探索下一个采用混合云的时代
混合云领域正在迅速发展，一些企业难以跟上新的创新。Gartner预测，到2028年，现代化工作将达到顶峰，在云环境中运行的工作负载将从2023年的25%上升到70%。到目前为止，将工作负载迁移到云端主要涉及处理相对容易的数据和在本地运行的工作负载，这是很容易实现的目标。下一波数据向云的迁移不会那么容易，需要对事务性数据和应用有更深入的了解，而这些数据和应用现在很多都在大型机上运行。
从评估迁移的业务案例到驾驭数据治理和遵从性的复杂性，迁移过程的每个方面都提出了独特的考虑因素，需要仔细考虑。对于处于混合云采用下一个时代的企业而言，必须考虑一些策略和考虑因素，以更好地发掘尚未开发的潜力。
探索未知领域
随着企业开始迈向混合云，必须明确数据迁移的目的。无论是利用先进的人工智能工具，还是开发面向用户的创新应用，数据的可访问性对于推动变革举措至关重要。通过阐明明确的目标，企业可以将其迁移投资与总体业务战略结合起来，从而最大限度地利用云计算所带来的价值。
每一次成功的旅程都是从地图开始。故此，现有数据资产的全面清单，对于有效地迁移到云是必不可少的。特别是对于已建立的企业，遗留数据可能分散在各种存储库中，这使得全面评估具有挑战性。确定这些数据孤岛，并了解它们适合各种现代化工作的位置，对于确定它们是否是数据迁移的优先事项至关重要，从而帮助组织有效地分配资源。
这一发现过程不仅增强了对整个数据环境的可见性，而且还有助于识别冗余或过时的数据集，这些数据集可以归档或退役，从而优化存储和运营成本。此外，通过映射数据依赖关系和相互关系，企业可以减轻数据碎片的风险，并确保信任和无缝集成到混合云环境中。这还可以更彻底地分析数据驻留要求和监管约束，使组织能够主动解决合规性问题，并最大限度地减少与数据迁移相关的潜在法律和声誉风险。
总体而言，系统的数据发现和分类方法是成功采用混合云的基石，为强大的数据治理和未来的可扩展性奠定了基础。
战略性地决定哪些工作负载应该迁移到云端
并非所有工作负载都注定要进行云迁移。虽然云原生解决方案的吸引力是不可否认的，但由于各种因素，特定的应用可能仍然最适合大型机环境。
一个关键的考虑因素是性能要求;一些事务性工作负载可能需要大型机系统提供一致的高处理速度、低延迟和高可用性，因此不适合迁移到云计算。此外，法规遵从性在确定云迁移是否适合特定工作负载方面发挥着重要作用。金融和医疗保健等处理敏感客户数据的行业必须遵守严格的监管框架，这些框架可能会限制云迁移的可行性。此外，在评估将工作负载迁移到云时，必须仔细权衡成本因素。
虽然云解决方案提供了可扩展性和成本效益优势，但某些工作负载可能会产生更高的运营成本，或者需要大量的重新架构才能在云环境中实现最佳功能。因此，组织必须为每个工作负载识别最佳部署模型，在创新和实用主义之间取得微妙的平衡。组织可以最大化采用混合云带来的价值，同时通过对工作负载特征进行全面评估，并使迁移策略与总体业务目标保持一致，降低潜在风险并优化资源利用。
然而，即使在工作负载保持不变的情况下，数据通常也可以提供给云应用、分析和人工智能计划，要么通过虚拟化查询提供访问，要么在平台之间不断复制和同步数据。
采用分阶段的工作负载转移方法有助于平稳过渡到混合云。增量策略不仅可以最大限度地减少中断，还可以实现云部署的迭代优化，从而促进持续创新和敏捷性。将迁移过程分解为可管理的阶段，允许有目标的资源分配和风险管理，确保精确地执行每个工作负载转换，并将对日常操作的影响降到最低。
此外，采用分阶段的方法提供了反馈和航向修正的机会，使组织能够根据实时洞察和不断发展的业务需求来改进其迁移策略。通过对提供即时业务价值的高影响力数据进行优先级排序，组织可以在迁移过程的早期展示切实的好处，从整个企业的涉众那里获得支持和支持。随着数据和工作负载逐渐迁移到云端，组织可以利用混合架构的灵活性来优化资源利用率，并迅速适应不断变化的市场动态。最终，数据和工作负载传输的分阶段方法加快了云采用的步伐，并为在日益数字化的世界中实现长期创新和竞争优势奠定了基础。
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