云管理

云管理 什么是云管理？

云管理包含用于在整个分布式 IT 环境中配置、监控、保护、治理、自动化、优化和停用云资源的流程、策略、工具和运营模式。云管理提供跨公有云、私有云、混合云、多云、边缘、虚拟化基础设施、Kubernetes、容器、应用、存储、网络和数据库的一致运营控制。

• 资源调配：云管理可创建、配置、扩展、修改和停用虚拟机、容器、Kubernetes 群集、存储卷、网络、数据库、云服务和应用环境。基础设施即代码、可重用模板、获批映像、配额和自助服务工作流程有助于标准化部署，同时减少手动配置和配置漂移。

• 监控与可观察性：云监控会收集基础设施与应用程序的指标、日志、事件、追踪、利用率数据、健康状况信号、可用性、延迟、依赖关系以及服务级别指标。可观察性功能将各个工作负载与环境中的这些遥测数据关联起来，为异常检测、容量规划、性能分析、事故调查以及根本原因分析提供支持。

• 自动化与编排：由自动化功能执行各项独立任务，例如资源调配、配置、打补丁、扩展、备份、策略执行以及修复。云编排协调这些任务，将它们整合为涵盖应用程序、计算、存储、网络、身份、安全控制、 Kubernetes 、灾难恢复以及持续集成和持续交付管道的多步工作流程。

• 治理和策略控制：云治理应用基于角色的访问控制、策略即代码、标记标准、审批工作流程、预算阈值、资源配额、区域限制、审计要求和工作负载部署等规则。这些保障措施有助于确保云资源在部署前后均符合组织、安全、财务、监管、数据驻留和运营方面的要求。

• 云成本管理和 FinOps：云财务管理将消费和支出分配给应用、服务、团队、项目、环境、成本中心和业务部门。FinOps 实践采用分配、Showback、Chargeback、预算编制、预测、异常检测、规模优化、承诺计划法、单位经济效益和闲置资源识别等方法，以提升可追责性并优化云利用率。

• 安全性和合规性：云管理支持身份和访问管理、最低权限策略、加密可见性、配置漂移检测、漏洞可见性、审计跟踪、合规性报告、安全态势评估、修补程序状态、数据驻留控制和事故响应工作流程。集中式策略有助于在帐户、订阅、区域、群集和云提供商之间保持一致的控制。

• 生命周期管理：在从请求、审批、资源调配和配置，直到运行、扩展、优化、续订、迁移和停用的整个过程中对云资源进行治理。生命周期策略可防止已废弃环境、已过期开发资源、孤立存储、过时快照、不受支持的软件和非活动的工作负载造成不必要的成本、安全风险或运营复杂性。

• 服务目录：云服务目录提供经过批准的蓝图、机器映像、应用程序栈、配置、策略、 Kubernetes 模板、数据库服务和基础设施捆绑包。云服务目录使开发人员和业务团队能够通过自助服务请求标准化资源，同时 IT 部门可以保留治理、安全、成本和架构控制权。

• 报告和分析：仪表板整合了成本、利用率、容量、性能、风险、合规性、可用性、事故、服务级别、资源所有权和自动化指标。这些洞见为云运营、平台工程、安全、FinOps、SRE、DevOps 和应用团队的运营和投资决策提供了共同的基础。

云管理的优势包括：

• 可扩展性：云管理使企业能够轻松调整资源级别。凭借可扩展性，企业可以处理工作负载更改，而不会出现资源配置过度或不足。
• 成本效率：云管理监控资源利用率并发现节省成本的机会，以改善云支出。组织可以通过使用即用即付定价和资源优化来减少云开支。
• 灵活性：云管理可以完成资源分配、部署策略和服务提供。组织可以根据自己的需求定制云服务、部署选项（公有、私有、混合）和定价结构。
• 敏捷性：云管理支持企业快速部署和交付资源，以满足不断变化的业务和市场需求。敏捷性有助于公司获得创新和竞争优势。
• 可靠性和恢复能力：云管理通过利用冗余和地理位置分散的资源，有助于提高 IT 基础设施的可靠性和恢复能力。为了实现高可用性和业务连续性，云服务通常包括冗余、故障转移和灾难恢复。
• 自动化和编排：云管理自动执行日常流程和编排复杂的过程，消除了人工作业和错误。自动化功能可提高工作效率、缩短上市时间并改善 DevOps。
• 安全性和合规性：云管理技术包括加密、身份和访问控制以及安全监控，以确保企业安全和合规。云提供商还遵循行业标准的安全性和合规性标准。
• 全球覆盖：云管理支持企业利用云提供商的地理位置在全球范围内提供应用和服务。企业可以扩大其市场，并在全球范围内改善客户体验。

