有經驗的數據科學家會發現，雖然混合云環境能夠很好的幫助企業創新和發展，但是同樣混合云環境也使得企業內IT環境變得更加復雜，且充滿各種陷阱。如果IT管理者不小心，可能會帶來巨大的損失。

為此，在使用混合云時，數據科學家要密切關注關鍵指標，以此來防止出現各種問題。以下，是混合云環境下數字科學家需要引起注意的五個方面。

一、不斷優化混合云性能，降低延遲提高效率

當前，數據已經成為推動企業創新的核心資源，由于數據量急劇增長，這就要求混合云環境下必須具備較高的性能，以此來消除延遲，滿足業務發展需求。

為此，數據科學家必須時刻關注混合云的性能和網絡延遲，因為即使是幾微秒的延遲也會給預測模型或實時分析帶來很大麻煩。

為了避免這些延遲并優化響應時間，數據科學家可以使用 SolarWinds 混合云監控等工具。這些平臺有助于查明系統的瓶頸隱藏在哪里，以便可以簡化數據流，消除系統延遲。

二、錯誤率：混合云環境的靜默警報

在數字時代的當下，系統錯誤率的提高就像在整個系統中響起的無聲警報：忽略它們會帶來危險。在混合云環境中，發現錯誤的機率將更高，但也更加難以查找。大部分的系統錯誤往往表明代碼錯誤、集成漏洞、安全漏洞甚至數據管道出現更復雜問題的危險信號。

為此，數據科學家需要走在系統錯誤之前就發現并解決問題，這意味著將減少停機時間和為客戶提供更好的服務。

無論是對 API 行為不穩定進行故障排除，還是要追蹤剛剛出現的一些古怪后端問題，利用工具能夠及早識別這些故障，以便保持極高的工作效率。

三、吞吐量限制：保持數據高速公路暢通

在數據高速公路上巡航時，吞吐量便是數據科學家們的車速表。如果交通流量過大，就會讓工作停滯不前。當然，如果數據流量太小，你就無法完全發揮系統的性能。因此，只有規劃合理的數據吞吐量，才能確保數據移動的綠燈常開。

為了避免數據擁塞，建議數據科學家選擇適用的工具和方法。好的工具和方法能夠始終保持純凈、無縫的數據流，及時完在數據的移動。

四、管理好云資源：降低云成本

在使用混合云時，數據科學家要管理好云資源，并充分利用好云資源。要時刻關注CPU、內存、存儲的使用情況，只有這樣才能真正提高混合云的效率和利用率。

如果數據科學沒有很好地管理云資源，那么不但會產生服務器資源不夠用的情況，造成性能和延遲問題，而且還會造成使用資源的浪費，難以控制云成本的支出。因此，數據科學家要時刻關注云資源的使用情況，避免資源不夠用，或者資源浪費的情況發生。

五、安全哨兵：守衛數據安全

毫無疑問，混合云中存放著珍貴的數據寶石，這就需要一流的安全哨兵來監視。跟蹤安全威脅不僅僅是要做好安全防護，更重要的是確保數據的可用性，即使在出現安全問題之外，也能夠確保業務正常運行，不中斷。

為此，數據科學家可以通過監控身份驗證、訪問模式和網絡流量來保持警惕，以發現可疑行為的跡象。

寫在最后：這五個指標對于數據科學家在混合云環境中必須掌握。密切關注這些可以給你帶來很大的優勢，確保你的云戰略是可靠的，你的分析是正確的。

原文標題：5 critical metrics every data scientist should monitor in hybrid cloud environments

原文作者：Rob Turner