所有的云計算都不是相同的。雖然它們有著共同的操作集合，但是大部分的云計算都有著一個獨特的API或者操作行為，這就使得自動化管理變得較為困難。其結果就是，管理多個云計算環(huán)境變得尤為復雜。
而多個云計算的復雜性也就帶來了大量的問題。大多數(shù)的云計算廠商都急于鎖定用戶，讓用戶只能使用他們的獨家服務。但是，供應商們也意識到完全不同的API和服務并不能從他們的競爭對手那里吸引多少的用戶。同時，這些用戶們選擇云計算平臺產(chǎn)品的標準就是最低的總成本、最少的錯誤風險、最佳的數(shù)據(jù)與應用程序安全性。
如果所有的云計算接口都使用了相同的功能和API，那么多個云計算環(huán)境的管理就會變得相當容易。但是，即便如此，云計算的行為表現(xiàn)也是可能有所不同的。例如，當一些云計算啟動實例時，它們會自動對存儲進行配置，而另外一些云計算則不會。此外，隨著軟件堆棧鏡像和調試的變化，當前業(yè)界還沒有一個實例配置的標準，從管理程序到操作系統(tǒng)都是如此。
更重要的是，不同云計算之間的安全性也是天差地別的。微軟公司的Azure可避免數(shù)據(jù)在實例存儲中的持久化，而其他的供應商則不會完全刪除SSD實例。云計算數(shù)據(jù)的完整性就是指保存數(shù)據(jù)副本的功能，它會影響地理位置、不同的當?shù)胤梢约皵?shù)據(jù)復制性能。
簡化多個云計算管理
我們應當如何來簡化多個云計算的管理問題呢?答案之一就是一個基于策略能夠處理每一家云計算供應商不同特點的中央管理器，而且它還能充分利用先進的功能和服務。這個工具能夠提供一個單一的、與云計算無關的API，以及跨云計算的無縫流和遷移。例如，為了保護關鍵數(shù)據(jù)，這個工具可以把數(shù)據(jù)存儲鎖定在私有云計算或一個同等的私有存儲設施中。此外，為了優(yōu)化計費，這個工具可計算從一個云計算遷移至另一個云計算的成本。
理想的多個云計算管理工具應當具有監(jiān)控使用率、監(jiān)測性能瓶頸以及跟蹤計費等功能。這個工具的運行大部分都應是自動化的，但是在需要時也可支持人工干預。而那些確實需要手動操作的任務將以策略驅動的形式由部門管理員來處理，這樣也就減少了云計算管理員的工作壓力。
那么，這樣理想的多個云計算管理工具是否存在呢?包括RightScale云計算管理和戴爾云計算管理器在內的單一門戶服務正朝著這樣一個正確的方向前進著。其中一些工具提供了實際的管理，而不是完全自動化的控制器。但是，隨著越來越多的企業(yè)使用多個公共云計算連接來部署混合云計算，工具本身的發(fā)展也是日新月異的。
很難改變如今多個云計算管理工具的功能。有的強調安全性，而有的則更關注自助服務配置或管理。有的工具提供了強大的GUI界面，但是他們在功能上仍然只是屬于第一代產(chǎn)品，坦率而言，那并不是實際工作所需要的工具。
為了找出最好的多個云計算管理工具，就讓我們來看看這些產(chǎn)品的網(wǎng)絡介紹吧。這些介紹向我們提供了該工具在自助服務能力、治理、云計算爆發(fā)、備份以及恢復等方面的信息。如果供應商介紹了所有這些功能，那么就可以從整體上來思考這個問題了——這是值得我們花時間來學習的知識。此外，這個工具應當能夠支持所有的云計算供應商——無論是大型供應商還是小型廠商。當然，OpenStack也是一個強制性的要求。
一旦這個工具進入了用戶的采購考慮范圍，那么就應確定哪些功能達到了用戶預期的操作效果。你可能需要重新思考多個云計算的操作。在面臨著靈活性和精益化的挑戰(zhàn)時，已規(guī)劃的應用、苛刻的服務映射、固定價格或者長期合同都將失去其生存空間。悲劇的是，這就是幾乎半數(shù)云計算部署陷入危機的所在，因為IT部門拒絕放棄那些已被嘗試、測試并視若珍寶的管理技術。而多個云計算和混合云計算卻是需要一個靈活的方法來控制。
最后，正是由他們這些人來決定用戶的最佳云計算管理工具。
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