准备上云？云部署成功的三大重点

安全性：千里之行始于此

数据资产对企业至关重要，如何在保全数据安全的同时享受云服务的灵活便捷性，是当下很多CIO和IT专业人士研究探索的课题。许多技术和安全专家认为，企业数据在云中最为安全，可受到严格的防火墙保护，并同时得到云提供商的保证。尽管如此，一些人仍然认为将数据存放在云端也可能面临更多的风险和漏洞。

一方面，云是一种共享的责任模式。这一共享的安全模型拥有显著优势。得益于云供应商的安全专家及其24/7持续监控和防御攻击，企业可以更快地进行修复和恢复数据。另一方面，一些新法规条例也让全球企业面临日益加重的合规负担，包括：欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）、我国的《信息安全技术个人信息安全规范》《数据安全管理办法》等，涵盖隐私保护的方方面面。属于这些行为管辖范围或希望在全球范围内扩展的公司须始终确保合规。如今，比以往任何时候都更加重要的是——确保不会泄露任何数据，不会违反员工、合作伙伴和客户的隐私。

对于上述问题，独立于云服务提供商的第三方专业服务机构可以很好地协助解决。Gartner报告[2]指出，截至2018年，云托管服务市场仍然相对不太成熟，75%以上的完全成功的实施将由技能娴熟、高瞻远瞩的专业托管服务提供商来交付，它们拥有云原生、以开发运维（DevOps）为中心的服务交付方法。

Hitachi Vantara云服务（Cloud Services from Hitachi Vantara）致力于协助客户建立和管理安全的云环境，迁移关键的工作负载，并最终建立适当的持续运营框架。凭借丰富的专业认证、经验及云部署流程，Hitachi Vantara云服务在企业部署多云策略中的迁移、优化、管理三个关键阶段提供全方位保障。Hitachi Vantara云服务将安全性视为首要前提，在全生命周期严格遵循DevSecOps原则，从开发、测试，到运营、现代化整个业务生命周期每一个环节都持续确保安全性，并在合规的同时最大程度地满足业务需求。

高可用性：扶摇直上成于此

在AI技术日益成熟的今天，运维自动化、智能化成为了业内长期关注的焦点，AIOps概念也愈演愈热。越来越多企业开始重视并采用AIOps，利用人工智能和机器学习优化运维中的预防、监测、故障分析和补救流程，并通过大量的历史数据形成对异常行为的主动预测和预先通知。在部署混合多云架构时，AIOps能够在运维阶段充分提升资源管理的灵活性，实现更具前瞻性的数据分析和预测，从而有助于建立新的业务模型，满足企业不断增长的发展需求。

Hitachi Vantara云托管服务（Managed Cloud from Hitachi Vantara）恰是此领域的长期实践者。通过十余年、超过1,000个项目中百万台级规模的云服务器托管的成功案例，Hitachi Vantara业已积累了大量有关如何应对和处理在不同云环境中出现的各类事件的经验，并开发了成套自动化工具，赋能运维工作，极大地避免了云环境中因为故障导致的应用不可用情况，提高了企业生产率和可靠性，同时降低了运维工作中的人为风险。

经济性：基业长青安于此

迁移到云的好处之一是，一切的技术开支是在消费的基础上支付的：即付即用模式。成本与使用和资源可扩展性保持一致意味着IT成本更好地与业务保持一致。与传统或购买或租赁相比，企业上云即消除了其在资产生命周期内可能需要的资源规划，在业务运转正常的情况下，企业无须再花费额外经费购买并不一定需要的资产，也不会存在因资源配置不足而致业务中断的风险。经济效益是企业在实施多云战略时评估的一项重要标准，也影响着企业后续部署可持续的云操作，或与新型云平台及工具进行集成。

为实现预测性更高的成本结构、更大的创新和更高的生产力，Hitachi Vantara在为众多大型企业客户构建并实施云基础的过程中总结了独特的成本管理框架，从人员、流程、工具选择三个维度切实进行成本把控和优化，以满足客户长期数字化升级的需求。数据显示，采用Hitachi Vantara云服务（Cloud Services from Hitachi Vantara）的企业平均能够降低70%的运营成本。

（编辑：核心网）

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