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混合云迁移参考指引

2019-11-28        明辰智航技术部

根据调研机构Rightscale公司发布的的2019年云计算状态报告,超过80%的企业使用多云策略,该策略通常由依赖于公共云和私有云的混合云模型组成。
 
平均而言,每个企业使用4.9个私有云和公共云来运行应用程序并尝试新服务。
 
 Williams认为这是前进的方向。他说:“我认为很多企业将会同时利用混合部署的多云解决方案。”
 
当企业确定最适合自己的业务以及考虑将更多的应用程序和数据转移到云中时,并且分配给本地资源的物理空间时,这一点尤其正确。
 
Perry认为,多云将成为未来的标准。他希望企业拥有首选的云平台,但很少哪家公司只采用单一的云平台。这是毫无意义的。
 
实际上,根据Cloudera公司在《哈佛商业评论》上发表的一项研究报告, 54%的IT经理预计他们存储在公共云服务器中的数据量将在未来12个月内增加。此外,一半的企业预计到2022年将人工智能和机器学习平台部署到云中。
 
Perry表示,这并不意味着内部部署数据中心的应用将会消失,特别是对于具有关键任务运营的组织(例如医院和电力公司),这不会立即进行改变,还需要一段时间。
 
他说,最可能的情况是,企业可能会根据自己创建和部署的内容进行选择,将有很多更新、更现代的应用程序完全在云中运行,内部部署数据中心的应用将会持续很长时间,但是企业将更多的业务转移到云中。而多云是企业云迁移的长期发展方向。
 
迁移规划及策略
云安虚拟化监控平台帮助用户完成云迁移的三个最重要的步骤:
发现:迁移前评估准备,发现应用、基础架构与资产的依赖属性。查看当前资源的分布情况,帮助用户在迁移中运行这些应用时所需的资源预算。
迁移:验证依存关系,并确保需要迁移的所有资产在迁移过程中确实得到移。
验证:验证应用性能和依赖项更新,并通过比较迁移前后的性能来进行优化。
 
无代理自动发现基础架构和应用路径
代理会带来额外的开销。云安对于应用和基础结构发现完全是无代理部署。
通过深度数据包检测,可自动发现4000多种应用。
分析应用的响应时间,流量和会话,不会干扰现有流量和服务。
使用机器学习算法,对未知的流量进行分类。
 
映射整个数据中心的依赖关系
深入了解数据中心的基础架构、资产和应用及其依赖关系。
通过自动发现多层应用的拓扑图,缩短了分析的时间。
发现每个应用程序的KPI,例如应用程序响应时间,流量,数据包数等。
 
识别当前存在性能问题的虚机,通过云安的根本原因分析进行迁移之前解决。将性能不佳的虚机迁移到新的数据中心时,迁移后的性能可能会变差。
全面可视化资源调配和使用情况,可帮助计算成本以供迁移中使用。
分析虚拟机,虚磁盘和数据存储之间的读/写延迟和IOPS上的存储趋势评估
识别网络吞吐量和网络延迟及问题导出应用和基础架构依赖结果到迁移团队
将基础架构和应用清单及其依存关系的结果导出到迁移实施团队。
通过IP,端口及协议,根据源/目标资产名称,源/目标资产IP地址导出结果。
 
边界负载流量估算
可视化迁移前流量,以帮助估计将来的云预算,及跨云边界运行的工作负载。
将结果导出到迁移实施团队。
 
迁移期间监控
实时可视化监控帮助在迁移中树立信心,还可以随时回溯观察,对业务连续性的损失降到最低迁移后业务连续性验证
提供跨云后应用和基础设施的可视化及服务质量及性能的可视化验证。
提供应用依赖关系映射为混合云业务应用提供迁移后的验证。
验证关键业务的可用性以及混合云迁移后最终用户的性能改进。
 
云安虚拟化监控系统可以帮助用户了快速了解虚拟化资源架构,定位应用效能下降的根本原因。详情请致电北京明辰智航科技有限公司
联系方式:010-62110252
 
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