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资料来源：Alexander Cherevko / Dreamstime
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我们与Turbonomics首席执行官Ben Nye讨论了云的未来。
如果我们最近几年了解到有关云部署增长的一件事，那就是事情会变得非常复杂。有公共云，私有云和混合云，两者之间的定义模糊。云平台和成本结构的名单越来越多。合规只会变得更加复杂...如果这听起来像一个人所无法企及的那样，那么您可能是对的。毕竟，我们只是人类。
去年，当我们与Turbonomic的首席执行官Ben Nye进行交谈时，我们深入研究了自主计算，以及如何将其用于解决人们无法有效管理的，日益复杂的数据驱动环境的问题。对于长期坚持应用程序管理的中断/修复模型的系统管理员来说，这是一个新的范例。将所有控制权移交给软件是一种新方法。但是从实际的角度来看，在满足日益复杂的数据中心的拥挤的云市场中，基于对工作负载的实时需求实时分配和配置云资源已成为强大的力量。
Techopedias Cory Janssen再次与Ben坐下来，讨论了过去一年云环境的变化，可能的变化以及公司如何改变其管理云资源的方式。
科里： 自上次讨论以来已经过去了一年多，在过去的一年中，云领域发生了哪些最大的变化？
本： 这个市场的活力一直没有减弱。我们在上一次采访中谈到的变革步伐有所加快-传统的网关硬件供应商让位于数据中心和云中的软件-已加快了步伐。而且，云供应商之间的竞争（主要是AWS和Azure）正在加快步伐，同时还建立了新的联盟（Google和Cisco，VMware和AWS）。
因此，在这种背景下，CIO关心什么？许多公司正在实施云优先策略，这要求他们弄清楚哪些工作负载应该进入公共云，哪些工作负载应该保持私有。
混合多云的未来正以比预期更快的速度向我们所有人发展。这种变化的步伐迫使人们采用一种新的方法来管理和优化IT。
科里： 在企业空间中，整个云的概念似乎正在向混合型转变。关于云的旧观念死了吗？混合是新云吗？
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当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
本： 毫无疑问，这将是混合云的未来。在采用混合云这一事实的过程中，我们看到了惊人的变化步伐；公有云的增长非常好，但这并不意味着私有云正在缩小。如果您查看各种预测这种趋势的消息来源（例如Cisco Cloud Index和Morgan Stanley CIO调查），则在将它们结合在一起时，您会看到私有云的增长率大约为3-5％，而私有云的增长率大约为60％。公共云。
在公共云中，不仅本地应用程序或新应用程序都越来越采用复杂的企业应用程序，而且将更多面向生产的应用程序带入其等效的公共云环境中。
这种现实是一个强制功能，需要仔细考虑如何以最具成本效益，最高性能和最合规的方式来管理这些更改。
科里： 目前，关于机器学习的讨论如此之多。几年前，你们正在研究软件的自主功能。您是否在谈论让云管理脱离人为控制方面处于领先地位？
本： 幸运的是。许多人认为大数据是管理性能的方式，在没有这种情况的情况下，他们使用较旧的资源调配和手动干预技术–基本上，人们对机器生成的警报做出响应。我们认为所缺少的是能够理解需求的能力，因此应用程序工作负载可以基于高级实时分析，自动对运行位置，何时启动或停止，何时增大或缩小做出明智的决策。答案是一个自我管理系统，它比过度配置和追逐机器生成的监视警报的效率要高得多。与传统的大数据练习相比，此方法效率更高，更及时，因为人们在不了解他们要收集的内容的情况下汇总了大量数据。然后，他们必须将该数据移动到通用存储库或数据仓库中。然后，他们必须构造数据，将数据关联起来，所有这些目的都是为了找到一个推断。
不是大数据的忠实拥护者。我们的智能是用于绩效管理的另一种AI。使用大数据，收集所有数据的成本很高，而且很容易因移动数据而阻塞您要管理的系统。当您移动它，对其进行结构化，将其关联并找到一个推断时，您不再是实时的。最后，这种推论，当您得出它时，必须再次将其归还给人们。这就是使机器学习对于在大数据集中寻找洞察力如此重要的原因；对于在IT系统中进行绩效管理而言，它的价值不高。
科里： 根据Morgan Stanley CIO的研究，到2020年，所有工作负载的一半将在公共云中运行。进行这一转变时，企业将面临哪些风险？
本： 实际上，本地环境中的所有工作负载都被过度配置和未充分利用，这是IT精心策划的结果。这是组织在考虑迁移并迁移到云时所使用的基础。这已经超过二十年了。内部部署环境主要是拥有容量所有权的固定成本环境，因此无需支付任何罚款。
随着组织采用混合云，他们将超额配置的工作负载转移到云中-成本可变。如果您预留的空间过大，则需要在第二秒或一分钟之内付款，具体取决于您的公共云提供商。在这种新模型中，合规性也成为很大的风险。
科里： 从表面上看，从理论上讲，仅采用可变成本是有意义的，但是当您这样说时，它是如此简单。我的意思是，您要让架构师和IT部门也担任财务负责人。
本： 究竟。据估计，公共云的账单是预期的两倍以上。这是为什么？因为当您将工作负载迁移到公共云时，是根据分配模板进行的。您并没有加大规模和缩小规模。过度配置的可能性很高，因此您的支出水平也很高。了解工作负载的实际消耗并适当地调整大小（放大或缩小）是至关重要的：这是Turbonomic的优势之一。
