络的动态应用程序的理想内容交付网络(CDN),因为内容是从更靠近最终用户的位置存储和交付的。
分布式云计算可能面临的挑战
由于分布式云需要重新思考我们传统上所知道的云策略,因此如果该方法没有事先进行彻底的规划和测试,一些组织可能会发现实施起来很复杂。例如,由于分布式计算资源将分布在多个云分站中,因此可能无法在每个分站提供全方位的公共云功能。这就是为什么其中一些部署可能被视为“部分分布式”,而不是完全分布式。分站也可能被多家公司使用,需要为带宽费用创建新的成本分摊安排。
分布式云中的多个站点也将具有不同的连接强度。宽带连接可能会因高流量而达到极限,这可能需要对网络进行大修。这可能意味着硬件更新、升级到软件定义的广域网(SD-WAN)或安全访问服务边缘(SASE)解决方案,或两者兼而有之。
此外,如果分布式云架构分布在特别多的不同站点上,这可能会带来安全和数据备份挑战。企业必须努力确保数据保留在适当的位置。一个动态的、云优先的数据分析平台可以通过提供对分布式数据及其使用方式的完整可见性来帮助完成这些工作。
分布式云的未来影响
尽管分布式云基础设施还处于相对起步阶段,但Gartner的研究人员和其他行业专家表示,在不久的将来,这种新的云技术可能最终成为主要的部署模式。每个主要的云供应商都希望参与这一新兴趋势,因此可能很快就会有许多分布式云服务选项上市。对于商业世界的发展方向来说,这将是理想的选择——劳动力已经变得分散,所以按此逻辑云服务也应该如此。
充分利用分布在分布式云中的数据将需要新的安全、云存储、应用程序部署和带宽分配策略。像Teradata Vantage这样敏捷、理想的云分析解决方案可以帮助您的企业制定这些策略。Vantage非常适合分布式模型,因为它在设计时考虑了云,但处理本地数据同样有效。
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