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向任何一位首席信息官询问他们对多云的想法——数据和应用程序可以无缝地跨越所有公有云、私有云和本地系统，以尽可能降低成本，提高性能——你可能会得到两种截然不同的回答。
其中一种典型的回答来自那些还没有将计算迁移到AWS、微软Azure和谷歌云等公有云的首席信息官。他们对这个概念完全不感兴趣。因为他们一直认为云就是这样工作的。
另一种回答呢？这来自那些曾经和其他人有同样想法的首席信息官。他们将数据和工作负载迁移到公共平台。现在，他们仍在想，是否真的可以实现多云。
是的，这是有可能的。事实上，我们现在开始看到出现了一种稳定的新产品，以解决目前多云的缺点。今年1月，Gartner为这类新兴产品创造了“云数据生态系统”一词。分析公司451 Research将其称为“企业智能平台”。Cloudera号称是该类别中最全面的平台，去年夏天，其将该类别称为“企业数据云”。
我称之为云2.0。总而言之，事实证明这就是云1.0所应具备的一切。
在看似无限的按需存储和计算能力的诱惑下，很多急于放棄投资数据中心决策的早期采用者完全跳入了云模型。但是很多人很快发现他们一开始就被卡住了。
这有两个原因。首先，他们被长期合同锁定，之所以签订这些合同，是为了在不知道他们实际需要多大能力的情况下获得优惠价格。因此，尽管他们支付的是固定的费用，但实际上他们最终支付了更多。有些人只使用了他们购买的一小部分能力。而那些少算了存储量和计算能力的人最终面临的是令人目瞪口呆的超额收费。
第二个原因是，他们了解到，在所有相关元数据都完好无损的情况下，很难把数据从云服务迁移回来。放弃历史记录和其他描述性、上下文环境关联关系会大大降低数据在未来分析中的价值。
在某种程度上，为了摆脱困境，企业越来越多地投资于自己的私有云，要么外包给第三方数据中心，要么以传统的、非常实用的本地化方式进行投资。他们的目标是最大限度地利用自己的资源，只有在绝对必要时，才将突发应用迁移到云端。
联想数据中心集团软件定义基础设施业务技术总监Henry Vail告诉我：“肯定有很多回迁活动在进行。客户非常喜欢混合云的概念。所以，他们开发或者外包自己的私有云。”
重要的是要明白，那些冒险进入云计算领域的企业一如既往地对云模型充满热情，并始终致力于云计算。即使是一些尚未投入实际云计算的企业，也在投资虚拟机、容器和微服务，因为这能受益于其灵活性和效率。
云提供商都在使用他们自己的混合云服务来做出响应。事实上，去年年底，三大公有云提供商各自推出或者增强了将其服务扩展到私有云部署的计划：
·AWS宣布了自己的基础设施即服务产品——AWS Outposts
·微软在2017年首次引入Azure Stack，将其云服务扩展到客户数据中心，并发布了Azure Arc，扩展了Azure Stack的应用，包括了更广泛的硬件和服务
·谷歌发布了自己的混合云平台，Google Anthos。
就其本身而言，这些服务都是受欢迎的扩展。也就是说，虽然他们都在将平台从自己的公有云扩展到托管的私有云和本地的数据中心，但没有人会让客户脱离自己的领地，而进入竞争对手的云基础设施。
无论是IBM和Redhat、HPE还是Oracle，你都会遇到与其他云提供商几乎相同的情况。像Nutanix和Dell的VMware等平台的独特之处在于它们支持多个云平台。但首先得选择一个平台。从一个平台转到另一个仍然很有挑战性。
我们很难指责公有云提供商还不能在这方面为付费客户提供顺畅的服务，尽管他们有朝一日不得不这样做。因为客户确实需要多云。
事实上，在云平台之间横向迁移的能力，以及从公有云向私有或者租赁资产纵向迁移的能力，这些都是我们在云推销时所听到的。然而，云服务提供商实际并非如此。至少现在还没有做到。
Cloudera公司行业解决方案副总裁Cindy Maike说：“客户真的希望只通过一个界面来管理所有一切。无论是出于成本还是功能方面的原因，他们都希望能够灵活地访问数据，把工作负载放在最合理的地方。现在，客户想知道他们能以多快的速度进行迁移。”
当然，答案是，这主要取决于你的云架构开发得有多好。如果你从一开始就准备好了数据和工作负载，那么就会轻松很多。
而且在整个过程中还会有很多的帮助。
例如，在业务分析和机器学习方面，Databricks、Looker和Rancher等公司帮助编排跨不同部署的机器学习项目。而Panoply、Qubole和Snowflake等公司则在混合云和多云部署之间协调数据。Cloudera公司的独到之处在于，它为数据和机器学习管理提供了新的Cloudera数据平台，这是一年多前收购Hortonworks公司合并功能的结果。
Cloudera平台的一个关键部分是它的治理功能，可以帮助运营商设置和维护元数据参数，以实现安全和合规，并进行数据分析——甚至跨云平台。当然，其他独立的数据管理平台也在追求实现多云治理。最终，所有企业都需要这样做。因为如果没有方便的数据和应用程序可移植性，我们就无法获得真正的多云数据。
这就是云2.0的核心和精髓，也正是我们在云1.0中想要的。
Mike Feibus是亚利桑那州斯科茨代尔市市场策略和分析公司FeibusTech的首席分析师，该公司的主要业务是移动生态系统和客户技术。
原文网址
