分布式计算和数据中心-数据库设计的重要性
根据调研机构IDC公司的调查，2019年云计算的支出将会继续增加。报告表明，2018年全球公共云服务和基础设施支出将达到1600亿美元，与去年相比增长23%以上，并且没有迹象表明2019年这种情况将会变缓。公共云的增长是由两个因素驱动的——在云端构建新的应用程序和迁移现有的应用程序。
但这两种趋势将对组织的数据中心战略有着哪些影响?这是否会导致组织的运营方式发生重大变化?最重要的是，如果没有大规模的应用重新设计和重写，组织能完成所有这些工作吗?
迁移到云端
IDC公司预测的总体数字表明基础设施支出将会发生重大变化。这将导致大规模部署的转变。新的应用程序内置在软件容器中或运行在无服务器上，可以利用云计算围绕按需可扩展性的好处。与其在每个应用程序组件下需要完整的操作系统，还不如使用必要的元素来设置容器。实现相同的工作量所需的资源要少得多。如果需要更多的资源，那么可以使用额外的容器映像。
同样，无服务器功能是一种有趣的新趋势，可以在需要时用于满足特定的应用需求。如果触发某个功能，该功能会消耗资源，并将结果返回给应用程序的其余部分。这两种方法都侧重于所需的结果，旨在减少开发人员和操作的维护开销。
但是，这项工作的基础将是数据。随着这些新应用程序创建越来越多的数据，这些信息将不得不转移到某个地方。虽然计算可以更容易地分布并移动到混合云或多云环境中，但数据存储和管理并不是一个容易解决的问题。
像Kubernetes这样的容器管理系统越来越受欢迎，这使得混合和多云管理变得更加容易。毕竟，如果组织可以在多个地方运行容器，并使用Kubernetes管理容器，那么已经实现了与任何特定云计算提供商的独立性，对吧?但是，虽然在应用程序方面也是如此，但它不能为数据提供相同级别的支持。
组织希望运行混合云和多云。跨多个站点运行面临的挑战是，随着时间推移在处理、管理和存储数据的方法的一致性。无论是内部部署基础设施和公共云的组合，还是几个公共云的组合。这意味着组织查看自己的数据库以及它们在云平台的运行方式不同，云平台运行的数据库与云平台中的数据库不同。
分布式数据管理和数据中心设计
对于在云中运行或希望将应用程序移动到多云的组织来说，实现混合云数据库涉及到理解一些分布式计算理论，但不是很多。幸运的是，这是一个基本上解决的问题。当组织实现分布式计算环境时，必须在一个位置或“节点”负责运行，或者在一个完全分布式且“无主”的环境中运行。
对于具有主导节点的应用程序，所有操作都是从一个位置进行指导和管理的，其他所有操作都必须遵循这一点。对于像传统数据中心这样的环境，有一个“负责”的节点这很好，因为一切都是本地的，都在同一个网络。但是，当组织的位置分布在多个云平台中时，这个方法也不起作用。例如，由于单个节点协调整个应用程序，很难扩展到超出某个级别的请求。当应用程序在地理位置上分布时，这种协调延迟会使性能方面变得更加困难。无论企业的客户在哪里，仍然必须转到同一台服务器。这可能会使组织的应用程序几乎无法使用。
运行无主和完全分布的替代方法可以解决这些问题。然而，这并不像听起来那么简单。分布式计算涉及跨多个位置管理操作;如果组织的业务在混合云中运行，则必须在所有位置实施相同的数据层或数据库平台。对于完全云原生数据库服务，组织必须能够运行所有这些选项，而不会对服务级别或应用程序本身进行任何更改。
同样，这种方法必须支持数据的完全可迁移性。组织现在可能对自己的方法感到满意，但不应该将自己永远锁在特定的公共云提供商的数据管理平台上。如果一个应用程序或一批服务周围的情况发生了变化，那么组织可以自由地将数据从一个云平台或数据中心位置移动到另一个云平台或位置而不会受到惩罚。更重要的是，组织不必只是为了保持服务的运行而重新开发该应用程序。
从数据库的角度来看，这涉及支持分布式计算环境，而无需锁定特定云计算提供商的产品。通过使云计算数据库独立于云计算提供商或基础设施，组织应该能够避免一些潜在的问题。应该能够保持内部部署和现有数据中心基础设施的优势，并在有意义的地方使用云计算，而不是绑定到单个云平台。从长远来看，架构和应用程序开发的好处将会得到更大的回报。
保持对数据战略的控制
对于数据中心专业人员来说，处理这些问题和支持应用程序开发团队意味着要仔细考虑通常存在的错综复杂的存储、数据库和应用程序基础架构组件。这种新老技术的混合很难从头开始拆分和替换，即使将其全面迁移到云端。相反，很多组织已经在研究如何将API和应用程序成功地集成在一起以满足这些业务结果。
内部部署的数据中心不会很快消失。虽然很多组织正在充分利用公共云，但可以完全转向公共云的组织的数量有限。对于大型企业而言，像企业资源计划(ERP)这样的传统应用程序通过集成和API连接在一起将使其变得不可能。相反，在混合云和多云模式下跨多个位置运行将是在可预见的未来交付应用程序的最常用方法。这意味着需要更多的关于分布式计算和数据库设计的思考才能跟上进度。
但这两种趋势将对组织的数据中心战略有着哪些影响?这是否会导致组织的运营方式发生重大变化?最重要的是，如果没有大规模的应用重新设计和重写，组织能完成所有这些工作吗?
