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全球技术宏观趋势——云、机器学习与其他 原创 ThoughtWorks 201

时间:2019-12-13 09:28来源:未知 作者:admin 点击:
全球技术宏观趋势云、机器学习与其他 原创 ThoughtWorks 2019-12-11 17:57:59 《技术雷达》是一份技术趋势快照,来自我们最近在软件行业的最新发现。 以下是本期的一些重点内容: 为争霸主,云产品还未成熟就已入市 之前我写过一篇文章,其中提到云已成为当
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全球技术宏观趋势——云、机器学习与其他

原创 ThoughtWorks 2019-12-11 17:57:59

《技术雷达》是一份技术趋势快照,来自我们最近在软件行业的最新发现。

\"全球技术宏观趋势——云、机器学习与其他\"

 

以下是本期的一些重点内容:

为争霸主,云产品还未成熟就已入市

之前我写过一篇文章,其中提到云已成为当今业界的主导基础设施和架构模式,而且各大云供应商都在争夺市场份额,争取抢占先机。在我看来,这就导致他们在一些功能和服务远为真正成熟之前,就急于将产品推向市场。在过去,我们经常看到这种模式,企业软件供应商会宣称自己的产品拥有比竞争对手更多的功能,而不管这些功能在产品中是否已经完善或可用。这个问题本身并不是什么新问题,但却是当今云服务行业面临的一大挑战。这也不是意外,而是一种有意的战略,是云公司为了快速推出软件而对自身进行重组所产生的结果。

各个云平台竞相推出新的产品和服务,这不一定会给使用这些平台的团队带来好处。供应商过度承诺,言过其实,因此团队作为买方需要保持谨慎。当有新的云数据库或其他服务问世时,团队必须要评估这些服务是否真正成熟,可供他们使用。团队能否承受这些服务不可避免尚需完善的缺陷和局限性?

混合云工具开始日趋成熟

许多大型组织都处于“混合云”状态,使用不止一个云提供商。是应该采用一个还是多个云服务提供商?这个选择非常复杂,不仅要考虑技术,还要考虑商业、政治甚至监管因素。例如,在监管非常严苛的行业,组织可能需要向监管机构证明,如果他们的现有云提供商遇到某种灾难性的技术或商业问题,使他们无法持续运营,他们可以很轻松地转向新的云提供商。我们的一些客户正在进行重大的云整合工作以过渡到单一云平台,因为多云存在延迟、VPN 设置复杂的问题,也有的组织进行整合是为了从供应商处获得更优惠的定价,或者获得特定的云功能(例如支持 Kubernetes 或使用特定机器学习算法)。

这种过渡或整合可能需要数年时间,尤其是考虑到遗留企业系统对此类计划的影响,因此组织需要一种更好的方法来处理多云。一些“混合云控制平面”正在兴起,有助于减轻这种痛苦。我们认为,如果你正在遭受多云的困扰,可以考虑使用 Google Anthos、AWS Outposts、Azure Arc 和 Azure Stack。 (责任编辑:admin)

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