架构师必读：什么是云亲和性，如何设计云亲和性？

架构师小邓最近陷入了幸福的烦恼，原因是公司业务一路爆发式发展，不经意间已经使用了多家的公有云，也建设了自己的私有云，但是对IT基础架构的使用相当混乱。内审的时候，发现计费部门居然把一部分核心数据放到公有云上，而且没有采用必要的安全措施。汇报给老板的时候，老板很生气，后果很严重。

老板经过调查，发现这里面还有更严重的问题，比如公有云和私有云之间大量的带宽费用是用于内部的数据传输，如果规划合理完全可以避免。于是老板责成小邓，必须对那些应用放到公有云，那些应用放到私有云，做一个详细的规划出来。

规划的目的有三个：

第一是从公司层面规划云战略，规范公司云使用；

第二是保证公司的数据和业务安全合规；

第三是节省费用。

老板承诺，因为公司的技术总监刚离职，小邓规划做的好，并且能够推进落地，小邓可以升职做公司技术总监，并且加薪和奖励股票。

小邓受到很大的鼓舞，但是如何下手了，小邓犯难了。小邓决定先从梳理公司的使用的资源及要考量的要素入手。

一、三种云实现模型及四个技术考量因素

小邓做了下功课，发现英特尔提出的Cloud Affinity （云亲和性）模型非常适合自己目前的情况。英特尔Cloud Affinity模型将云实现模型划分为三种：

私有云，是指公司内部提供的计算服务，其基础设施由公司拥有和管理。

公有云，是指由第三方云提供商提供的商用计算服务。

混合云，是由多个云服务提供商和环境（包括私有云）提供的计算服务的结合。

其中混合云是必然的趋势，根据Gartner的数据，到2020年，90%的企业将采用混合云。

英特尔Cloud Affinity模型提出云上工作负载要考量的四个技术因素：

数据量，数据量包含两个重要因素，数据量和位置，远距离传输大数据集可能会成为难题。

集成，不管是传统迁移还是云迁移，与其他数据库、框架、应用、工作流程和端点的连接都是棘手难题。

安全，知识产权（IP），个人身份信息（PII），个人健康信息（PHI）等数据如果泄露或被恶意篡改，会对组织造成严重损害。

性能，性能决定用户体验。

英特尔Cloud Affinity模型中要考量的四个技术因素（图可以点击放大）

通过对英特尔Cloud Affinity 模型的学习，小邓得出两点结论：

混合云是趋势，公司必须以混合云的方式来使用云资源。

必须按照业务线进行数据量、集成、安全、性能的梳理。

因为小邓公司已经使用了多个公有云，也有自建的私有云，小邓认为必须加强混合云能力的建设，并且按照英特尔Cloud Affinity模型的四个技术因素收集数据：

运维部门应加强公有云和私有云的专线连接，研发部门应在现有的运维系统上增加混合云管理的功能，实现资源的统一管理，安全部门应做好公有云、私有云、跨云的安全规范和检查、

制作一张excel表格，包含详细的数据量、集成、安全、性能要求，发给各个业务线，要求完善内容。

信息收集上来之后，下一步是确定哪些业务应该使用私有云、哪些使用公有云，哪些可以利用混合云的优势，英特尔Cloud Affinity 模型也给出了原则。

二、工作负载在云上布局的原则

英特尔Cloud Affinity 模型云布局原则分为公有云、私有云、混合云原则。

英特尔Cloud Affinity 模型云布局原则（图可以点击放大）

1. 公有云

适合公有云环境的工作负载通常对所有考量因素的要求都很低，具有以下一个或多个特征的工作负载或组织适合使用公有云：

业务中需要使用电子邮件、文件共享等独特的公有云服务

行业数据监管或合规要求较少

影响业务的数据主权监管有限

客户群具有全球性

需要访问远程位置的工作负载

组织的IT基础设施投资有限

IT资源量和本地化数据中心技能组合缩减

业务有灵活的服务级别协议，可容忍延迟

即使与私有数据中心断开链接，业务部门也不会收到影响

有一套成熟的SaaS解决方案用于处理工作负载

组织中的应用开发人员需要全球可用的通用用户界面

2. 私有云

适合私有云环境的工作负载通常对所有考量因素都有着最高的要求，具有以下一个或多个特征的工作负载或组织适合使用私有云：

业务中要求低延迟和本地数据

严格的公司数据监管或合规要求

对存储敏感数据的位置有监管限制

存在针对业务数据和IP控制的安全要求

国家或地区对数据限制和/或主权有相关规定，例如通用数据保护条例（GDPR）

组织需要在多个地理位置投资私有数据中心

应用倾向于规避服务级别故障风险

需要满足限制性的服务级别协议

业务无法接受获取洞察的时间遭延迟和数据传输成本高昂的情况

需要加速从本地化数据中提取实时洞察

已在私有数据中心中进行IT投资和资源部署

现有本地开发团队负载的工作负载无需具有全球规模

3. 混合云

如果工作负载在公有云和私有云中用于同等权重，使用混合云，企业可以充分利用两种云的功能。在考量混用云的使用，首先考虑业务需求和成本依赖性，然后，必须单独研究每个工作负载的类比。以下是一些在决策过程中需要考量的因素。