迁移到云端
IDC公司预测的总体数字表明基础设施支出将会发生重大变化。这将导致大规模部署的转变。新的应用程序内置在软件容器中或运行在无服务器上，可以利用云计算围绕按需可扩展性的好处。与其在每个应用程序组件下需要完整的操作系统，还不如使用必要的元素来设置容器。实现相同的工作量所需的资源要少得多。如果需要更多的资源，那么可以使用额外的容器映像。
同样，无服务器功能是一种有趣的新趋势，可以在需要时用于满足特定的应用需求。如果触发某个功能，该功能会消耗资源，并将结果返回给应用程序的其余部分。这两种方法都侧重于所需的结果，旨在减少开发人员和操作的维护开销。
但是，这项工作的基础将是数据。随着这些新应用程序创建越来越多的数据，这些信息将不得不转移到某个地方。虽然计算可以更容易地分布并移动到混合云或多云环境中，但数据存储和管理并不是一个容易解决的问题。
像Kubernetes这样的容器管理系统越来越受欢迎，这使得混合和多云管理变得更加容易。毕竟，如果组织可以在多个地方运行容器，并使用Kubernetes管理容器，那么已经实现了与任何特定云计算提供商的独立性，对吧?但是，虽然在应用程序方面也是如此，但它不能为数据提供相同级别的支持。
组织希望运行混合云和多云。跨多个站点运行面临的挑战是，随着时间推移在处理、管理和存储数据的方法的一致性。无论是内部部署基础设施和公共云的组合，还是几个公共云的组合。这意味着组织查看自己的数据库以及它们在云平台的运行方式不同，云平台运行的数据库与云平台中的数据库不同。
分布式数据管理和数据中心设计
对于在云中运行或希望将应用程序移动到多云的组织来说，实现混合云数据库涉及到理解一些分布式计算理论，但不是很多。幸运的是，这是一个基本上解决的问题。当组织实现分布式计算环境时，必须在一个位置或“节点”负责运行，或者在一个完全分布式且“无主”的环境中运行。
对于具有主导节点的应用程序，所有操作都是从一个位置进行指导和管理的，其他所有操作都必须遵循这一点。对于像传统数据中心这样的环境，有一个“负责”的节点这很好，因为一切都是本地的，都在同一个网络。但是，当组织的位置分布在多个云平台中时，这个方法也不起作用。例如，由于单个节点协调整个应用程序，很难扩展到超出某个级别的请求。当应用程序在地理位置上分布时，这种协调延迟会使性能方面变得更加困难。无论企业的客户在哪里，仍然必须转到同一台服务器。这可能会使组织的应用程序几乎无法使用。
运行无主和完全分布的替代方法可以解决这些问题。然而，这并不像听起来那么简单。分布式计算涉及跨多个位置管理操作;如果组织的业务在混合云中运行，则必须在所有位置实施相同的数据层或数据库平台。对于完全云原生数据库服务，组织必须能够运行所有这些选项，而不会对服务级别或应用程序本身进行任何更改。
同样，这种方法必须支持数据的完全可迁移性。组织现在可能对自己的方法感到满意，但不应该将自己永远锁在特定的公共云提供商的数据管理平台上。如果一个应用程序或一批服务周围的情况发生了变化，那么组织可以自由地将数据从一个云平台或数据中心位置移动到另一个云平台或位置而不会受到惩罚。更重要的是，组织不必只是为了保持服务的运行而重新开发该应用程序。
从数据库的角度来看，这涉及支持分布式计算环境，而无需锁定特定云计算提供商的产品。通过使云计算数据库独立于云计算提供商或基础设施，组织应该能够避免一些潜在的问题。应该能够保持内部部署和现有数据中心基础设施的优势，并在有意义的地方使用云计算，而不是绑定到单个云平台。从长远来看，架构和应用程序开发的好处将会得到更大的回报。
保持对数据战略的控制
对于数据中心专业人员来说，处理这些问题和支持应用程序开发团队意味着要仔细考虑通常存在的错综复杂的存储、数据库和应用程序基础架构组件。这种新老技术的混合很难从头开始拆分和替换，即使将其全面迁移到云端。相反，很多组织已经在研究如何将API和应用程序成功地集成在一起以满足这些业务结果。
内部部署的数据中心不会很快消失。虽然很多组织正在充分利用公共云，但可以完全转向公共云的组织的数量有限。对于大型企业而言，像企业资源计划(ERP)这样的传统应用程序通过集成和API连接在一起将使其变得不可能。相反，在混合云和多云模式下跨多个位置运行将是在可预见的未来交付应用程序的最常用方法。这意味着需要更多的关于分布式计算和数据库设计的思考才能跟上进度。
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