多云管理工具又出新品了？

相信大部分企业采用多云战略的初衷是选择一套最符合自身需求的服务。但当云服务数量成倍增长时，管理的复杂性也日益水涨船高。市场中存在一些工具可能会为企业提供帮助，但他们也需要进行谨慎选择。

对于企业来说，很不幸，云管理工具市场越不断发展，他们就越难找到合适的工具。比如市场整合就是企业需要考虑的众多因素之一。一些领先的供应商已投入别人门下，比如微软收购了Cloudyn，VMware收购 CloudHealth Technologies。在未来，这样的整合有可能会减缓这些第三方工具厂商的研发势头，企业组织需要考虑其首先供应商所有权的变化是否会影响到产品，并最终影响到云管理策略。

此外，专用的多云管理工具，比如那些为安全性、成本和性能而构建的工具，并不总是许多企业的终极目标。编排框架(如Kubernetes)和在其上构建的应用程序平台有时可以为多云部署提供更多的管理一致性。OpenShift等产品底层抽象基础设施，会将管理视为一个基础架构组件，而不是事后才使用的工具。

在过去的几年中，云管理工具发生了很大的变化。这些工具曾经被用作中间服务或抽象层，以将公有云(成本)压缩到最小。但是，随着组织转向更高级别的云服务和敏捷开发实践，这些工具现在更多强调的是对自动化和治理的支持。

下一代的云管理工具和方法侧重于以下三个特性:

以操作系统为中心的工具会跟踪组件从而满足需求并处理云服务。它们通过自问“什么”和“谁”等问题来自动帮助企业实现安全性。例如，他们可能会跟踪哪些开发人员正在使用哪些特定的服务，用于什么目的和什么时候。该工具记录所有服务使用情况，以支持自动更新、更改管理和配置管理，这些是开发和操作的基础。

这种方法会在云原生服务之上部署服务，并创建一种跨不同云的平台查看存储、计算、安全性和其他资源的单一方式。其思想是提供一种查看存储、计算和其他相关IT概念的通用方法，以便将后端降低到本机API级别。这种技术减少了人为干预，从而限制了错误，加快了管理。

但是，请记住，如果企业在抽象服务下隐藏了更多的本地服务，那么他们将稀释这些服务的价值。例如，如果使用公有存储概念，并且只使用服务来存储、检索和删除，那么企业可能会错过仅限于单个提供者的本地服务，比如回滚(rollback)。

容器编排(Container orchestration)借助Kubernetes等技术而流行，它支持云原生服务的管理，因为该技术会将企业编排为一种容器，并使用容器编配工具进行归集和管理。

企业可以共享资源，并将不同容器作为单个集群或组进行扩展和管理。开发人员和操作团队可以更好地控制他们的工作负载，因为他们可以将容器作为微观或宏观概念来处理。

这种方法以开发人员和操作系统为中心，可以提供云之间的可移植性。很多企业已经使用了这些工具，因为容器是标准化的，没有与任何技术堆栈相结合。然而，并不是所有的应用程序都可以轻松地放置在容器中。例如，COBOL和基于文件的数据库系统没有很好的容器部署类别划分。这需要重新开发工作和重新部署工作。

云管理工具的下一个目标是什么?当前的市场环境表明，企业对云管理的需求非常明显。大多数企业无法抗拒使用多个云，因此需要有工具来支持企业大规模使用云。

企业可以注意的一点就是供应商是否关注利用机器学习来支持这些工作。CA Technologies和Densify等公司已经在自己的服务中加入了人工智能，它们希望在未来帮助企业管理跨多个环境的工作负载时，人工智能将成为更多公司关注的一个领域。