多云和分布式计算

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即使公司更多地致力于云计算，他们也无法解决围绕数据和云存在的真正问题。公司正在将其IT战略投入云计算。越来越多的IT预算正在转向云服务和运营支出，而不是资本支出。与此同时，IT团队被要求加强并领导可以改善公司方向的数字计划。

企业正在增加对云服务的支出，以提高灵活性并实现更大的增长。IDC已将其对全球云基础设施支出的预测提高至2018年的652亿美元，随后几年将同比增长37.2％。基础架构支出的增加包括计算，存储，数据和应用程序服务。

对于使用云来支持其新服务的公司，计算和存储等领域可以快速扩展。但是，数据库元素要复杂得多。来自应用程序的数据必须存储，存储和用于分析，数据库仍然是随着时间的推移管理这些数据的最合适方式。这些数据库实现现在也正在转向云 - 根据市场研究未来，全球云数据库市场预计每年达到216.6亿美元，并且应该增长到2072年的46.78％。

此研究估算涵盖了一系列不同的云数据库部署选项，从完全托管服务到云数据库平台购买。然而，这一系列选择并不一定能提供许多公司所寻求的自治水平。跨多个服务或混合部署运行数据库更加困难。

许多公司和软件开发团队正在采用基于容器的技术，为他们的应用程序提供一定程度的自主权，这些应用程序是为在云中运行而构建的。容器可以在任何兼容的公共云服务或内部云服务上运行，因此这些应用程序不依赖于任何特定的提供程序。但是，大多数数据库服务都不支持相同程度的独立性。为了理解这是为什么，值得进入一些数据库设计理论。


将应用程序转移到云时，可以分散这些应用程序并在分布式环境中运行它们。在云中运行 - 无论是在混合云中还是在多云模型中 - 都会将应用程序分散到不同的站点，然后这些站点必须相互通信并处理所创建的任何新数据。随着时间的推移管理数据涉及选择处理一致性，可用性和分区容错，或简称CAP。

任何分布式数据存储都必须随时间保留和管理数据。根据您的应用程序要求，您可以优先考虑是否要优化性能，数据一致性或可用性。在CAP下，您可以选择您将专注于优化的两个元素，第三个元素将是较低的优先级。因此，这会导致围绕应用程序性能，一致性和可用性进行潜在的权衡。但是，应该注意的是，仍然会提供类似一致性的区域，但不会达到某些应用程序可能需要的性能级别。

对于设计应用程序以在云中运行的架构师，分布式计算方法已经进一步发展。无论是在内部私有云上运行还是在公共云服务上运行，任何服务都必须采用相同的CAP方法。数据库本身必须与多个云服务兼容并在多个云服务上可用，并以相同的方式在所有云服务上运行。但是，大多数公共云数据库服务都与云提供商绑定，或者只能在混合环境中运行。

在云中运行数据库将涉及提前思考并解决这些问题。例如，可调整的一致性和最终的一致性是在应用程序吞吐量和性能更重要时满足数据一致性要求的选项。相反，对于需要实时数据一致性和特定交易订单的应用程序，性能可能不是必需的。同样，您是否愿意为数据自治交换多云支持？

在容器中部署应用程序可以为公司提供更大的灵活性和独立性，但这也必须与数据管理策略一起完成。如果不同时考虑这种方法，就很难充分利用多云的潜力。

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