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CloudOps的未来:巨大挑战和可能的解决方案

2022/1/14    来源:e-works    作者:新睿编译      
关键字:云操作  云计算  
云操作(CloudOps)的意义远比许多企业意识到的还要复杂。而随着云部署变得越来越复杂,这一问题现在变得越来越紧迫。
       云计算最热门的领域包括云原生开发、人工智能和机器学习的使用、大数据,以及人们谈论的其他云部署领域。相比之下,CloudOps是一个很少得到这种关注的主题。

       以前不太关注CloudOps的企业现在正陷入困境,因为他们将更多的应用程序和数据存储部署到云平台上。这包括云原生应用程序以及提升和转移的云应用程序。

CloudOps面临的两个主要挑战以及在哪里失败

       CloudOps面临的挑战来自两个不同的方向,它们相互影响:

       (1)日益增长的复杂性

       首先,复杂性将会减缓或中止基于云计算的工作负载部署和操作,这是几年来快速迁移公共云(包括多云)的结果。

       问题是,这种迁移通常是在不考虑使用共同服务(如安全和监测系统)的情况下进行的。企业都在采用他们认为最好的解决方案。因此,技术解决方案的数量增长到了一个地步,任何企业都无法支付起操作这些系统所需大量技能和工具的费用。换言之,复杂性使得它们在当前状态下运营成本太高,风险太大。

       Aptum公司日前发布一份名为“弥合云计算转换差距”的报告,该报告评估了全球云计算影响的研究结果。约62%的受访者表示,企业在计划利用云计算进行数字转型时,复杂性和丰富的选择是一个障碍。

       (2)缺乏规划

       其次,CloudOps应该在迁移和开发之前制定具体的规划。而企业将业务迁移到云中,并不知道将如何操作这些应用程序和处理数据。由于缺乏持续的协调,缺乏规划也造成了太多的复杂性。

       其解决方案很简单:将规划作为迁移到云中或在云中构建的过程的一部分。企业还需要创建应该如何操作的标准过程,并以更好的方式设计已经迁移到的新系统。这意味着构建诸如管理API之类的东西,其中包含更多来自基于云计算的系统的报告数据,这些系统是为CloudOps定制的。

影响CloudOps未来发展的趋势

       一些先进的企业先驱者正在将业务迁移到云平台或在云上构建应用,他们现在遇到了复杂性的障碍。大多数工作负载迁移率低于20%的企业还不了解这种限制的存在。

       然而,CloudOps工具市场对采用CloudOps相关工具的兴趣稳步上升。这些工具包括云计算管理和监控、AIOps(人工智能操作)、FinOps(财务操作)以及API和资源治理。

       此外,更多地关注与CloudOps相关的技能,包括那些能够操作这些工具的人员。但更重要的是那些了解如何创建和实现操作模型(Ops模型)的专业人员,其中包括正确配置技术和人员,以实现更高的效率和更低的风险。仍然CloudOps人才仍然紧缺,这种情况在2022年和2023年可能会变得更糟。

       目前正在出现的几个关键趋势将影响CloudOps的未来发展。其中包括:

       ●缺乏可用的CloudOps技能。如上所述,这包括提供技术和CloudOps工具的中小企业,甚至包括能够执行更传统的与操作系统相关的工作(如系统备份、运行时监控)的人员,甚至还包括在需要时修复问题(如重新启动基于云计算的系统)的人员。

       ●静态预算。在通常情况下,与传统操作相比,CloudOps没有额外的资金可用。

       ●安全威胁不断上升。这些都与CloudOps有关,比如勒索软件攻击和拒绝服务攻击。

       ●非典型平台使用的兴起。例如高性能计算甚至量子系统的使用。每一种都需要专门的操作和不同的技能。

       ●向实用消费模式的转变。这意味着人们不再关注数据中心和自己的硬件和软件,而是关注不会看到的虚拟系统。企业为这种硬件和软件即服务付费,因此有不同的规则来衡量资金消耗,也有不同的标准来衡量成功。

       CloudOps技术和工具供应商以截然不同的方式应对这些趋势。他们应对上述挑战的解决方案也各不相同。有些解决方案在未来占据上风,而有些则会被淘汰。而在未来的2~3年内,市场将决定一切。

可能的解决方案:CloudOps的未来发展是什么?

       选择最有可能发生在CloudOps的事件并不难,无论是作为一个概念还是作为一组技术。考虑新出现的问题并设想企业和工具提供商将如何处理和解决这些问题。

       很多事说起来容易做起来强。以下是一些人们将来可能会看到的事件,其中包括一些可能没有预见到的事件。

       (1)面临围绕云部署的运营复杂性

       虽然很多人都明白这一点,但大多数人都没有解决问题所需的方法或技术。这将成为一个学科领域,将工具直接放置在解决运营复杂性问题的业务中。

       (2)CloudOps工具围绕人工智能和自动化的使用发展

       这些工具现在已经存在,但很少能提供CloudOps未来所需的自动化深度。虽然如今自动化与这些工具松散耦合,人工智能也是如此,但它们将不得不进行转变以解决越来越多的具有挑战性的问题。

       通过人工智能和自动化进行自我修复的需求将越来越大。不仅仅是为了解决简单的问题,例如重新启动数据库以解决性能不佳的缓存,还可以处理复杂的故障,这些故障的根本原因难以诊断,多达一百个不同的组件必须以特定的方式和特定的顺序进行修复。

       这将扩大自动化和人工智能的局限性,如果CloudOps员工要提前解决他们需要在未来明确解决的运营问题,就必须使用这两种技术。

       (3)CloudOps技能的定义更加广泛

       如今一提到CloudOps,人们可能会想到员工盯着电脑屏幕处理各种事项。但是,CloudOps的未来发展将更加复杂,并包括新的专业角色。这些角色将包括专门从事DevOps相关操作的CloudOps人员、专注于数据库操作的人员、其他专注于安全操作的人员等。

       问题在于,这些新角色将面临每个领域所特有的一系列挑战。处理操作的方式也必须是独一无二的。更多的CloudOps工具专注于特定领域而不是整体CloudOps。

       对于云计算专业人士来说,这是一个值得关注的领域。当企业50%以上的业务在云中运行时,CloudOps面临挑战将随之而来。这些挑战需要专门的工具和人员来解决,否则其业务发展将停滞不前。
 
责任编辑:程玥
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