https：//www.cio.com/article/3530293/cloud-2-0-is-coming-and-its-what-you-thought-cloud-1-0-would-be.html
其中一种典型的回答来自那些还没有将计算迁移到AWS、微软Azure和谷歌云等公有云的首席信息官。他们对这个概念完全不感兴趣。因为他们一直认为云就是这样工作的。
另一种回答呢？这来自那些曾经和其他人有同样想法的首席信息官。他们将数据和工作负载迁移到公共平台。现在，他们仍在想，是否真的可以实现多云。
是的，这是有可能的。事实上，我们现在开始看到出现了一种稳定的新产品，以解决目前多云的缺点。今年1月，Gartner为这类新兴产品创造了“云数据生态系统”一词。分析公司451 Research将其称为“企业智能平台”。Cloudera号称是该类别中最全面的平台，去年夏天，其将该类别称为“企业数据云”。
我称之为云2.0。总而言之，事实证明这就是云1.0所应具备的一切。
怎么回事……
在看似无限的按需存储和计算能力的诱惑下，很多急于放棄投资数据中心决策的早期采用者完全跳入了云模型。但是很多人很快发现他们一开始就被卡住了。
这有两个原因。首先，他们被长期合同锁定，之所以签订这些合同，是为了在不知道他们实际需要多大能力的情况下获得优惠价格。因此，尽管他们支付的是固定的费用，但实际上他们最终支付了更多。有些人只使用了他们购买的一小部分能力。而那些少算了存储量和计算能力的人最终面临的是令人目瞪口呆的超额收费。
第二个原因是，他们了解到，在所有相关元数据都完好无损的情况下，很难把数据从云服务迁移回来。放弃历史记录和其他描述性、上下文环境关联关系会大大降低数据在未来分析中的价值。
在某种程度上，为了摆脱困境，企业越来越多地投资于自己的私有云，要么外包给第三方数据中心，要么以传统的、非常实用的本地化方式进行投资。他们的目标是最大限度地利用自己的资源，只有在绝对必要时，才将突发应用迁移到云端。
联想数据中心集团软件定义基础设施业务技术总监Henry Vail告诉我：“肯定有很多回迁活动在进行。客户非常喜欢混合云的概念。所以，他们开发或者外包自己的私有云。”
重要的是要明白，那些冒险进入云计算领域的企业一如既往地对云模型充满热情，并始终致力于云计算。即使是一些尚未投入实际云计算的企业，也在投资虚拟机、容器和微服务，因为这能受益于其灵活性和效率。
云提供商都在使用他们自己的混合云服务来做出响应。事实上，去年年底，三大公有云提供商各自推出或者增强了将其服务扩展到私有云部署的计划：
·AWS宣布了自己的基础设施即服务产品——AWS Outposts
·微软在2017年首次引入Azure Stack，将其云服务扩展到客户数据中心，并发布了Azure Arc，扩展了Azure Stack的应用，包括了更广泛的硬件和服务
·谷歌发布了自己的混合云平台，Google Anthos。
进入多云
就其本身而言，这些服务都是受欢迎的扩展。也就是说，虽然他们都在将平台从自己的公有云扩展到托管的私有云和本地的数据中心，但没有人会让客户脱离自己的领地，而进入竞争对手的云基础设施。
无论是IBM和Redhat、HPE还是Oracle，你都会遇到与其他云提供商几乎相同的情况。像Nutanix和Dell的VMware等平台的独特之处在于它们支持多个云平台。但首先得选择一个平台。从一个平台转到另一个仍然很有挑战性。
我们很难指责公有云提供商还不能在这方面为付费客户提供顺畅的服务，尽管他们有朝一日不得不这样做。因为客户确实需要多云。
事实上，在云平台之间横向迁移的能力，以及从公有云向私有或者租赁资产纵向迁移的能力，这些都是我们在云推销时所听到的。然而，云服务提供商实际并非如此。至少现在还没有做到。
Cloudera公司行业解决方案副总裁Cindy Maike说：“客户真的希望只通过一个界面来管理所有一切。无论是出于成本还是功能方面的原因，他们都希望能够灵活地访问数据，把工作负载放在最合理的地方。现在，客户想知道他们能以多快的速度进行迁移。”
当然，答案是，这主要取决于你的云架构开发得有多好。如果你从一开始就准备好了数据和工作负载，那么就会轻松很多。
而且在整个过程中还会有很多的帮助。
例如，在业务分析和机器学习方面，Databricks、Looker和Rancher等公司帮助编排跨不同部署的机器学习项目。而Panoply、Qubole和Snowflake等公司则在混合云和多云部署之间协调数据。Cloudera公司的独到之处在于，它为数据和机器学习管理提供了新的Cloudera数据平台，这是一年多前收购Hortonworks公司合并功能的结果。
Cloudera平台的一个关键部分是它的治理功能，可以帮助运营商设置和维护元数据参数，以实现安全和合规，并进行数据分析——甚至跨云平台。当然，其他独立的数据管理平台也在追求实现多云治理。最终，所有企业都需要这样做。因为如果没有方便的数据和应用程序可移植性，我们就无法获得真正的多云数据。
这就是云2.0的核心和精髓，也正是我们在云1.0中想要的。
Mike Feibus是亚利桑那州斯科茨代尔市市场策略和分析公司FeibusTech的首席分析师，该公司的主要业务是移动生态系统和客户技术。
原文网址
https：//www.cio.com/article/3530293/cloud-2-0-is-coming-and-its-what-you-thought-cloud-1-0-would-be.html