科里： 通常，我认为Turbonomic在计算方面要更多一些，但是您最近在存储方面也做了很多工作。你能谈谈吗？
本： 因此，您先前的问题之一是有关云环境中发生的变化。例如，Amazon现在对计算和存储按秒定价。考虑一下市场的动态程度，从字面上看，它们可以降低到每秒提供一次。考虑到Google不到一年前才按分钟计费，因为亚马逊按小时计费，这相当疯狂。
现在，我们可以使用其定价灵活性（实际上是第二种）在Amazon中进行计算，内存，网络和存储。
科里： 我敢肯定，当您谈论那些大型数据库，所有那些大型关系数据库时，那是AWS最昂贵的实例之一，对吗？因此，您可以直接了解其中的内容。
本： 您遇到了几个重要问题。例如，如果您看一下Amazon，他们实际上已经将您对数据库的问题提高到另一个层次。数据库即服务是他们拥有的增长最快的平台即服务产品之一。而且，AWS和Microsoft都已经建立了大量的平台即服务产品。一些与大数据机器学习有关。无论您使用的是他们的数据库还是数据库，存储成本都非常大，总成本可能非常大，而可变性（或改善这些机会的机会）非常重要。这就是我们正在做的事情：运行我们针对公共云的全新Turbonomic存储功能以及我们之前提供的计算，内存和网络功能时，客户可以将投资回报率提高近一倍。
如果您看看Microsoft，他们在最近的Ignite活动中发布了许多重要公告。它们现在具有可用区和预留实例报价，例如AWS。这很重要，因为它可以显示客户的要求。但是，这也表明，与这些事物一样，存在复杂性，而复杂性会很快使人们不堪重负。
科里： 您能否谈谈Turbonomic如何将不同的云平台结合在一起？就AWS和Azure上的各种功能而言，我们一直在跳动。在过去的几年中，这几乎听起来像是一种情况，您可以选择彼此一人，但现在越来越多的公司能够将它们结合在一起。
本： 从历史上看，当引入新平台时，引入了新工具来汇总数据并将其交给人进行管理或修复。限制因素是人的技能。这种复杂性迫使采用一种新的IT管理方式。这些天，您已经听到了很多有关AI，自动驾驶数据库，数据中心等的信息。我们认为，在混合环境中管理复杂性的答案是通过能够将两者融合的控制系统来创建自我管理环境现有的差距。我们为人们提供了某种仿生能力，可以利用软件消除环境的复杂性，从而消除环境的复杂性，从而确保工作负载高效，合规和经济高效地运行，而不管它是在私有云还是公共云中。
科里： 您可能会加入Google，因为他们在接下来的几年中不断增加产品。樱桃选择每个平台上最好的服务就是全部。
本： 是。我们很高兴在将来的软件版本中支持Google环境。就您的观点而言，关于在何处放置工作负载，如何以及何时调整工作负载以及何时开始和停止工作负载，有很多决策。请记住：工作负载可能是VM或容器，也可能是VDI –因此，在试图以最低的成本，最佳的性能和最佳的价格运行的客户中，在较大的替代方案或选项中进行选择时所固有的灵活性是非常有价值的。确保合规。在这种规模下，软件可以更有效地执行此操作，而无需依赖人们在应用程序破坏或违反阈值时对机器生成的警报做出响应。
并且，考虑不断引入的新法规。有全球数据保护法规，该法规会影响您拥有的数据以及这些数据所处的位置，因此需要数据主权。然后，数据可以与其他数据集保持亲和力和反亲和力。在此之上，还有业务连续性和高可用性要求！在公共云中，如果要五个九，则需要至少在四个可用区中。您必须考虑灾难恢复，多种业务规则。实际情况是这样的：如果您不检查这些业务规则，那么每次确定工作负载的大小，开始，移动，放置或克隆工作负载时，您都不知道自己是否持续遵守法规。您要么合规，要么不合规。这是一个二进制问题。
科里： 它几乎变得如此复杂，以至于业务规则几乎使人无法处理。
本： 没错，这就是问题所在，尤其是当我们以企业中80％到90％的虚拟化规模运行时。我们的运行规模已经超出了手动干预的范围，它可以在允许应用程序中断时响应机器警报。哦，顺便说一句，我必须能够学习这些新技能，以便在公共云中以更好的条件进行相同的操作。太多了
科里： 你知道吗？当您与我谈论此事时，令我惊讶的是，根本问题不是您正在谈论迁移还是在谈论合规性问题。那里有很多重叠，而且即使您要遵守法规，许多问题确实还是重叠的。核心问题是，未来几年只会变得更加复杂。如果您现在不在正确的道路上，那么您将死在水里，因为如果您现在无法处理事情，那么您将如何在2020年处理它们？
本： 完全同意。然后，顺便说一句，它变得更加复杂，因为现在我们不仅要考虑工作负载的运行位置，还要考虑 是 工作量？因此，您实际上可能处于当今优化VM的世界，但明天可能是带有云OS的容器和微服务。好吧，很好，但是那您将如何在堪萨斯州找到一个Kubernetes人员，或者在特拉华州找到一个Docker人员？因此，人们解决这些问题的方式正在不断发展。
它有点吓人，但是如果我可以使用软件来解决该问题，那么哇，它反而会令人振奋，对吗？因为，我们将人们带入了价值链，并且我们让软件来做低价值，平凡的事情。
科里： 对。然后，您可以让高级资源实际退后一步并思考，这是他们应该做的，而不是管理警报。
本： 究竟！人们之所以进入技术领域，是因为他们对不断发展的技术领域感兴趣，并且坦率地说，他们创造了很棒的东西。这些就是进入技术的重要原因，对吧？不应被视为一种戒备制度。因此，这是一组新技能。我的意思是，有人如何实时为每个容器提供资源？还没有人回答这个问题。答案是它将通过软件来完成。