摘要： 随着全球各地的企业进行数字化转型，云计算在提供保持竞争力所需的规模、灵活性和灵活性方面具有无可估量的价值。云计算的采用率高速增长，分析师预计，到2020年底，云计算上的支出增长速度将超过一般IT支出的6倍。

    随着全球各地的企业进行数字化转型，云计算在提供保持竞争力所需的规模、灵活性和灵活性方面具有无可估量的价值。云计算的采用率高速增长，分析师预计，到2020年底，云计算上的支出增长速度将超过一般IT支出的6倍。
　　
　　由于通过将自身定位为组织迁移到云计算的不可或缺的合作伙伴来充分利用这一需求，微软公司最近报告其智能云产品的季度收入接近100亿美元。最近的一份分析报告预测，混合云市场将从2018年的446亿美元增加一倍以上，到2023年将达到976.4亿美元，并且大约四分之一的组织可能采用混合多云方法，这种策略可以看作是特别明智的举动。毕竟，随着企业利用来自不同云计算提供商的混合服务，微软公司将能够访问更广泛的客户群。
　　
　　但是，随着混合云的采用变得越来越普遍，优化这种新的基础设施并确保其服务将变得越来越重要，尽管这样做会带来一系列新的挑战，组织需要解决这些挑战才能释放云计算的全部潜力。
　　
　　有鉴于此，越来越多的企业可能采用智能数据方法进行混合云保证和持续监控，从而使他们能够优化这种新的基础设施，降低风险并做出更明智的业务决策。
　　
　　实现普遍可见性
　　
　　这种向混合云模式的转变已经导致企业IT基础设施的规模和复杂性不断增长，这也带来了挑战。例如，它确定了网络或应用程序性能降低的时间和方式，从而影响用户体验，这极具挑战性。因此，组织正在寻求在整个混合云基础设施和在此基础设施上运行的应用程序中实现普遍可见性的方法，这将使他们能够持续监控性能问题和异常网络或应用程序行为。
　　
　　全面了解云计算基础设施和应用程序工作负载，包括服务交付流程中涉及的应用程序，网络，服务器和数据库之间的链接和依赖关系，使组织能够确保效率并优化其平均修复时间。
　　
　　为了实现这种整体可见性，需要从端到端连续监视遍历整个服务交付基础设施的流量和应用数据，并随后进行分析。例如，与机器/日志数据（仅提供离散事件的信息）相比，使用正确的技术可以利用这种“线数据”来创建和维护“智能数据”，以实现深度实时和及时的见解。在收集时进行准备和组织，这些智能数据已准备就绪，并以最高的速度和质量进行分析。
　　
　　通过从智能数据中提取关键指标，并显示它们以及服务相互依赖关系，在仪表板，警报和工作流程中，企业将享受到降低复杂性所需的可见性。
　　
　　最终，智能数据方法将允许组织基于整个混合云环境的详细图片，它支持的应用程序和服务以及它们各自的依赖性来实现自上而下的服务保证。这种方法将使他们能够真正了解应用程序和服务可用性，可靠性和响应能力，实时解决任何服务问题，并对历史数据进行取证分析。
　　
　　从效用到资产
　　
　　预计在未来两年内，五分之四以上的企业工作负载将在私有云、公共云或混合云中运行。事实上，云计算采用的程度是微软公司将其云服务作为其2018年创纪录的1000亿美元年收入的重要贡献因素。
　　
　　但是一旦采用，如果企业需要解锁混合云提供的全部优势，就必须解决服务保障问题。优化和确保企业服务交付基础架构的质量，利用它的应用程序及其所有相互依赖性对于利用云计算的潜力至关重要。
　　
　　企业应该采用智能数据方法来实现对整个云计算基础设施、应用程序工作负载及其各自相互依赖性的通用可见性。通过应用智能数据提供的洞察力和智能，企业可以充满信心地充分利用混合云的战略价值，并获得在日益互联的世界中成功竞争所需的灵活性，灵活性和可扩展性。
　　
　　编辑：Harris