总体而言，云管理有助于企业在管理资源的同时，利用云计算，最大限度地降低成本并确保安全性和合规性。

在公有云、私有云、混合云、多云及边缘环境中，如果组织使用分散的工具、不一致的策略、手动配置、分散的云帐户，且面临成本缺乏管控、所有权模式薄弱、安全控制脱节以及可视化程度有限等问题，云管理就会变得十分困难。上述管理缺陷会增加运营复杂性、财务风险、安全隐患与违规风险，并导致服务交付延迟。

• 云无序扩张与影子 IT：不受控的帐户、订阅、虚拟机、Kubernetes 群集、数据库、存储卷、SaaS 集成及开发环境会导致成本、风险与技术债务不管控。
• 工具碎片化与混合云孤岛：各自独立的公有云、私有云、虚拟化、Kubernetes、网络、安全、FinOps、备份和 ITSM 控制台阻碍了统一的资产清单、策略执行、自动化以及事件管理。
• 所有权不明确与标记不准确：缺少应用、所有者、环境、业务单位、成本中心、合规性以及生命周期方面的元数据，会削弱成本分配、内部计费、安全问责和资源停用等任务。
• 成本超支：规模过大的实例、闲置的工作负载、孤立存储、未使用的许可证、未充分利用的承诺、不受控制的数据传输以及未经批准的配置都会增加云支出。
• 手动配置和交付缓慢：基于工单的工作流程会延迟基础设施访问、引入配置漂移，并导致虚拟机、容器、Kubernetes、数据库、存储和网络部署不一致。
• 安全和合规性差距：不一致的 IAM、权限过大、缺乏加密、配置漂移、审计日志不完整、补丁更新延迟、漏洞可见性较弱以及工作负载部署不受控会增加暴露的风险。
• 运营复杂性：多帐户结构、多个云提供商、旧系统虚拟化、Kubernetes 依赖项、工作负载部署不当以及脱节的备份和灾难恢复流程都会降低恢复能力。
• 全栈可观察性有限：互不关联的指标、日志、追踪、事件、警报、拓扑和服务依赖关系阻碍了事故关联、根本原因分析、容量规划和服务水平报告。
• 技能短缺：云架构、网络安全、FinOps、自动化、Kubernetes、SRE、DevOps 和平台工程方面的技术欠缺限制了有效的治理和优化。

组织在云环境变得过于分散而无法控制之前，实现身份、清单、标签、成本分配、服务目录、自动化、策略执行、监控、安全基线、合规性报告和工作负载生命周期管理的标准化，云管理才能发挥最佳效果。

• 创建清单基线：跟踪云帐户、订阅、虚拟机、容器、Kubernetes 群集、数据库、存储、网络、应用程序、所有者、区域、利用率和成本。
• 实施强制性标记：要求指定应用程序、所有者、环境、业务部门、成本中心、合规分类和生命周期的状态。
• 使用基于策略的配置：在部署之前应用身份、区域、预算、加密、网络、镜像和工作负载部署防护措施。
• 创建经批准的服务目录：提供对标准化基础设施、Kubernetes、数据库、应用和 AI 工作负载模板的受控自助式访问。
• 自动化 Day-2 运维：自动执行修补、备份、扩展、证书续订、配置偏差修正、监控、修复和停用。
• 将 FinOps 与配置相关联：在部署前显示估算成本，并要求对超出预算阈值的资源进行审批。
• 标准化安全基线：强制实施 IAM、最低权限、加密、日志记录、漏洞可见性、备份、网络安全漏洞和合规性控制。
• 统一可观察性和事故工作流程：将指标、日志、追踪、事件、告警、ITSM、SRE 流程以及根本原因分析连接起来。
• 针对混合和多云进行设计：当工作负载跨越私有云、公有云、边缘或多个提供商时，避免依赖单一提供商的控制台。
• 停用未使用的资源：对沙箱、快照、未挂载卷、临时环境和非活跃工作负载应用过期策略。

完整的云管理模式包括针对基础设施、应用、Kubernetes、虚拟化和云服务的配置、监控、自动化、治理、安全、成本管理、合规性、生命周期管理、服务目录、报告、集成和优化。这些功能跨公有云、私有云、混合云、多云、边缘和本地环境实现了一致的运营控制。

配置和生命周期管理

配置功能利用黄金镜像和经批准的模板创建虚拟机、容器、Kubernetes 群集、应用堆栈、数据库、存储和网络。生命周期控制体系负责治理配置变更、扩展、迁移、续订、变更跟踪和资源停用。

监控、可观察性和性能管理

云可观察性将指标、日志、事件、跟踪、可用性、延迟、容量和服务级别指标关联起来。依赖关系映射、突发事件关联、异常检测和根本原因分析可帮助运营团队识别性能下降情况以及对服务的影响。

