?調查表明，在新冠疫情持續蔓延期間，企業云計算的采用率急劇上升，而現在成為一種規則而不是例外。事實上，根據O'Reilly公司最近發布的一份調查報告，目前10家公司中有9家公司以某種方式使用云計算服務。

盡管許多行業組織的數字化轉型計劃正在順利進行，但全球蔓延的新冠疫情引入了兩個新的因素，迫使幾乎所有企業都將運營轉移到網絡。首先，這是他們與客戶溝通和聯系的主要方式。在出行禁令和實體店關門的情況下，客戶不得不幾乎完全依賴數字服務進行購物、獲得支持、參與個性化體驗以及與企業互動。

其次，全部轉向遠程工作使得繼續使用內部部署硬件和計算資源變得不切實際。為了確保遠程工作的團隊能夠有效地協同工作，遷移到云平臺是許多公司的唯一選擇。盡管目前的采用統計數據證明了私營部門在這方面的成功，但大多數公司在他們的云計算之旅中遇到了一些障礙。

云采用面臨的障礙

如今，有幾種不同類型的云平臺和多種云服務模型。為了簡單起見，傾向于從兩個組件的角度來考慮云計算資源：后端和前端。后端是基礎設施層。在每個云計算提供商所包含的物理服務器和數據中心之外，基礎設施層包含與信息架構相關的所有內容，包括數據訪問和安全性、數據存儲系統、計算資源、可用性和服務級別協議。前端是表示層或應用程序接口，包括最終用戶配置文件、身份驗證、授權、用例、用戶體驗、開發人員體驗、工作流等。

不久前，企業通常會在漫長的階段遷移到云平臺，根據行業專家與企業客戶合作的經驗，花費大量時間來設計和實施后端，然后對前端進行同樣的操作。發生的新冠疫情改變了這一點。在過去是一個循序漸進的過程，現在是一項具有緊迫時間表的快速工作，前端和后端系統經常協同實施，最終用戶更早地被引入以參與更頻繁的迭代。

此外，新冠疫情引入了與構建、維護和操作這些前端和后端系統相關成本的考慮。企業正在盡可能地尋求更多的成本節約，盡管從長遠來看，云遷移可以降低總體擁有成本，但它確實需要前期投資。對于那些面臨潛在勞動力和資金限制的企業來說，成本是一個需要考慮的重要因素。

激進的時間表和成本考慮本身并不是障礙，但它們肯定會在云計算部署期間帶來挑戰。那么成功的云集成還有哪些其他障礙?

(1)嘗試“提升和轉移”架構

當試圖滿足云遷移的最后期限時，企業通常傾向于將其云資源配置為其內部部署設置的精確副本，而不考慮可以抵消大量維護或性能開銷的云原生服務。在不考慮如何使用云原生服務和重新設計其工作流程的不同組件的情況下，企業最終會將所有低效率的問題帶到云中。與其相反，企業應該將云遷移視為一個考慮更好架構的機會，以節省成本、提高性能，并為最終用戶帶來更好的體驗。

(2)關注基礎設施而不是用戶需求

當數據領導者決定將業務遷移到云端時，往往更關注各種云服務的特性和功能，而沒有考慮數據科學家和數據工程師的工作流程。數據領導者通常不會針對開發人員的生產力和快速迭代進行優化，而是專注于開發強大且可擴展的后端系統。此外，數據專業人員希望在將用戶帶入云計算環境之前使云架構更加完美。但云計算環境未經最終用戶測試的時間越長，對他們的用處就越小。建議在初始云環境中引入最少量的數據、開發環境和自動化工具，然后引入用戶并根據他們的需求進行迭代。

(3)無法在云中訪問生產數據

數據專業人員通常啟用許多不同的云原生服務來幫助用戶執行分布式計算、構建和存儲容器映像、創建數據管道等。然而，在企業的部分或全部生產數據在云計算環境中可用之前，它不會立即有用。企業領導者應該與他們的數據工程師和數據科學團隊合作，確定哪些數據子集對他們可以在云中訪問、遷移數據，并讓他們親身體驗云服務的好處。否則，企業領導者可能會發現，由于具有數據重力，幾乎所有生產工作負載都停留在內部部署設施中。

更順暢的云遷移

盡管面臨重重障礙，但數據領導者可以采取許多措施驟來確保他們的云計算部署盡可能順利。此外，采取這些步驟將有助于最大限度地提高云采用的長期投資回報：

(1)集中新數據和計算資源

許多企業提供的計算和數據分析資源過多或過少，最終導致解決方案比較分散，并且文檔記錄不足。因此，企業的采用速度很慢，用戶的大部分工作都是在孤島設施或筆記本電腦上完成的，新的數據工程師和數據科學家的入職可能是一個混亂的過程。企業領導者可以通過關注最常見用例和工作流的核心數據集和計算需求，并集中解決方案來避免這種情況。集中資源并不能解決所有問題，但它將使企業能夠專注于最主要的挑戰和瓶頸，并為大多數人提供支持。

(2)盡早讓用戶參與

通常情況下，在告知用戶云計算環境準備就緒可供使用之前，需要數月甚至數年的基礎設施管理和部署工作。不幸的是，這通常會導致云計算環境利用率不高。為了克服這種資源浪費，數據領導者應該針對最終用戶體驗、工作流程和用例進行設計;在這過程中盡快加入最終用戶;然后與他們一起更新迭代，并按照優先順序解決最大的挑戰。他們應該避免以設計完美架構或理想工作流程的名義延遲使用。與其相反，企業領導者可以盡早讓關鍵利益相關者和代表用戶參與進來，以獲得關于應該在哪些方面進行改進的真實反饋。

(3)首先關注工作流程

企業應該確定核心數據集(或子集)和最小可行的工具集，以使數據工程師和數據科學家能夠完成80%的工作，而不是在第一次迭代時就建立一個完全健壯、可擴展和冗余的系統。然后，他們可以逐漸收集反饋并確定下一組解決方案，在每次迭代中盡可能有效地縮短反饋循環。如果一家企業處理生產數據集和工作負載，那么在安全性、性能、可擴展性或其他功能的可接受和標準級別上，不應該采取任何捷徑。數據領導者可以購買現成的解決方案，也可以與他人合作提供解決方案，以彌合能力差距。

沒有回頭路

云計算技術在過去是一種差異化技術，而現在是一種主流技術。企業獲得競爭優勢的唯一方法是為其數據團隊配備他們所需的工具，以更好地完成工作。即使是最昂貴、最安全和可擴展的解決方案也不會被使用，除非它真正授權給最終用戶。