24、多云管理：技术、工具与实践指南

多云管理：技术、工具与实践指南

1. 多云管理策略概述

在多云环境中，有几种重要的集成策略，它们对于有效管理和协调不同的云系统至关重要。
- 集成策略 ：涵盖多个共置和远程系统。突出的集成策略示例包括将操作记录到配置管理数据库（CMDB），以及利用配置管理工具，如Chef、Puppet和Ansible。这些工具可以帮助自动化和标准化系统配置，确保不同云环境中的一致性。
- 应用生命周期策略 ：用于自动化管理应用从部署到终止的整个生命周期。这包括使用脚本启动服务器、持续维护、自动扩展以及按计划终止应用等方面。通过自动化这些流程，可以提高应用的部署速度和可靠性，减少人为错误。
- 财务策略 ：主要涉及成本降低和成本计量。包括预算工具、预算消耗通知、成本展示/计费和财务报告等。成本降低策略还与其他Scalr策略相关联，如回收未使用的资源、控制应用生命周期、确保使用合适的服务器规格等。通过有效的财务策略，可以优化云资源的使用，降低成本。

2. 多云管理最佳实践

随着云技术的不断发展，企业越来越倾向于采用多云策略以满足不断变化的业务需求。市场研究表明，约85%的企业正在朝着多云战略迈进。为了成功实施多云战略，企业需要遵循以下最佳实践：

2.1 业务创新

企业应积极采用新的数字转型和智能技术，以保持竞争优势。通过利用数据科学和认知计算技术，可以从指数级增长的数据量中提取实时且可操作的见解，从而为企业决策提供支持。

2.2 数据与云集成

客户导向、Web规模和企业级应用正通过微服务架构进行现代化改造，并迁移到不同的云环境中。然而，由于安全担忧，客户、机密和企业数据仍存储在高度安全的传统IT环境和私有云中。因此，需要实现数据和云服务之间的无缝智能同步，以支持新应用和功能的开发。

2.3 数据管理与安全优化

成功的多云策略必须确保关键数据在所有应用和平台上的安全。这需要仔细系统地收集和保护数据，包括数据收集、清理和分析等方面。通过有效的数据管理和安全优化，可以降低数据泄露的风险，保护企业的核心资产。

2.4 遗留系统现代化

企业现有的IT基础设施、平台、应用、数据源和存储、中间件解决方案等需要进行改造和复用，以适应数字时代的需求。通过充分利用现有资源，可以减少新投资，提高资源利用率。

2.5 其他最佳实践

• 加速和改进服务交付 ：使用能够跨所有云模型部署和管理工作负载的解决方案，提高服务交付的速度和质量。
• 统一管理多个云提供商 ：通过单个控制台管理多个云提供商，简化管理流程，提高管理效率。
• 预算管理 ：管理多个提供商和用户的预算，确保资源的合理使用和成本控制。
• 混合云使用治理和安全 ：确保企业范围内混合云使用的合规性和安全性，满足行业监管和组织要求。