网络，云的兼容性取决于对延迟的容忍程度，有高带宽需求的工作负载由于同时要求低延迟，因此更适合私有云，而通过网络则可以跨频谱运行。

安全，私有云非常适合需要高安全性、本地化数据或数据功能强大的工作负载。而公有云则支持安全要求更具普遍性的工作负载。

数据分析/数据挖掘，首先，必须确定所有工作负载数据是否都适合公有云，然后，考量数据迁移的成本。通常情况下，最好将一些数据分析功能迁移到公有云，而将其他功能保留在私有云环境中。

应用开发，将公有云用于新应用开发，可以实现优化总体拥有成本（TCO）和加快业务创新的目的。但是，如果硬是特定于企业的，则应注重应用的最终结果，即如果要将应用发布到私有云，则最好在自己的私有云上构建。

企业资源规划（ERP）：数据隐私会对企业资源规划产生巨大影响，私有云非常适合存储机密数据，而公有云则针对受监管程度较低的数据提供企业资源规划功能。

大数据，与数据分析和数据挖掘工作负载类似，数据集的规格、大小和迁移成本是确定工作负载布局的重要因素。

虽然深入研究每项工作负载并进行评估不是一项轻松的工作，但因此带来的效率提示将证明一切都是值得的。通过使用混合云，企业IT部门领导人再也不需要在安全、性能、可预测性和敏捷性上做出妥协。

小邓按照英特尔Cloud Affinity 模型的指导，结合收集的资料，规划了自己公司那些业务的私有云、公有云、混合云方案：

计费类业务使用私有云

数据库业务使用私有云

大数据类业务使用混合云，稳定的大数据使用私有云，临时性的业务使用公有云

Web类业务使用混合云，已经稳定的使用私有云，新上的使用公有云，这样在弹性和成本之间取得平衡

新开辟的业务线，如果符合监管要求，使用公有云，这样可以使用精益的方法，快速试错。

三、更进一步，专注于应用和业务需求，而不是基础设施

小邓认为，更近一步，云战略最终是为业务服务的，参考英特尔IT部门的云使用经验，为了更大程度提升云的价值，应实现应用栈的现代化，使其摆脱对基础设施的依赖，将重点从基础设施转移到业务和应用需求上。

传统应用在专用物理基础设施上运行，并与相关的虚拟计算、存储和网络资源紧密管理，这要求开发人员必须管理诸多基础设施细节。但是，随着开发标准日益成熟，应用正向XaaS堆栈研究，从IaaS到PaaS再到SaaS，然后演进到“容器即服务CaaS”和“功能即服务FaaS”。在每个演进步骤中，开发人员复杂的基础设施细节逐渐减少，因而能够更全心专注于编写最好的代码。

应实现应用栈的现代化（图可以点击放大）

通过实现应用栈的现代化，可以将重点从基础设施转移到业务和应用需求上，进一步提升业务效率。

四、三步走方案，实现理想的云战略

通过研究英特尔Cloud Affinity 模型，结合模型及公司业务特点，小邓提出三步走方案，实现理想的云战略：

成立云优化工作小组，持续优化公司云资源使用；

让合适的工作负载在合适的位置运行，使用英特尔Cloud Affinity 模型的建议，重新调整适合私有云、混合云、公有云的业务；

推进公司向云原生转移，实现应用栈的现代化，让业务更敏捷。

根据三步走的方案，小邓制定了详细的分步骤和规划好时间节点的报告，汇报给老板，老板对小邓的工作大为赞赏，立即任命小邓为云优化工作组组长，并且为了催进云战略的快速落地，升职小邓为技术总监。

小邓心里美滋滋的，心里想多亏有了英特尔Cloud Affinity 模型的指导，要不还真没有头绪呢。英特尔Cloud Affinity 模型的三种云实现模型及四个技术考量因素，是是英特尔与全球各重要行业超过125个客户和系统集成商开展了全球焦点座谈的结果，是众多专家的结晶。下一步要按照英特尔Cloud Affinity 模型，抓紧落地公司云战略，不辜负老板对自己的信任。