如今，企業需要很長時間才能吸取只有“客戶最了解”的教訓。雖然系統管理員對影子IT帶來的風險和缺乏控制力表示擔憂，但注冊定制云計算服務收集的最終用戶和員工在選擇方面并非完全錯誤。通過添加諸如白名單、訪問限制和控制層等一些非常必要的措施，并賦予它一個新名稱，多元化智能組織終于越來越接近企業云的承諾。

多云是云計算IT架構超越混合云的下一個飛躍。它指的是一種IT設計，同時使用多個公共云提供商和內部私有云資源來實現難以使用私有云或混合云設計實現的業務目標。

云計算戰略的最重要的原則包括可擴展性、冗余性、成本效益和適應性，最好通過根據組織的技術和業務需求定制的真正多云設置來實現。數字化轉型已經徹底改變了商業運營的速度和靈活性，并推出了甚至10年前人們無法想象的創新服務和功能。但數字業務的迅速崛起也在以驚人的速度產生數據。多云策略對于可持續地解決數據增長、可訪問性和生命周期問題至關重要，但這實際上意味著什么？

展望長遠的未來

隨著人們創建和存儲數字對象的能力的增加，時間的推移使這些數據可用性的能力下降。長期數字保存（LTDP）試圖通過保持持久價值的數字信息可訪問性和可用性來應對這一挑戰，盡管軟件和硬件已經過時，但會隨著時間的推移準確呈現內容。

此外，全球許多政府授權的“云優先”政策加上行業可從云端解決方案中獲得的好處，使云中的長期數字保存（LTDP）成為數字圖書館和檔案館的具有吸引力的替代品。即使對于精明的云服務和策略采用者來說，重要的是尋找具有專長和解決方案的可信技術合作伙伴來考慮多云的潛在好處。

多云的優勢

以下因素讓云計算客戶掌握適當的控制，助長了越來越多的多云發展動力：

在公共云提供商的最佳云計算服務中自由選擇

數據移動性無需擔心供應商鎖定

通過分布在多個云架構上的數據增強了數據可用性和持久性

成本優化，為每個應用程序提供最合適的云定價

如今的大多數企業數據仍然來源于并駐留在本地存儲中，但多云數據管理的用例正在許多行業中出現。例如，在媒體和娛樂公司中，使用對象存儲在內部部署私有云中創建內容非常普遍，但是對于內容分發（CDN）和轉碼的計算突發性，公共云服務的使用正在增長。

在金融服務中，本地存儲仍然提供最佳的安全性、控制和性能，但公共云為場外合規性和長期歸檔（如AWS Glacier和Microsoft Azure Blob存儲歸檔層）提供了引人注目的解決方案。此外，用于分析的云計算服務（例如Amazon QuickSight和Azure機器學習）為使用公共云提供增值服務。

準備進入了嗎？

當人們遵循基本原則時，才能實現上面討論的多云收益。以下是用于確定企業的云計算存儲選擇是否適合支持其長期數字保存的一個快速清單：

（1）使用標準對象和文件接口對所有云平臺中的數據訪問、控制和安全進行規范化，事實上的對象是Amazon S3 API，文件是NFS和SMB。

（2）確保數據始終保持其開放的云原生格式，并且沒有任何不透明的地方，因此無論身在何處，都可以隨意移動。

（3）啟用透明數據代理，允許數據根據預定義的業務策略自動放置和移動。

（4）提供跨云體系結構的動態索引和搜索功能，以便可以在發生的任何地方找到并使用數據。

（5）最重要的是，遵循管理組織中眾多云平臺的最佳實踐。

如果一個組織缺乏成熟性、紀律性或根據上述原則采取行動的能力，那么多云的好處可能會消失。實施和遵循與提供者無關的標準來確保充分的控制是必不可少的。一旦鎖定到供應商或技術中，其變更就非常困難。

部署挑戰

錯誤地實施多云策略或沒有合理的保護措施會加劇云計算客戶常常面臨的缺陷和挑戰。數據管理的復雜性和開銷增加，數據訪問和使用的方式不夠靈活，對數據駐留位置的控制和跟蹤是不夠的，并且由于不必要的副本位于多個云上而導致成本增加。

多云存儲并不是萬能的，企業必須意識到潛在的部署挑戰。由于跨公共云和網關產品的專有存儲格式的鎖定，當今的網關和云計算備份解決方案尚未實現真正的混合云存儲。盡管當前的解決方案可以實現從客戶端到云端的數據移動和分層，但是他們無法充分利用云端的強大功能，允許云端服務訪問其中存儲的數據。相反，它們是“單向”產品，迫使應用程序使用網關來訪問數據，無論是在本地部署還是在云端。

消除在這些數據上使用原生云服務的能力使公共云的關鍵價值無效。因此，業界需要一種從根本上改變混合云存儲和數據管理的解決方案，為客戶提供本地部署存儲和公共云的全部功能和靈活性。

隨著多云設計逐漸成為主流，企業IT團隊將意識到他們需要一種從根本上改變云計算存儲和數據管理的解決方案。這種新型多云數據控制器的興起將有助于跨不同云計算和管理信息。數據放置、移動和搜索的自由和控制將導致許多行業的進一步創新和集成能力。供應商之間的良性競爭應該增加，推動更有利的市場動態和更多增值產品。最后，人們可以保存當今存儲的數據的完整性和可用性，以便人們從現在開始解決多年的問題和應用程序。