2.6 具体管理方面

• 管理多云环境 ：通过自助服务功能和治理避免供应商锁定，实现企业IT的更大灵活性和选择。具体操作包括自动化多云服务管理和交付、监控多云环境的使用情况、性能和成本、跟踪云服务（SaaS、IaaS）的成本和计费，以及聚合多个云域的服务。
  • 自动化多云服务管理和交付：使用自动化工具和流程，实现云服务的快速部署和配置。
  • 监控使用情况、性能和成本：通过监控工具实时收集和分析云资源的使用情况、性能指标和成本数据。
  • 跟踪云服务成本和计费：建立成本跟踪系统，准确记录和分析云服务的使用成本。
  • 聚合多个云域的服务：通过集成和聚合多个云域的服务，实现资源的共享和优化。
• 管理角色和权限 ：控制对云服务的访问，主动定义和执行企业范围内的访问策略和权限。应用自动化的身份验证和授权策略，确保用户只能访问其被授权的资源。
  • 基于角色和权限执行操作：根据用户的角色和权限，分配相应的操作权限。
  • 定义特权用户和授予方式：明确哪些用户具有特权，以及何时、如何和从何处授予这些特权。
  • 控制特权用户的命令执行和审计：限制特权用户可以执行的命令，并对其操作进行审计。
  • 集中管理和执行基于角色的授权和认证策略：通过集中管理系统，统一管理和执行用户的授权和认证策略。
  • 自动配置和取消用户账户和访问权限：根据用户的角色和权限变化，自动配置和取消用户的账户和访问权限。
• 统一云服务计费 ：整合云支出，实现单点计费，并优化云设置，实现统一的云资源使用、计量和计费。
  • 比较、订购、管理和整合云服务计费：提供统一的界面，让IT用户可以方便地比较、订购、管理和整合不同云服务的计费。
  • 跟踪内部成本中心和部门的云服务使用成本：建立成本跟踪机制，准确记录和分析内部成本中心和部门的云服务使用成本。
  • 监控和治理整个IT基础设施的资源利用率和成本：通过监控工具实时收集和分析IT基础设施的资源利用率和成本数据，进行有效的治理和优化。
  • 定义跨多个提供商使用的预算：根据企业的需求和预算，定义可以跨多个云提供商使用的预算，实现资源的合理分配和成本控制。
• 采用开放标准架构 ：使用开放标准架构在各种云环境中开发、部署和交付服务，提高企业IT的灵活性和可扩展性。
  • 轻松采用多云策略：通过标准架构，降低企业采用多云策略的难度和成本。
  • 跨混合云环境构建和交付企业云服务：实现企业云服务在混合云环境中的无缝部署和交付。
  • 利用各种云服务提高企业IT交付速度：通过集成和利用各种云服务，提高企业IT服务的交付速度和质量。
  • 创建抽象层基础：建立抽象层，统一不同IaaS提供商和API服务的接口，提高系统的兼容性和可维护性。

2.7 vRealize Operations平台

VMware vRealize Operations是一个集成的管理平台，将性能管理、容量、日志分析、成本分析、规划、拓扑分析、故障排除和自动工作负载平衡等功能集成在一起。它与vRealize Log Insight和vRealize Business for Cloud集成，提供以下核心功能：
- 应用感知的SDDC和多云监控 ：帮助客户加速SDDC的采用和公共云的集成。通过原生SDDC集成、重新设计的直观用户界面、从应用到基础设施的统一可见性以及结合指标和日志的可操作见解，实现快速价值交付。具体包括：
- 提供统一的操作视图，让用户可以直观地了解应用和基础设施的健康状况。
- 可视化关键性能指标和基础设施组件的依赖关系，帮助用户快速定位和解决问题。
- 利用预测分析和智能警报，主动解决性能问题，减少对终端用户的影响。
- 提供基于角色的访问和智能故障排除功能，通过预定义的仪表板、指标和日志并排显示、自定义仪表板、报告和视图，提高工作效率。
- 自动化和主动性能管理 ：帮助客户简化操作、避免中断，并为更具战略性的任务腾出时间。新功能包括跨主机、集群和数据存储的全自动工作负载平衡，支持VMotion和Storage VMotion。还提供完整的分布式资源调度器（DRS）管理和预测性DRS。预测性DRS结合了vRealize Operations的预测分析和DRS功能，在负载高峰到来之前移动VM，避免资源争用。
- 全自动工作负载平衡：根据系统的实时负载情况，自动调整工作负载的分配，确保资源的合理利用。
- 支持VMotion和Storage VMotion：实现虚拟机的实时迁移和存储迁移，提高系统的灵活性和可用性。
- 完整的DRS管理和预测性DRS：通过DRS管理功能，实现资源的动态分配和优化。预测性DRS可以提前预测负载变化，提前调整资源分配，避免资源争用。
- 云规划、容量优化和合规性 ：即将推出的vRealize Operations与vRealize Business for Cloud紧密集成，通过“业务管理”选项卡显示。现在可以将运营指标与成本见解相关联，了解容量利用率如何驱动成本优化。精细的私有云成本分析和跨私有和多个公共云的成本比较功能，加速云规划、预算和采购决策，控制成本并降低风险。用户可以通过容量管理、回收和调整资源大小来优化成本和资源使用，提高规划和预测能力。还包括新的SDDC健康仪表板和整个SDDC堆栈（包括NSX和VSAN）的强化功能。
- 关联运营指标与成本见解：通过数据分析，找出容量利用率与成本之间的关系，为成本优化提供依据。
- 精细的成本分析和跨云成本比较：对私有云和公共云的成本进行详细分析和比较，帮助用户做出更明智的决策。
- 容量管理和资源优化：通过容量管理工具，合理分配和调整资源，提高资源利用率。
- 新的SDDC健康仪表板和强化功能：提供直观的SDDC健康状况展示，同时增强系统的安全性和稳定性。

