事實上，許多組織發現，云計算中的集成挑戰甚至比數據中心更大，只是因為云計算基礎設施預計將支持更高程度的數據活力作為核心能力。
但是，無論目標是簡單的數據爆炸還是完全集成的分布式IT堆棧，很明顯，混合云將繼續保持長時間的工作。
由于存在大量的流數據，點播服務和實時分析的興起對混合環境構成了特殊的挑戰。平臺開發人員Striim通過實時數據集成和流分析系統(現在是3.7版本)來滿足這一需求，從而實現從內部部署數據中心基礎設施到云端的快速數據移動。該軟件現在包括與混合云上運行的各種微軟數據解決方案(包括Azure Blob存儲和Azure文件存儲)的直接集成，以允許SQL數據庫部署的流數據收集和動態模式演進。
其他開發人員正在轉向人工智能來管理整合混合云所需的元數據。Informatica公司的智能數據平臺中的新型Claire模塊為面向數字服務的商業模式轉型的組織提供了端到端的數據管理。 Claire 來自于“clairvoyance”一詞，旨在使Informatica公司的整套數據管理產品具有機器學習和智能自動化功能，從而更好地吸收和解釋分布式基礎設施生成的技術，業務，運營，以及使用元數據。這不僅可以減少管理開銷，還可以提供更好，更準確的決策，因為不同數據集的可視化程度更高。
在許多方面，混合集成是關于在不同架構和平臺之間維護數據可用性。為此，Veeam軟件公司與N2W軟件公司合作，為多云和混合云環境提供云原生的無代理備份和可用性解決方案。該系統將N2W面向AWS的云計算保護管理系統與Veeam的可用性套件相結合，使企業客戶無縫地將數據從AWS復制到Veeam存儲庫，以進行運行備份和跨平臺災難恢復。采用這種方式，組織將能夠在混合架構中保持對數據的訪問，以支持新興的服務，應用程序和數據層功能。
Primary Data 公司首席技術官David Flynn表示，集成管理平臺對混合云的性能來說是至關重要的，但企業還需要認可新的數據組織方式和應用程序在戰略業務目標中所起的作用。大多數組織圍繞相對簡單的功能(如歸檔)構建初始混合基礎架構。但即使在這里，還需要深入了解應用程序生命周期，數據位置以及在正常甚至異常的業務操作過程中可能出現的潛在遷移問題。這不僅有助于簡化基礎設施和降低資源消耗，還可以通過允許組織更充分地利用其可擴展的云基礎架構來改善業務連續性和應用程序性能。
在所有可能的情況下，混合云環境將被證明與其所代替的傳統數據環境并不一樣，每個企業都將制定定制解決方案，使其產品和服務在市場上處于領先地位。同樣，完全集成的混合云可能會令人難以捉摸，無論是出于設計或疏忽的原因，總是存在一些數據不容易獲取。
但是考慮到正確的管理層次和正確的數據監督方法，混合云基礎設施應該出現在高度集成的數據生態系統中，而其成本不值得讓人多慮。
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