多雲管理工具又出新品了？

相信大部分企業採用多雲戰略的初衷是選擇一套最符合自身需求的服務。但當雲服務數量成倍增長時，管理的複雜性也日益水漲船高。市場中存在一些工具可能會為企業提供幫助，但他們也需要進行謹慎選擇。

對於企業來說，很不幸，雲管理工具市場越不斷髮展，他們就越難找到合適的工具。比如市場整合就是企業需要考慮的眾多因素之一。一些領先的供應商已投入別人門下，比如微軟收購了Cloudyn，VMware收購 CloudHealth Technologies。在未來，這樣的整合有可能會減緩這些第三方工具廠商的研發勢頭，企業組織需要考慮其首先供應商所有權的變化是否會影響到產品，並最終影響到雲管理策略。

此外，專用的多雲管理工具，比如那些為安全性、成本和效能而構建的工具，並不總是許多企業的終極目標。編排框架(如Kubernetes)和在其上構建的應用程式平臺有時可以為多雲部署提供更多的管理一致性。OpenShift等產品底層抽象基礎設施，會將管理視為一個基礎架構元件，而不是事後才使用的工具。

在過去的幾年中，雲管理工具發生了很大的變化。這些工具曾經被用作中間服務或抽象層，以將公有云(成本)壓縮到最小。但是，隨著組織轉向更高階別的雲服務和敏捷開發實踐，這些工具現在更多強調的是對自動化和治理的支援。

下一代的雲管理工具和方法側重於以下三個特性:

以作業系統為中心的工具會跟蹤元件從而滿足需求並處理雲服務。它們通過自問“什麼”和“誰”等問題來自動幫助企業實現安全性。例如，他們可能會跟蹤哪些開發人員正在使用哪些特定的服務，用於什麼目的和什麼時候。該工具記錄所有服務使用情況，以支援自動更新、更改管理和配置管理，這些是開發和操作的基礎。

這種方法會在雲原生服務之上部署服務，並建立一種跨不同雲的平臺檢視儲存、計算、安全性和其他資源的單一方式。其思想是提供一種檢視儲存、計算和其他相關IT概念的通用方法，以便將後端降低到本機API級別。這種技術減少了人為干預，從而限制了錯誤，加快了管理。

但是，請記住，如果企業在抽象服務下隱藏了更多的本地服務，那麼他們將稀釋這些服務的價值。例如，如果使用公有儲存概念，並且只使用服務來儲存、檢索和刪除，那麼企業可能會錯過僅限於單個提供者的本地服務，比如回滾(rollback)。

容器編排(Container orchestration)藉助Kubernetes等技術而流行，它支援雲原生服務的管理，因為該技術會將企業編排為一種容器，並使用容器編配工具進行歸集和管理。

企業可以共享資源，並將不同容器作為單個叢集或組進行擴充套件和管理。開發人員和操作團隊可以更好地控制他們的工作負載，因為他們可以將容器作為微觀或巨集觀概念來處理。

這種方法以開發人員和作業系統為中心，可以提供雲之間的可移植性。很多企業已經使用了這些工具，因為容器是標準化的，沒有與任何技術堆疊相結合。然而，並不是所有的應用程式都可以輕鬆地放置在容器中。例如，COBOL和基於檔案的資料庫系統沒有很好的容器部署類別劃分。這需要重新開發工作和重新部署工作。

雲管理工具的下一個目標是什麼?當前的市場環境表明，企業對雲管理的需求非常明顯。大多數企業無法抗拒使用多個雲，因此需要有工具來支援企業大規模使用雲。

企業可以注意的一點就是供應商是否關注利用機器學習來支援這些工作。CA Technologies和Densify等公司已經在自己的服務中加入了人工智慧，它們希望在未來幫助企業管理跨多個環境的工作負載時，人工智慧將成為更多公司關注的一個領域。

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