自动化与协调

基础设施即代码和工作流程编排功能可自动执行第 0 天资源调配、第 1 天配置以及第 2 天运营。这些功能包括自动扩展、修补、备份、灾难恢复、修复行动手册、应用部署以及策略驱动型审批工作流程。

治理和策略执行

云治理跨云账户、订阅、群集和数据中心应用基于角色的访问控制、策略即代码、标记规则、审批关卡、预算策略、区域限制、工作负载部署策略、镜像标准、合规性防护以及审计跟踪。

云成本管理和 FinOps

FinOps 功能提供成本分配、Showback、Chargeback、规模优化、闲置资源检测、预算警报、预测、异常检测、单位经济性和承诺计划法。预配置成本治理有助于防止未经批准或成本过高的部署。

安全和合规性管理

安全控制措施包括 IAM 治理、最低权限、加密可见性、密钥管理、配置漂移检测、漏洞可见性、补丁合规性、数据驻留控制、安全态势管理、合规性报告和自动化事故响应。

服务目录与自助服务

服务目录提供获批的工作负载模板、标准化映像、应用程序蓝图、Kubernetes 模板、AI 基础设施模板、有护栏保护的开发人员自助服务以及策略驱动型审批。

集成与可扩展性

云管理平台应通过具有文档记录的 API 和可扩展工作流程，与 ITSM、CMDB、SIEM、CI/CD、Terraform、Kubernetes、VMware、KVM、公有云 API、监控工具、身份提供商、安全扫描程序和备份平台集成。

有效的云管理策略包括用于优化性能、控制成本、确保安全性和合规性以及充分发挥云投资价值的技术、工具和过程：

• 云治理：包括创建策略和控制措施，以保障云管理、合规性和风险管理。这还包括角色和职责、安全策略和合规性。
• 成本优化：必须采取措施来控制和优化云支出。这可能包括采用成本分配和标记、使用保留实例、调整资源大小、关注性能和消耗，以及将成本优化技术和工具落实到位。
• 性能管理：优化云资源的性能和可靠性。这包括监控性能度量、发现瓶颈、优化资源使用和调整性能。
• 安全性和合规性：通过强大的安全控制保护云数据、应用和基础设施。包括身份和访问管理、数据加密、网络安全、漏洞管理和合规性报告。
• 自动化和编排：简化云管理，提高效率，并加快资源部署和配置。自动化、基础设施即代码和云工作流程编排都是相关示例。
• 混合和多云管理：实施工具和过程，确保跨云平台和本地基础设施的无缝集成、互操作性和一致性。
• DevOps 和敏捷实践：使用 DevOps 和敏捷技术加快基于云的软件开发和部署速度。这包括使用容器化、微服务和 CI/CD 管道，以及推进合作和实验。
• 供应商管理：与云服务提供商合作以实现公司目标，协商有利的条款和价格，并了解新功能、服务和定价模式。
• 灾难恢复和业务连续性：在中断期间保护数据并确保数据可用。安装备份和恢复解决方案、故障转移机制，以及测试和验证灾难恢复计划。
• 整合 FinOps 原则：没有强大的 FinOps 方法，全面的云管理策略就无法完善。通过整合 FinOps 原则 - 透明度、治理、优化和协作 - 您可以统一查看云支出，确定降低成本的机会，并就资源分配制定数据驱动型决策。这种对财务责任的关注确保您的云环境具有可控成本并实现最大价值。

随着组织在多种环境中开展运营，云管理变得越来越重要。公有云重视弹性、规模和提供商服务；私有云优先考虑基础设施控制；混合云连接不同环境；多云增加了提供商的多样性；边缘计算将管理扩展到靠近用户、设备、应用和数据的分布式基础设施。

公有云管理

公有云管理在受治理的登陆区内组织帐户、订阅、项目、区域和云原生服务。这种机制跨 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等提供商应用身份和访问管理、基于角色的访问控制、标记管理、成本分配、服务策略、监控、安全基线、预算阈值和资源配额。

私有云管理

私有云管理可控制由企业运营的或专用的计算、存储、网络、虚拟机、容器和 Kubernetes 平台。其关键要求包括虚拟化管理、容量规划、私有云自助服务、基础设施监控、合规性、数据保护、应用环境配置、配置控制和虚拟机生命周期管理。

混合云管理

混合云管理通过统一的可见性、治理、自动化和运营工作流程，协调本地基础设施、私有云、公有云和边缘环境。混合云管理利用统一的管理平台、自动化、AI 以及针对成本、性能、合规性和安全性的控制措施，对这些环境进行监督。

