许多组织使用公共或混合云基础架构来解决围绕存储数据和运行应用程序成本的问题。尽管如此，很少针对消费者的特定流程进行优化基础架构。资源资源不足会导致过度和不必要的支出，但是在混合基础设施中有适当的资源计划有优雅而简单的解决方案。
关键要点：
- 虚拟化是云计算的基础，并在数据中心中提供了对潜在资源的访问。
- 人工智能（AI）和机器学习（ML）可以成为正在进行的监视策略的一部分，该策略允许资源动态分配。
- 尖端的混合云工具用简化的基础结构配置替代复杂的管理实践。
通过更多地了解混合云中存在的资源以及充分利用可用的资源来制定合理的资源计划策略。
资源集合如何在混合基础架构中起作用？
A混合云基础架构将您的本地系统与第三方公共云服务结合到一个连接的环境中。这使您能够在合适的情况下移动私人和公共云之间的数据和工作负载，无论是用于隐私，存储空间还是处理能力。
将私有和公共云集成到单个环境中可以有效地汇总资源。强大的混合云策略涉及使用可扩展的公共云提供商和本地基础架构可用的集体汇总资源有效地使用。
原始处理能力是一个最值得注意的资源云计算设想。但是，如果没有适当的计划，处理能力可以瓶颈或完全未使用。缺乏预见性甚至可能导致处理能力不足来运行新开发的应用程序的情况。
有效的资源计划需要一个框架，以适应您现有的混合环境的私人和公共云。超关联可以进一步提高本地数据中心中运行的工作负载的效率，当私有云是整个混合环境的基础时，这是一个福音。
避免资源规划糟糕的惯例
建立生产性混合云通常是消费者与公共云提供商之间的协作努力。可靠的供应商将努力提供最佳的服务，但是如果最终用户忽略了适当的资源合并实践，则最终用户仍然会陷入贫困的习惯。
一个常见的错误是当现有基础架构已经拥有足够的资源可用于当前和将来的工作量时，投资其他私人或公共云服务器。当消费者或供应商使用虚拟机（VM）时，这可能会发生这种情况，从而导致过度处理能力未使用和未注意。
环境中的旧系统也可能是资源管理问题的来源。过时的体系结构和现代云解决方案之间的兼容性不佳会产生瓶颈，从而减慢响应时间并延迟应用程序的开发或部署。
如果您在混合环境中使用旧系统，则可能是时候迁移到新的基础架构了。即使您在传统数据中心运行关键任务流程，使组织的IT景观现代化也可以改善您的资源汇总可能性。
利用虚拟化
虚拟化正在单个硬件位置中创建系统的多个实例。这些VM彼此分开，并且具有自己的操作系统，但是它们都从主机设备中汲取了处理能力。虚拟化是使云计算合理成为可能的技术，因此参与混合云环境的每个方都必须保持强大的虚拟化实践。
建立混合云时，您需要与具有高水平的虚拟化能力的第三方提供商合作。供应商负责他们的管理程序软件，可创建并运行VM并管理为这些机器的资源分配。您不必牺牲部署的简单性来换取不必要的良好的管理程序，而不必要地消耗硬件资源。
私有云中的虚拟化也是完整的资源池计划的一部分。正如虚拟化使第三方提供商能够为客户最大化其数据中心性能一样，您也可以使用虚拟化在自己的服务器中充分利用资源。
大多数基础架构设备的处理能力通常要比用户可以访问的数量更大，而无需使用VM。
拥抱人工智能和机器学习
人工智能和机器学习在IT行业的各个方面都变得越来越突出。组织可以采用AI来改善安全性和威胁检测，分析数据并优化资源策略。
具有ML功能的AI工具可以监视混合云环境中的资源池。使用AI，设备可以在低使用期间动态输入休息或电源。这对希望长期降低能耗和成本的企业是一个巨大的好处。
同样，AI可以监视物理硬件温度并实时配置冷却系统。以这种方式使用AI可以增加基础设施设备的寿命，并进一步降低公司的碳足迹。
A2022年Newvantage合作伙伴的调查表明超过92％的公司正在看到数据和AI投资的回报。人工智能可以帮助弥合少量劳动力和较大的公司之间具有巨大资源汇集潜力的较小企业之间的差距。
使用促进资源池的混合云工具
企业需要正确的混合云工具来促进本地基础架构和外部云服务的集成环境。这Nutanix云平台是一种解决方案，可以通过简化的软件包实现直观而强大的管理。
即使从AWS，Azure和其他服务供应商（包括AWS，Azure和其他平台）供应商中，即使从混合或多云环境中，任何消费者都可以轻松地在混合或多云环境中建立云之间的端到端连接。
允许在基础架构网络中有效整合端点，这使数据可以通过公共云以及私有云之间传递，并具有可靠的速度和最少的资源消耗。但是，简单性仍然是最关键的因素。最有生产力的混合云工具可能会隐藏基本的复杂性，因此最终用户可以专注于可靠的资源池实践的结果。
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