多云环境下数据管理怎么搞，策略有哪些值得一试？

多云环境下数据管理怎么搞,策略有哪些值得一试？

根据IBM商业价值研究院的报告《混合多云平台上的数据与AI集成》，企业采用多云策略的首要目标是提高运营韧性、优化成本和加速创新，但这也带来了数据管理的复杂性，数据可能散落在亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等多个平台上，甚至还有本地数据中心，要搞定这个问题，核心思路不是追求一个“万能”的单一解决方案，而是建立一套统一的管理“章法”，以下是几个值得一试的核心策略。

首要策略：建立一个统一的数据治理框架 这是所有策略的基石，你不能让每个云平台都自成一体，各搞一套数据标准，你需要一个顶层的、统一的数据治理策略，这个框架要明确回答几个关键问题：数据归谁所有？谁可以访问什么数据？数据的质量标准是什么？数据的安全和合规要求如何满足？欧盟公民的个人数据（受GDPR保护）是否被允许存储在某个特定区域的云上？这个框架就像宪法，所有后续的技术选择和管理行为都必须遵守它，Gartner在多个报告中强调，缺乏统一的数据治理是导致多云计划失败的最常见原因之一，你需要任命一个跨职能的数据治理委员会，来制定和监督这些规则的执行，确保在各个云环境中的一致性。

核心策略二：拥抱数据虚拟化与集成 当数据分布在各地时，一个非常实用的策略是采用数据虚拟化技术，数据虚拟化就像一个“数据翻译官”和“数据聚合器”，它不需要你把所有数据都物理地搬运到一个集中的巨型仓库里（那样做成本高、速度慢），而是创建一个虚拟的数据层，这个虚拟层可以连接到各个云上的数据库、数据仓库，当业务人员需要分析数据时，他们只需要向这个虚拟层提问，它会自动去各个云上获取相关数据，整合后返回结果，这大大降低了数据搬运带来的延迟和存储成本，根据数据集成供应商Informatica的观点，这种方法特别适合需要实时或近实时访问分散数据的场景，比如客户360度视图，对于需要极致分析性能的场景，你可能还是需要定期将数据整合到某个集中的数据平台（如Snowflake、Databricks），这就是数据集成和ETL（抽取、转换、加载）工具发挥作用的地方了，策略应该是虚拟化与有选择的物理集成相结合。

关键策略三：严格执行数据安全与合规策略 多云环境极大地扩大了安全防护的“攻击面”，每个云服务商（CSP）都提供自己的安全工具，但依赖它们各自为战是危险的，你必须实施一个跨云的统一安全策略，这包括：

• 统一的身份和访问管理（IAM）： 使用像Okta或Azure Active Directory这样的工具，实现单点登录和统一的权限控制，确保员工无论在哪个云上操作，其访问权限都是一致的、受控的。
• 无处不在的加密： 确保数据在传输过程中（从一个云到另一个云，或从云到用户端）和静止时（存储在磁盘上）都处于加密状态，尽可能由你自己掌控加密密钥，而不是完全依赖云服务商。
• 持续的安全监控： 使用可以跨云工作的安全信息和事件管理（SIEM）工具，集中收集所有云平台的安全日志，进行统一分析和威胁检测，这样才能及时发现异常行为。

基础性策略：实现数据可观测性与成本管理 在多云环境中，你很容易对数据的流动、性能状态和产生的费用“失明”，你必须建立强大的数据可观测性，这意味着你需要工具来监控：数据管道是否正常运行？数据质量是否达标？数据的血缘关系（即数据从哪里来，经过了哪些处理，被谁使用）是否清晰？当数据出现问题（比如质量下降）时，系统能否自动报警？ 成本管理至关重要，云资源的按需付费模式很容易导致浪费，你需要使用专门的云成本管理工具（如Flexera、Apptio），它们可以分析你在各个云上的账单，识别出未被充分利用的资源，给出优化建议，并设置预算警报，防止出现“账单惊吓”，根据Flexera发布的《2023年云状态报告》，优化云支出连续多年成为企业最高优先级的工作。

长远策略：构建数据网格架构 这是一个更前沿但非常有潜力的策略范式，由ThoughtWorks的首席顾问Zhamak Dehghani提出，数据网格认为，传统的、集中式的数据团队和平台会成为瓶颈，它提倡一种去中心化的社会技术架构，核心思想是：将数据的所有权交给最懂这些数据的业务领域团队（用户数据由用户领域团队负责，订单数据由订单领域团队负责），每个领域团队将自己负责的数据视为一种“产品”，提供标准化的、高质量的数据接口给其他团队消费，中央平台团队则不再大包大揽地处理所有数据，而是提供一个自助式的基础设施平台，让各个领域团队可以轻松地管理、发布和保障自己的数据产品，这种架构能极大地提高数据管理的敏捷性和可扩展性，特别适合大型、复杂的多云组织，但它对企业的组织文化和技术能力要求很高。

多云数据管理没有一劳永逸的银弹,它是一场需要从治理、技术、安全和成本多个维度同时推进的“持久战”，成功的起点是建立一个强有力的统一治理框架，然后灵活运用数据虚拟化、统一安全、可观测性等工具和手段，并根据自身情况考虑像数据网格这样的未来导向型架构。