3. 通过预测分析管理多云环境

随着多云环境的运营复杂性增加，企业和IT决策者越来越重视能够简化操作、维护端到端服务水平，并确保资源无缝适应工作负载、处理、存储和网络需求动态变化的管理流程和自动化工具。预测分析在多云管理中发挥着重要作用，以下是详细介绍：

3.1 预测分析的贡献

预测分析可以根据历史和实时数据模式和趋势，预测资源消耗率、成本和可用性。在多云环境中，软件应用和数据源部署在各种云上，预测分析可以帮助企业提前管理IT资源和能力，确保满足许可和服务级别协议要求，预测瓶颈和流程纠缠。关键在于理解数据是一切的核心，打破每个云内的数据孤岛对于实现云服务的整体协同工作至关重要。具体作用如下：
- 资源管理 ：通过预测资源消耗率，企业可以提前规划和分配资源，避免资源短缺或浪费。
- 成本控制 ：预测成本变化，帮助企业制定合理的预算和采购决策，降低成本。
- 可用性保障 ：预测资源的可用性，及时采取措施确保系统的稳定运行，避免服务中断。
- 满足协议要求 ：确保企业满足许可和服务级别协议的要求，避免违约风险。
- 问题预测 ：提前预测瓶颈和流程纠缠，及时进行优化和调整，提高系统的性能和效率。

3.2 Morpheus Data平台

Morpheus Data是一个基础设施无关的云应用管理和编排平台，它增加了预测分析功能，实现了多云混合IT环境中的端到端应用生命周期管理。该平台通过更新其统一运维编排平台，引入机器学习算法降低云成本，并提供新的第三方集成以加速应用部署。统一运维提供了一个系统的解决方案，用于优化资源、实现治理、加速工作流程和现代化应用。该解决方案设计为在裸机、虚拟机和容器化部署中100%与基础设施无关，涵盖本地、托管和公共云。具体功能如下：
- 跨平台发现 ：识别已部署的应用、VM和容器，并收集容量、内存使用、性能和功耗等数据。通过跨平台发现功能，企业可以全面了解云环境中的资源使用情况，为后续的优化和管理提供依据。
- 引导式修复 ：利用机器学习，新的引导式修复功能使客户能够淘汰未使用的实例、将工作负载迁移到低成本云、调整内存或容量分配，甚至设置电源计划以严格控制成本。与纯VM分析工具不同，Morpheus可以在多个本地和远程云环境中同时处理VM和容器的问题。
- 策略管理和云经纪工具 ：客户可以利用强大的策略管理和云经纪工具，在供应时设置、比较和控制成本，防止未来出现问题。通过策略管理，企业可以制定统一的资源使用策略，确保资源的合理分配和使用。云经纪工具则可以帮助企业选择最合适的云服务提供商，降低成本。

