混合云需要融合各种技术，使数据分析操作既能在任何公共云上进行，也能在企业内部进行。例如，对象存储是许多混合云中数据存储的基础。Amazon S3 buckets等基于云的对象存储在功能上类似于 Pure Storage、Dell EMC ECS、Cloudian、Scality、MinIO、NetApp、H3C 和 VAST Data 提供的某些内部对象存储。因此，无论数据存放在哪里，用户在数据分析方面的体验都是一样的。

同样，数据库和查询引擎等架构良好的应用程序也可开发用于访问云端或内部部署的数据。纯云数据库要求将所有数据加载到专有云，而混合云数据库则可以：

访问任何 S3 类型数据桶中外部表的数据，允许架构使用 TXT、CSV、ORC、PARQUET 和 AVRO 等常见文件格式。
将对象存储作为主要存储库，优化数据仓库式分析。
无论数据位于云端还是内部，都能无缝执行分析。

从本质上讲，混合云应用程序可以利用云技术进行内部部署，这为企业架构师提供了更大的灵活性。

混合云使用案例

以下是混合云中数据分析工作的几个示例：

高可用性和灾难恢复

混合云是消除对单一供应商的依赖，从而消除单点故障的最佳途径。在关键任务应用程序中，公司可以将基于云的解决方案实例化，同时保留一个内部副本用于灾难恢复。由于将计算节点与对象存储结合起来的架构在内部复制和云生产之间类似，因此这两种环境的管理方式也类似。

一次开发，随处提供数据

如果开发人员能够编写一套服务，而不必担心任何特定云服务提供商的具体情况，那么他们就会获得价值。在实际分析工作负载使用服务器时，您可能会发现不同提供商之间的细微差别。在评估供应商时，复杂的 JOIN、数据加载、长/短查询或机器学习之间的细微差别必然会浮出水面。嘈杂邻居 "问题也可能是一个因素，因为有些云提供商会与其他客户共享资源，使您的 SLA 难以预测。您可以自由地将工作负载无缝转移到另一家提供商，甚至是企业内部，这样您就可以根据价格和性能决定去任何地方。

充分利用以前的硬件投资

您的公司可能已经在硬件上进行了大量资本投资，但云架构的优势，如简化的管理工具和可扩展性，可能会让您放弃这些投资，转而使用云技术。在大多数情况下，您可以通过重新配置这些商品硬件，将其用于内部部署的私有云，从而创建一个具有本文所述所有优势的混合环境。

当公共云不可行时

单一的数据基础设施并不总能满足各业务线不同的监管和市场要求。虽然云技术可能对贵公司很有吸引力，但您可能需要至少在公司内部保留一些数据，原因有很多。例如，法规可能要求您将个人身份信息 (PII) 保存在来源国。配置国内内部云可能是正确的解决方案。另一方面，有时数据非常敏感，只有内部部署的解决方案才能胜任。

为混合云做好准备

如果混合云听起来像是企业 IT 环境的理想解决方案，您可以采取一些步骤来确定混合云是否适合您的企业：

根据管理数据集维护的法规，决定哪些数据集需要公共云或私有云。
选择为内部私有云和公共云提供相同数据架构的解决方案，包括数据加载、分析和机器学习。
检查存储的兼容性，确保您选择的对象存储技术与您的架构配合良好。
检查与 ETL 和 BI 可视化工具的兼容性，以确保数据在整个管道中流动，并确保分析人员能够使用他们最喜欢的工具。