多云环境中实现峰值编排
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现： (1)供应商原生语言：大多数人对于采用云计算技术没有意识到的是，完全相同的服务通常实际上并不具有可比性。例如，编排工具集：
企业可以采用这三种不同的语言构建其服务。假设要运行Kubernetes集群来托管网站。在使用多云之前，企业需要一个代码库，一个部署管道和一系列需要监视的服务器。如果企业想在另一个Kubernetes集群上运行该网站，则无法将该配置复制/粘贴到另一个云平台中，企业必须从头开始编写它。Terraform自称为是可与所有三种主要云平台对话的语言之一，但是即使企业使用Terraform编写所有内容，也无法仅将其从AWS云平台指向Azure云平台。企业必须为每个云计算环境重新编写代码。Spinnaker等其他工具也在宣传可以降低多云部署的复杂性，但会带来大量开销。 (2)特定于云计算的功能：采用多云时，另一个要认真考虑的因素是将多个云平台结合在一起的粘合剂。想象一下IT部门使用Lambda功能将工作流合并在一起，以弥合代码中某处的空白。那么IT部门可能不会知道这一点，直到在其他地方运行该服务而中断。AWS公司擅长提供数百种这种微型SaaS产品，这使得将平台整合在一起非常容易，但是很难将该平台移动到其他地方。 (3)第三方服务(例如监视)：如果企业使用DataDog之类的工具监视平台，则设置和定价基于每个云平台环境。为了获得可靠的报告和警报，企业将需要修改警报和日志等。需要从多个地方收集多组指标，并在多个地方查找问题。 (4)人为因素：如果企业将自己的业务分散在多个云平台中，则不能指望现有员工是经验丰富的管理员。AWS、Azure、谷歌云等云平台之间的差异不像宝马和奔驰汽车之间的差异，而是卡车和火车之间的差异。企业并不会让卡车司机驾驶火车，一切都会顺利进行;为了适应多云环境，需要对员工进行再培训和提高技能。 (5)审核和复杂性问题：任何必须通过GDPR法规或ISO-27001审核的企业都知道为审核员记录和展示系统的痛苦。此外，如果企业拥有完全冗余的系统，这些系统可以在发生故障时进行故障转移，那么现在需要在所有云平台环境中进行测试。
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