3.3 其他相关应用

一些用户希望使用分析进行应用扩展、部署区域使用或多云使用的动态调整，这需要快速的条件响应周期，更符合复杂事件处理而不是传统分析。许多公共云提供商还提供了在云托管中构建扩展和弹性触发器的选项。在这种情况下，可以使用分析和配置测试创建不同的云托管模型，并测试其成本/性能，然后使用云提供商工具强制执行特定配置。云分析和管理工具，如Microsoft Operations Management Suite或Amazon CloudWatch，将分析和至少基本的补救步骤结合到一个单一的方法中，无需依赖外部工具或通过DevOps与运营流程耦合。当工具生成警报时，可以用于触发扩展等操作。云分析最终通过创建可操作的见解来实现价值，随着事件驱动概念的成熟，它们将影响应用对云的要求以及将云性能和状态信息转化为行动的机制。具体操作步骤如下：
1. 需求分析 ：确定需要进行动态调整的应用场景和指标，如应用扩展、部署区域使用或多云使用等。
2. 选择工具 ：根据需求选择合适的分析工具和云服务提供商，如Morpheus Data、Microsoft Operations Management Suite或Amazon CloudWatch等。
3. 数据收集和分析 ：使用所选工具收集云环境中的数据，并进行分析和预测。
4. 模型创建和测试 ：根据分析结果，创建不同的云托管模型，并测试其成本/性能。
5. 配置强制执行 ：选择最合适的模型，并使用云提供商工具强制执行特定配置。
6. 监控和调整 ：实时监控云环境的性能和状态，根据实际情况进行调整和优化。

4. 应用现代化和迁移：方法和架构

当企业决定将工作负载、数据和流程转移到多个本地、托管、私有和公共云服务时，需要一种新的方法，即混合多云云管理。这种方法需要在计费和供应、访问控制、成本控制、性能分析和容量管理等方面提供统一的解决方案。

4.1 混合多云架构的出现

几乎所有企业都在形成混合多云架构。IT组织不再局限于管理数据中心和少数托管及管理服务提供商，业务部门和开发人员为了克服资源限制，采购了SaaS、IaaS和PaaS云服务。然而，IT行业中用于构建和管理混合多云架构的工具和技术分散，多云和混合云带来了工作负载和基础设施挑战，推动了新的云管理技术的发展。云管理平台不仅要管理各种公共和私有云服务的资源利用率、性能和成本，还要考虑跨越本地和云执行场所的集成和流程，以及与连接它们的新型多功能混合iPaaS的互操作性，以确保业务连续性。

4.2 混合多云架构示例

4.2.1 多应用重新绑定

在这种混合多云架构中，重新架构的应用部分部署在多个云环境中。该架构适用于在主数据中心或本地数据中心故障时将用户路由到最近数据中心的系统。具体来说，可以配置为监控所指向服务的状态，如果任何服务不可用，所有流量将路由到另一个健康实例。该架构使用本地云适配器（如服务总线或弹性负载均衡器）来集成不同云平台的组件。主要优点是应用响应率达到最高水平，不健康的服务恢复正常。操作步骤如下：
1. 应用重新架构 ：对现有应用进行重新架构，使其能够部分部署在多个云环境中。
2. 云环境选择 ：选择合适的云环境进行应用部署，考虑因素包括性能、成本、可用性等。
3. 云适配器配置 ：配置本地云适配器，确保不同云平台的组件能够实现集成。
4. 服务状态监控 ：设置监控机制，实时监控服务的状态。
5. 流量路由配置 ：配置流量路由规则，当服务不可用时，将流量自动路由到健康实例。

