单一的事实来源。因此，在部署多云架构时，必须充分考虑数据管理与多云的结合，通过早期规划和使用已知多年的通用数据架构，避免数据管理问题。事实上，大多数企业面临的问题的核心是试图将数据提升和移动到多云，而没有很好地预见可能出现的常见问题。在多云架构中，往往面临以下数据管理问题：1）数据孤岛的形成使用多种云服务可能会导致数据孤岛，难以跨平台整合和管理数据。虽然企业数据中心也存在数据孤岛的问题，但部署多云架构会使数据孤岛更大。针对这个问题，企业需要使用数据集成的方法来解决，比如使用数据集成技术、数据抽象/虚拟化或其他广为人知的技术。2)忽视数据安全确保跨多个云服务的敏感数据的安全是一项复杂的任务，通常会增加安全风险。因此，企业必须制定强大的数据安全策略，以满足每个云服务的独特安全需求，同时不增加处理数据的复杂性。这通常意味着通过使用中央安全管理器或公共云提供商上存在的其他技术（换句话说，超云或元云）来抽象本机安全服务。这一层逻辑技术存在于云之上，这个概念现在似乎正在发生转变。三）在不考虑数据可移植性的情况下将数据从一种云服务迁移到另一种云服务可能具有挑战性。出于这个原因，拥有一个可靠的数据可移植性策略非常重要，该策略将数据格式、大小和依赖性考虑在内。大多数转向多云的人都无法回答这个问题：你如何将这个数据集从这里移动到那里，从单云和多云部署，再回到本地。因此，企业在部署多云之前，必须做好数据可移植性的规划。4)没有集中的数据管理如果您尝试手动完成所有操作，那么跨多个云服务管理数据可能是一项资源密集型任务。因此，必须有一个集中的数据管理系统，能够处理不同的数据源，并保证数据的一致性。同样，这需要集中化、公共云提供商之上的抽象和本地数据管理实现。这表明企业需要按照自己的方式解决数据复杂性问题，而不是数据复杂性本身的问题。V)缺乏互操作性多云架构的最大问题是互操作性，它实际上是迄今为止列出的问题的组合——数据孤岛、数据可移植性和缺乏集中数据管理。但是，它的存在必须单独注明。确保不同云服务和云数据的互操作性可能是一项艰巨而痛苦的工作，需要清楚地了解每种云服务支持的数据交换标准，并制定弥合差距的计划。大多数数据只是在没有考虑也没有互操作机制的情况下被扔到云端。当互操作性应该是战略性的并且在部署前后得到很好的理解时，互操作性就变成了一种战术练习。随着多云概念越来越流行，企业不假思索地以最快的速度奔向多云，然后就看不到多云或云迁移的投资回报。因此，建议所有企业在部署多云时一定要做好功课和规划，充分选择合适的技术来解决多云数据管理问题，为您和您的企业节省大量时间和金钱。原标题：数据是大多数多云部署的绊脚石原作者：DavidLinthicum
