公共云吸引了眾多的開發人員，他們可以方便地使用各種工具，但如今工具數量之多可能會讓人無從選擇。

 

AWS、Microsoft Azure和其他主要云計算提供商都推出了一些云計算開發工具，這其中包括遷移到云計算集成開發人員環境(IDE)、DevOps工具和一系列其他更高級別的服務，旨在簡化或擴展云計算應用程序開發的功能。

 

人們需要了解以下關于開發人員應如何選擇云平臺的專家建議，以及如何在特定云平臺上的重疊服務之間進行選擇的示例。

 

1.如何選擇云平臺

 

企業選擇適合其開發需求的云計算提供商可能很困難。大多數公共云的工具列表都非常相似——但并不是所有的產品都是相同的。企業應該根據以下因素尋找解決這些核心領域的工具：

 

•性能

 

•靈活多樣的配置

 

•語言支持

 

•集成管道

 

•免于鎖定

 

•可預測的成本

 

并不是每個工具都可以完全滿足這些條件，因此需要在企業的決策中權衡這些因素。例如，供應商鎖定是云原生開發人員選用工具普遍關心的問題，但是在某些情況下，這樣做值得承擔風險。企業可以將這些注意事項應用于幾乎所有云層。

 

假設需要無服務器。與競爭對手相比，AWS Lambda支持更少的語言，但在某些情況下它還提供更好的性能。Azure Functions具有直接的定價，但缺少Lambda中的某些功能。可以參閱DevOps分析師Chris Tozzi的其余文章，了解可以應用這些標準的其他領域，包括容器、機器學習和集成開發人員環境(IDE)。

 

2.選擇合適的云計算集成開發人員環境(IDE)

 

說到集成開發人員環境(IDE)，這些云計算開發工具之所以受歡迎的原因是因為它們通過將所有內容都集中在一個地方來簡化部署過程。

 

但是，選擇集成開發人員環境(IDE)并不是要選擇云平臺。因此，它歸結為本地托管服務(如AWS Cloud9)或自托管工具(如Eclipse Che或Orion)。使用第三方選件，開發人員將需要在本地或云計算虛擬機上進行設置和安裝。

 

幾乎所有具有連接的Web瀏覽器的設備或工作站都可以使用云計算集成開發人員環境(IDE)。它們還可以更快地構建和調試。但是，它們的自定義性較差，并且容易受到網絡問題引起的訪問和性能的影響。人們可以比較市場上一些最受歡迎的云計算集成開發人員環境(IDE)選項，并檢查其優缺點。

 

3.Azure云平臺用于云應用程序開發的界面選擇

 

在選擇云平臺之后，企業還需要針對云計算開發人員工具做出許多其他決策。但是，這些選擇并不總是與本地云計算工具或第三方工具有關。通常是在一系列重疊的本機服務之間進行選擇。

 

例如，Azure云平臺上的開發人員需要決定如何通過界面來訪問和管理其云環境。有基于Web的選項，例如Azure門戶(是一個GUI儀表板)或Azure Cloud Shell(是一個用于更高級用戶的基于瀏覽器的命令行界面)。這些選項消除了對使用哪些操作系統或硬件資源的顧慮——開發人員所需要的只是可靠的全球互聯網連接。

 

對于希望與現有微軟公司生態系統保持更緊密聯系的開發人員，還有多種選擇，可在自己的終端中直接訪問。Azure PowerShell具有一組cmdlet，用于通過Azure資源管理器管理資源。還有Visual Studio作為與Azure集成的集成開發人員環境(IDE)，以及Visual Studio Code，這是一個更專注于可用性和速度的開源代碼編輯器。

 

人們需要了解有關Azure和其他這些代碼編輯器選項的更多詳細信息。

 

4.選擇AWS云平臺上的部署模型

 

選擇云計算開發工具通常取決于企業對平臺的承諾程度。那么是使用喜歡的第三方工具，還是使用云端原生工具?選擇簡單快捷的選擇，還是提供更大靈活性的更復雜的選擇?

 

行業專家Alastair Cooke分析了如何在AWS CloudFormation、OpsWorks和Elastic Beanstalk之間進行選擇以進行云計算應用開發的難題。并指出，每種工具都有其優勢：

 

•CloudFormation提供了聲明性模板來部署簡單的應用程序。

 

•OpsWorks提供更多控制權，并與Chef和Puppet集成。

 

•Elastic Beanstalk適用于具有有限依賴性的Web應用程序。

 

有時僅采用一種工具是不夠的。Cooke表示，可以一起采用這三種服務解決開發人員問題。

 

5.確定無代碼/低代碼平臺是否更適合

 

有時候，企業在選擇特定工具之前必須決定所需的開發人員類型。云計算已經向更廣泛的用戶開放了開發權限。

 

Zack Flower公司深入研究了這些新手程序員的優缺點以及無代碼/低代碼平臺的出現。這些工具使用戶能夠拖放應用程序組件，而幾乎不需要編碼，從而可以節省企業資金，并減輕IT部門壓力。但是，這種趨勢也引起了人們對安全性以及非IT用戶是否具有足夠的了解來構建和維護有價值的應用程序的擔憂。

 

在其他領域，企業需要首先考慮其員工的能力，然后再考慮采用工具。例如，如果企業想利用基于云計算的人工智能服務，那么是否擁有可以最大限度利用Amazon SageMaker等服務優勢的數據科學家?或者是否更好地使用了一種基于API的機器學習工具，該工具可以疊加到現有應用程序上并易于被大多數開發人員使用嗎?

 

版權聲明：本文為企業網D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業網D1Net，如果不注明出處，企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。