4.2.2 多应用现代化

在这种架构中，本地应用作为一个组合进行重新架构并部署到云环境中。该架构解决了重新架构本地应用时无法消除重复功能和不一致性的问题。多应用现代化将应用作为一个组合进行分析，以确定整合和共享的机会。工作负载的分离使能够识别多个解决方案共享的组件。该架构提供一致的性能，减少共享组件的操作任务和维护成本。操作步骤如下：
1. 应用组合分析 ：对本地应用进行组合分析，识别可以整合和共享的组件。
2. 重新架构设计 ：根据分析结果，设计应用的重新架构方案。
3. 云部署 ：将重新架构后的应用部署到云环境中。
4. 性能优化 ：对部署后的应用进行性能优化，确保其提供一致的性能。
5. 维护成本降低 ：通过共享组件，减少操作任务和维护成本。

5. 总结

多云架构为企业提供了在传统基础设施之外构建安全强大云环境的机会。然而，要充分发挥多云的优势，企业需要应对一系列挑战，包括应用蔓延、独特门户、合规性、迁移和安全等。为了成功实施多云环境，企业需要自动化工具、集成平台、最佳实践、设计指标、关键指南、架构考虑、安全、治理和中间件解决方案，尤其需要一个多云管理平台来应对由于技术和工具的高度异质性和多样性带来的复杂性。通过遵循上述最佳实践和利用相关技术工具，企业可以在无风险且有回报的情况下顺利拥抱多云现象。

5.1 主要挑战

• 应用蔓延 ：多个云环境中应用的分散部署可能导致应用蔓延，增加管理难度。
• 独特门户 ：不同云提供商的独特门户可能导致管理界面不一致，增加操作复杂性。
• 合规性 ：满足不同行业和地区的合规要求是一个挑战，需要确保数据的安全和隐私。
• 迁移 ：将现有应用和数据迁移到多云环境中需要谨慎规划和执行，避免数据丢失和业务中断。
• 安全 ：保护多云环境中的数据和应用安全是至关重要的，需要采取多层次的安全措施。

5.2 应对措施

• 自动化工具 ：使用自动化工具实现云服务的快速部署、配置和管理，提高效率和准确性。
• 集成平台 ：通过集成平台将不同云提供商的服务进行整合，实现统一管理和监控。
• 最佳实践 ：遵循最佳实践，如数据管理、安全优化、遗留系统现代化等，确保多云环境的稳定运行。
• 设计指标和指南 ：建立设计指标和指南，指导多云架构的设计和实施，确保架构的合理性和可扩展性。
• 安全和治理 ：加强安全和治理措施，保护数据和应用的安全，确保合规性。
• 中间件解决方案 ：使用中间件解决方案实现不同云环境之间的集成和互操作性，提高系统的灵活性和可维护性。

通过以上措施，企业可以有效应对多云环境带来的挑战，实现多云架构的成功实施，为企业的发展提供有力支持。

6. 多云管理关键要点总结

6.1 策略层面

策略类型	关键内容
集成策略	将操作记录到CMDB，利用Chef、Puppet和Ansible等工具实现系统配置自动化与标准化
应用生命周期策略	自动化管理应用从部署到终止的全流程，包括服务器启动、维护、扩展和终止等
财务策略	聚焦成本降低和计量，通过预算工具、通知、成本展示/计费和报告等控制成本，关联其他策略优化资源利用

6.2 最佳实践层面

• 业务创新 ：积极采用新数字转型和智能技术，利用数据科学和认知计算从海量数据中提取见解。
• 数据与云集成 ：实现传统IT环境和私有云与不同云环境中数据和云服务的无缝同步。
• 数据管理与安全优化 ：系统收集和保护关键数据，确保多云环境下数据安全。
• 遗留系统现代化 ：对现有IT资源进行改造和复用，减少新投资。
• 其他实践 ：加速服务交付、统一管理云提供商、控制预算、保障混合云使用安全等。