通用控制平面支持基于成本、延迟、性能、合规性、数据主权、可用性和恢复能力进行工作负载部署。该解决方案还支持跨环境实现统一的可观察性、一致的策略、集中式治理、迁移、应用现代化、备份和灾难恢复。

多云管理

多云管理可跨 AWS、Azure、Google Cloud、私有云、SaaS 和托管基础设施对服务进行治理。其核心要求包括具有跨云资源清单、规范化成本报告、统一身份策略、提供商特定的策略映射、标准化运营工作流程，以及减轻对单一提供商管理模式的依赖。

边缘云管理

边缘云管理为跨工厂、分支机构、零售站点和电信站点的分布式基础设施提供可见性、远程配置、生命周期运维、补丁部署、备份以及健康状况监控。在与公有云或中央数据中心的连接不稳定的环境中，边缘云管理支持本地数据处理、区域合规性、延迟敏感型工作负载部署以及弹性运维。

如果手动云运营、分散的工具、不受控的成本、不一致的安全策略、缓慢的配置、混合云孤岛、虚拟化复杂性、 Kubernetes 增长或多云采用导致提供商原生控制台无法满足需求，企业通常需要云管理软件。当团队需要在分布式环境中实现一致的治理、自动化、 FinOps 、可观察性、安全性和生命周期控制时，就会产生对云管理软件的需求。

推动采用的主要触发因素包括：

• 多云环境：组织跨多个公有云提供商开展运营，或者整合了私有云、公有云、内部部署数据中心、托管基础设施和边缘位置。
• 混合基础设施平台：VMware、KVM、虚拟机、容器、Kubernetes、裸机、云原生服务和 AI 基础设施需要进行协调的资源配置和生命周期管理。
• 分散的资源创建：多个业务单位、开发团队、帐户、订阅或项目在缺乏统一清单、所有权、标签、策略或审批控制的情况下创建资源。
• 云支出失控：无法将不断上涨的成本可靠地归因于应用、环境、团队、成本中心或业务服务。缺少 Chargeback、Showback、预算控制、规模优化、预测和异常检测。
• 基础设施交付缓慢：工单排队延迟了对虚拟机、Kubernetes 群集、数据库、存储、网络和应用环境的访问，导致对受控自助服务目录的需求。
• 安全与合规性不一致：不同环境中的 IAM、最低权限、加密、日志记录、补丁管理、工作负载部署、数据主权、审计跟踪和合规性报告功能存在差异。
• 运营碎片化：监控、安全、备份、虚拟化、Kubernetes、ITSM 和云提供商工具相互独立，阻碍了事件关联、根本原因分析和服务级别报告。
• 影子 IT 和不准确的标记：未归属或分类不正确的资源会带来财务、安全、合规性和生命周期方面的风险。
• 混合云和 AI 工作负载的增长：平台团队需要跨数据中心、云和边缘基础设施的标准化模板、基础设施即代码、策略驱动型配置、容量可见性以及受控访问。

对于需要跨混合基础设施、私有云、虚拟化、Kubernetes、多云运营、AI 工作负载、治理、自动化和成本控制进行云管理，而非使用狭隘的单一公有云管理控制台的企业而言，HPE 优势最为显著。在私有云、公有云、边缘、多供应商基础设施和 AI 系统需要统一的运营模式时，HPE 是绝佳的适配选择。

适用于混合云运维模式的 GreenLake

GreenLake 为涵盖 AI 基础设施和传统企业工作负载的混合环境提供统一的运营模式。它帮助客户解决虚拟化成本问题、更新改造 AI 工作负载，并降低混合 IT 的运营复杂性。

适用于混合云和虚拟化管理的 HPE Morpheus Software

HPE Morpheus Software 将混合云和虚拟化纳入单一控制平面。根据版本的不同，该解决方案支持虚拟机生命周期管理、私有云运营、自助服务调配、容器、Kubernetes、跨私有云和公有云且以应用为中心的编排、裸机、集中式治理以及分布式环境可见性。它还支持渐进式更新改造以及与 VMware 共存，且无需立即重构平台。

适用于虚拟化和私有云更新改造的 HPE

HPE 适合从分散的虚拟化管理向受治理的私有云和混合运营转型的企业。其中重要要求包括多虚拟机监控程序管理、基于 KVM 的虚拟化、VMware 共存、自助服务虚拟机和容器、策略控制、应用编排以及基础设施生命周期管理。

HPE 用于成本治理和 AIOps

GreenLake Intelligence 没有专门针对 AI 环境的功能。GreenLake Intelligence 在广泛的 IT 领域提供洞见、建议和自主操作，帮助团队提前防范代价高昂的停机、自动执行繁琐任务，以及充分利用其 IT 资源。