多云环境下数据管理的那些烦恼，怎么才能不偏不倚找到合适点

多云战略现在很流行，企业把数据和应用分散放在不同的云上，比如阿里云、腾讯云、亚马逊云等等，就像不把鸡蛋放在一个篮子里，本意是为了更安全、更灵活，还能节省点成本，但真用起来，负责数据管理的团队会发现，麻烦事一大堆，简直像在几个不同的国家之间做物流,每个地方的规矩都不一样。

第一个大烦恼是“数据孤岛”变成了“云孤岛”。 以前数据都在自己机房里，虽然可能也是一个个系统隔开的，但好歹都在同一个院子里，拉根线、做个接口还能打通，现在可好，数据分散在不同的云服务商那里，每家云都有自己的存储方式、自己的管理界面、自己的安全规则，想从阿里云上的数据库里取点数据，和腾讯云上的分析工具对接一下，就得像办跨国手续一样，写一大堆连接代码，还要考虑网络延迟和带宽限制，数据流动不起来，分析报告就出得慢，业务部门天天催，数据团队光是做“数据搬运工”就累得够呛。（来源：业界普遍存在的多云数据集成挑战）

第二个烦恼是安全和合规变得特别复杂。 每朵云都有自己的安全设置，比如防火墙规则、访问权限控制密钥管理等等，在A云上设置好的安全策略，到了B云上得重新来一遍，而且两边的逻辑可能还不一样，万一哪个环节没配置好，就可能出现安全漏洞，更头疼的是合规要求，比如数据要存在特定区域，有些行业的数据不能出境，在多云环境下，你得清清楚楚地知道哪份数据存在了哪个云的哪个数据中心，并且确保它没有“乱跑”，管理一个云的安全已经不容易，同时管理好几个云，就像同时看好几扇门，生怕哪一扇没关严。（来源：Gartner报告常提及的多云安全与合规管理难点）

第三个烦恼是成本失控，像开了个无底洞。 看起来每家云服务商都提供按量付费，很灵活，但问题也出在这里，每个云平台的计费模式都不同，有的按读取次数收费，有的按存储容量收费，有的数据传输进出都要钱，数据在不同的云之间搬来搬去，会产生大量的“数据出口流量费”，这笔费用往往高得惊人，而且很难提前准确预估，月底收到账单时，经常发现有一笔意想不到的巨额开销，却很难说清楚到底是哪个业务、哪个环节用掉的，成本管理从以前相对清晰的预算制，变成了一个充满不确定性的“黑洞”。（来源：Flexera 2023年云状态报告中指出的云成本管理挑战）

第四个烦恼是缺乏统一的管理视角。 数据团队需要知道数据的全貌：数据在哪里、质量怎么样、谁在用、用了做什么，但在多云环境下，他们不得不在好几个云服务商的管理控制台之间来回切换，每个台子只能看到一部分信息，想做一个全局的数据资产目录或者监控数据质量，变得异常困难，工具链也不统一，可能在A云上用这个工具做数据分析，在B云上又得用另一个，团队成员需要学习多种技能，效率自然高不起来。（来源：企业对统一数据治理平台的普遍需求）

面对这些剪不断理还乱的烦恼，怎样才能不偏不倚地找到一个合适的平衡点呢？这需要策略和耐心，而不是追求一步到位的“万能药”。

别贪多，先做减法。 在规划阶段就要想清楚，是不是真的需要那么多云？有些业务可能放一起更划算、更好管理，可以设定一个主云，承担核心业务，再搭配一两个副云用于特定需求（比如灾难备份或利用某项独特服务），明确每个云的角色，避免随意、分散地部署，从源头上减少复杂性。（来源：多云战略中的“精简化”部署原则）

在工具层想办法“搭桥”。 既然无法改变各个云本身的差异，那就投入资源寻找或构建一个中间层——也就是数据管理平台，这个平台的目标是尽可能屏蔽底层不同云的差异，提供统一的界面来管理数据集成、数据目录、数据安全和成本监控，虽然前期投入大，但从长远看，它能极大降低日常运维的复杂度和人力成本，市面上已经有一些第三方工具在做这件事。（来源：通过抽象层实现多云统一管理的常见技术路径）

把规矩立在前头。 制定一套适用于所有云环境的数据管理政策和标准，比如数据分类标准、安全基线、成本审批流程，无论数据在哪个云上，都必须遵守这套统一的“家法”，这样即使平台不同，但管理逻辑是一致的，能有效减少混乱和风险，加强对团队的培训，让大家熟悉多云的规则和陷阱。（来源：数据治理框架在多云环境中的核心作用）

成本管理要精细化。 充分利用云服务商提供的成本管理工具，或者采用第三方成本优化工具，细致地监控和分析每一笔开销，给不同的项目或部门设置预算预警，定期复盘账单，找出不合理的消费并优化，对于不常访问的冷数据,及时转移到更便宜的存储类型上。

管理多云数据没有一劳永逸的完美方案，关键是在灵活性、复杂性、成本和安全性之间找到一个属于自己企业的、动态的平衡点，这需要持续的观察、调整和优化，就像驾驶一艘有多台发动机的船，需要不断微调方向,才能平稳航行。