6.3 管理功能层面

管理功能	具体操作
管理多云环境	自动化服务管理和交付、监控使用情况和成本、跟踪云服务计费、聚合云域服务
管理角色和权限	基于角色分配操作权限、定义特权用户和授予方式、控制特权用户操作并审计、集中管理授权认证策略、自动配置和取消用户权限
统一云服务计费	整合计费、跟踪内部成本、监控资源利用率和成本、定义跨提供商预算
采用开放标准架构	利用标准架构轻松采用多云策略、构建和交付云服务、提高交付速度、创建抽象层

6.4 平台工具层面

• vRealize Operations平台 ：集成多种管理功能，提供应用感知监控、自动化性能管理、云规划和成本优化等功能。
• Morpheus Data平台 ：增加预测分析功能，实现端到端应用生命周期管理，具备跨平台发现、引导式修复和策略管理等功能。
• 其他工具 ：如Microsoft Operations Management Suite、Amazon CloudWatch等，将分析和补救步骤结合，实现云分析价值。

6.5 应用架构层面

架构类型	特点	操作步骤
多应用重新绑定	部分部署应用到多个云环境，提高响应率和恢复不健康服务	应用重新架构、选择云环境、配置云适配器、监控服务状态、配置流量路由
多应用现代化	将本地应用组合重新架构部署到云，减少重复功能和维护成本	应用组合分析、重新架构设计、云部署、性能优化、降低维护成本

7. 多云管理流程可视化

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    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始多云管理]):::startend --> B(制定策略):::process
    B --> C{选择策略类型}:::decision
    C -->|集成策略| D(记录操作到CMDB，利用配置工具):::process
    C -->|应用生命周期策略| E(自动化应用全流程管理):::process
    C -->|财务策略| F(控制成本和计量):::process
    D --> G(遵循最佳实践):::process
    E --> G
    F --> G
    G --> H(选择管理功能):::process
    H --> I{功能类型}:::decision
    I -->|管理多云环境| J(自动化服务、监控等):::process
    I -->|管理角色和权限| K(基于角色分配权限等):::process
    I -->|统一云服务计费| L(整合计费等):::process
    I -->|采用开放标准架构| M(利用标准架构构建服务):::process
    J --> N(选择平台工具):::process
    K --> N
    L --> N
    M --> N
    N --> O{工具类型}:::decision
    O -->|vRealize Operations| P(提供多种管理功能):::process
    O -->|Morpheus Data| Q(实现应用生命周期管理):::process
    O -->|其他工具| R(结合分析和补救):::process
    P --> S(选择应用架构):::process
    Q --> S
    R --> S
    S --> T{架构类型}:::decision
    T -->|多应用重新绑定| U(部分部署应用到多云):::process
    T -->|多应用现代化| V(组合重新架构部署):::process
    U --> W([完成多云管理]):::startend
    V --> W

8. 未来展望

随着技术的不断发展，多云管理将面临更多的机遇和挑战。未来，多云管理可能会朝着以下几个方向发展：
- 智能化管理 ：借助人工智能和机器学习技术，实现更智能的资源分配、故障预测和自动化决策，进一步提高多云环境的管理效率和性能。
- 安全强化 ：随着数据安全和隐私问题的日益突出，多云环境的安全防护将更加重要。未来可能会出现更先进的安全技术和解决方案，确保企业数据在多云环境中的安全。
- 生态系统整合 ：多云管理将与更多的技术和服务进行深度整合，形成更加完整的生态系统。例如，与物联网、大数据、区块链等技术的结合，为企业提供更全面的解决方案。
- 标准统一 ：行业可能会逐步形成更加统一的多云管理标准和规范，降低企业采用多云策略的难度和成本，促进多云市场的健康发展。

企业应密切关注这些趋势，提前做好规划和准备，以适应未来多云管理的发展需求，在激烈的市场竞争中取得优势。

总之，多云架构为企业带来了新的发展机遇，但也伴随着诸多挑战。通过深入理解和应用本文介绍的多云管理技术、工具和实践，企业可以更好地应对这些挑战，实现多云环境的有效管理，为企业的数字化转型和发展提供有力支持。