运用这些策略，简化混合云迁移的复杂性，获得最大价值。
译自 4 Guidelines to Tame Your Hybrid Cloud Migration，作者 Silvia Davis。
采用混合云模型迁移应用程序的吸引力源于它提供的扩大商业利益：成本节省、一致性和快速部署。值得注意的是，Gartner 预测今年公有云支出将大幅增长 21.7%，这在很大程度上归因于这些好处。然而，成功实施混合云交付的过程复杂，通常需要通过应用程序故障、开发人员沮丧和错过市场机会等挑战来学习。当云转换计划倾向于关注基础设施迁移而忽略建立持续应用交付的治理政策时，这些问题就会出现。
在这种背景下，变量比以往任何时候都更难控制，那么当某些事情出错时，如何避免经典的“现在我们该怎么办？”的情况呢？答案在于采用整合了智能化、自动化、可扩展性、治理和安全性的连续应用交付生命周期方法，这些要素有助于无缝交付高质量、可靠的应用程序。
尽管云转换的好处是不可否认的，但混合云模型也带来了许多挑战。一个核心问题突出：复杂性。正如德勤咨询公司云服务首席云战略官 David Linthicum 所说:
“...[混合云环境]通常会沦为孤立的、筒仓化运作的云。当这种情况发生时，每个云环境都需要专用的运营团队和程序，这会增加复杂性、异构性、操作不一致和安全性挑战。”
这种复杂性以几种方式显现，可能会使你陷入困境并危及商业价值:
- 更多微服务，更多流水线：为了优化云利用和更快交付，应用程序被分解成微服务，多个流水线和工具出现。这导致不一致、冗余和更高的基础设施需求。这可能增加变更失败的风险，并给开发人员增加额外的压力。
- 传统应用维护：运行集成的从传统到云的应用程序需要的资源和团队协作远远超过预期。这就像在旧基础设施城市上重建一座现代城市，同时确保一切顺利运行，没有任何中断。你将需要支持两者。
- 熟练人才短缺：管理混合环境需要专业知识，很难找到掌握正确技能的人才，并防止员工烧伤。通过提供有效的工具来最大限度地减少手动任务，可以帮助提高开发人员的体验，减少员工流失，无需专业知识也可以提高生产力。
- 安全和合规缺陷：工具扩张、安全漏洞和审计要求带来了新的挑战，增加了失败、宕机时间和不合规罚款的可能性。在混合环境中部署应用程序会引入新的安全问题，例如网络犯罪分子在应用程序级别利用漏洞、执行代码注入或发动篡改攻击，以及遵守 Sarbanes-Oxley(SOX)或医疗保险便携和责任法案(HIPAA)等法规的要求。所有这些考虑因素都必须贯穿软件交付过程。
- 总拥有成本(TCO)的增加：频繁地在公有云提供商之间切换，修复变更失败和业务中断的成本都是隐藏成本的一些例子，这些成本会增加 TCO。您切换得越多，失败的可能地点就越多，特别是如果您不协调数百项任务并自动转换云提供商。
为了确保开发人员的工作在部署时不会卡住，组织应该确保他们在以下领域做了正确的工作并提出了正确的问题：
您之前过渡到云时的假设是否与当前的业务趋势和现实相符？为了保持CI/CD流水线的运行，与跨职能团队互动以识别改进、新技能和其他部署要求很重要。根据《加速DevOps 2023报告》的状态，仅“使用云”提供了混合结果。为了帮助避免这种命运，请考虑是否优先将应用程序转换为云就绪，而不是只使用举起并移动的方法。在迁移应用程序时，您是否只分析业务成果而不是只测量基础设施成本？通过持续重新审视您的云转换方法，您可以避免只检查“云框”，而且还可以优先考虑其更长期的价值利益。
您的组织是否清楚转型应用程序到云所需的工作量和资源可用性？您如何优先考虑云计划相对于所有其他事情？您能确保您的CI/CD管道和安全工具以及云管理工具已准备好进行混合应用程序部署和具有完善编排和自动化流程的监控吗？ 将应用程序部署到生产环境所需的数百项任务提供了多个潜在的失败点。创建开发人员自助服务选项以方便登记新应用程序，自动化发布流程和启动新云环境可以帮助减轻开发人员的要求，同时最大限度地减少生产失败的风险。
来自爱尔兰国家宽带公司的版本和IT更改管理器Neale Foulds说："如果您做某事三次，则有强有力的论据支持自动化。我们数千次地做事情，我们每次都希望获得可靠的确定性结果。"
始终自问："有什么可以做的来最大限度地减少手动传递、脚本编写和减少生产中的变更失败？"
编排和自动化的成功需要坚实的安全流程同步运行。建立治理政策、质量检查和遵守行业规范可以确保精确执行以最大限度地减少业务中断和责任风险。如果没有安全和合规护栏到位，组织将无法从上述开发人员生产力的所有收益中受益。要问的问题包括：您是否有检查机制来验证人工智能(AI)生成代码的安全性？发布流程中存在哪些潜在的安全漏洞？
分析最终是推动业务价值持续调整的关键。《加速 DevOps 2023 报告》指出，“改进工作永远不会结束。在系统中找到瓶颈，解决它，然后重复该过程。”
AI 为您的动态环境提供持续的反馈循环，以保持今天、下个月和明年的正常工作。AI 通过分析历史结果并根据该历史记录进行预测，为企业提供有关什么功能正常、不正常或缺失的可见性。利用这些数据可以帮助您预测未来可以交付的现实情况，并确定云环境中可能发生的潜在故障点。将持续反馈与管理您的持续业务假设联系起来，将有助于您创建一个安全和流畅的流程来转型和迁移应用程序到云，同时避免风险并实现业务成果。
最终，能够关注创新和市场领导力等业务利益，而不是交付流程和基础设施的门槛要求，需要依赖上述讨论的原则。这些是软件开发和交付领导者在整个软件开发生命周期中所依赖的同样的核心原则:有效管理的团队，复杂应用程序迁移的编排以及自动化可重复部署到异构环境。添加AI驱动的分析功能可系统性地识别瓶颈、提高效率并预测迁移延迟、更改失败或合规缺陷的风险。
探索新兴趋势，并了解有关如何从混合云环境中提取业务价值的更多信息，请参阅我们的电子书:《将混合云的复杂性转化为业务优势》。