The Hackett Group的副主管Joe Nathan指出:“按需创建环境、借助丰富的服务库、获取全球可扩展能力,这些特性从根本上改变了企业交付产品与服务的方式。”
与此同时,整体技术格局也在发生深刻变革。JourneyTeam的战略参与事务总监、资深IT领袖Niel Nickolaisen表示:“AI的崛起、网络威胁的加剧、数据需求的演变、监管审查的强化,以及云原生架构的快速发展,既带来了新的复杂性,也创造了新的机遇。”在这一背景下,举措失当会让企业陷入困境,而决策正确则能助力其超越竞争对手。
随着CIO们在云计算领域积累的经验愈发丰富,他们也开始重新思考:特定工作负载在何种环境下运行效果最佳?
“云回流已成为现实,”长期担任IT领导者、现任JourneyTeam战略参与事务总监的Niel Nickolaisen坦言,“我们曾将工作负载迁移至云端,却发现这些负载并不适配云环境——要么成本过高,要么监管要求发生变化,要么工作负载自身需求出现调整。”
因此,频繁重新评估云战略至关重要。CIO Mentor的创始人、资深IT领袖Joe Topinka强调:“这些领域的变化速度极快,‘一成不变’的云战略很快就会过时。尤其当发生重大平台转型,或新兴技术目标超出当前基础设施承载能力时,重新评估的紧迫性会更为突出。”
云战略必须持续与业务优先级及新技术保持对齐。Hackett Group的Nathan表示:“当下做出的决策,将对企业长期的敏捷性、合规态势、成本效益与创新能力产生深远影响。”
以业务遍及35个国家的标普全球为例,该公司在设计云架构时,必须将“遵守各国多样且动态变化的监管要求”纳入核心考量。
标普全球的首席数字解决方案官Swamy Kocherlakota指出:“若缺乏完善的云治理机制,企业将面临成本超支、安全漏洞与错失创新机遇的风险。”
以下是IT领导者在评估云战略时需重点思考的问题,以确保云战略始终服务于业务目标:
一、是否建立了指导云决策的企业级框架?
如今,越来越多的非IT团队开始采购云平台。在此背景下,建立统一的决策框架至关重要——该框架需整合企业各领域专业知识,指导从云平台选型到淘汰的全生命周期管理。
CIO Mentor的Topinka表示,若缺乏此类框架,“企业将面临架构碎片化、工具冗余与合规漏洞等问题”。他曾接触过一家企业:其营销团队自行选用了某款云原生客户互动平台,后续却被法务团队发现该平台存在严重隐私隐患。此后,该企业召集法务、网络安全、隐私保护、风险管理与财务部门的专家,共同制定了一套决策框架,确保每一项云决策都经过安全、合规与可扩展性评估,同时不阻碍业务驱动的创新。
二、如何在不牺牲标准化的前提下,充分发挥多云优势?
与多家云服务商合作,虽能带来谈判优势与优质服务选择,但也会增加管理复杂性,对专业知识储备提出更高要求。
标普全球的Kocherlakota建议:“应依据工作负载需求、安全考量与成本模型,制定清晰的云服务商选择决策框架。”
他补充道,IT领导者还可针对各主流云平台设立“卓越中心”,并组建跨云架构团队,以确保不同云平台间的一致性与集成性。
三、是否具备支撑“云中创新”的人才与文化?
“技术本身无法创造创新,真正驱动创新的是人才,”Topinka强调,“我见过不少团队因满足现状,而犹豫是否采用新方法。”
Topinka曾协助一家客户组建了小型跨职能创新团队:团队成员均因好奇心强、敢于尝试而被选中,他们与导师结对,并被允许开展试验性项目。最终,该团队为企业打造了一项面向客户的新能力,以领导层此前未设想过的方式扩大了市场覆盖范围。
Hackett Group的Nathan补充道:“云解决方案的成熟度与演进速度,取决于团队文化及他们在云中运营与创新的能力。”
四、是否做好了大规模管理云成本的准备?
Nathan认为,制定三至五年的成本模型至关重要,这有助于企业清晰了解云解决方案的盈亏平衡周期、稳定运营阶段的收益及总拥有成本。
此外,标普全球的Kocherlakota指出:“许多企业因资源调配效率低下与架构设计不佳,面临‘云成本冲击’。”他建议实施完善的标记策略、采用自动化监控工具,并定期开展成本优化审查。
“清晰掌握资源消费模式、分配情况与使用指标,是成本管理的核心,”Nathan表示,云财务管理实践有助于明确责任归属、防止成本超支,在多云环境中这一作用尤为突出。
Kocherlakota补充道,将云成本直接分摊至业务部门或产品团队,还能提升成本透明度,进而推动云资源的高效利用。
五、云战略是否真正推动了业务与运营发展?
咨询公司TCS的副总裁兼全球云业务部门负责人Krishna Mohan表示:“尽管云计算具备可扩展性、弹性与可靠性等诸多优势,但如果云战略不够全面,实现高投资回报率仍会面临挑战。”
他进一步解释:“云计算远不止是技术架构的升级。在企业中,遗留系统往往承载着核心业务逻辑,因此,通过云原生的遗留系统现代化来驱动业务效益,才是关键——但这一过程更为微妙、复杂,且耗时更长。”
标普全球的Kocherlakota也认为,若缺乏配套的遗留系统现代化,单纯的云迁移可能适得其反。“若仅将云用作‘新型数据中心’,同时保留遗留应用程序,反而会导致成本攀升,”他说,“投资于遗留系统转型,才能实现基础设施优化与运营效率提升。”
Mohan指出,好消息是生成式AI正显著缩短遗留系统现代化周期——从过去的四至五年压缩至18至24个月,“但这需要加快治理节奏、重塑团队技能,并强化风险管理”。
Topinka曾服务过一家大型企业,该企业正用云ERP平台替换已使用数十年的大型机系统。“这正是重新审视整体云战略的绝佳契机,”Topinka表示,“若不借此机会重置战略,他们很可能只是将过时流程复制到新环境中,进而错失采用现代化治理、集成与创新方法的机会。”
六、AI将如何影响云架构与治理需求?
Topinka强调:“AI从根本上改变了计算需求、存储需求、成本模型与安全需求。忽视这一点,企业的AI项目可能会沦为昂贵且不安全的‘科学实验’。”
他曾接触过一家企业:该企业原本计划在单一公有云区域运行所有AI工作负载,直到发现数据驻留法规会使这一方案不符合合规要求。最终,混合云方案解决了监管问题,确保项目顺利推进。
“即便初衷良好,若AI计划未建立在可扩展、合规且安全的云架构之上,也会陷入停滞或走向失败,”Topinka说。
Topinka的另一位客户此前几乎没有云使用经验,却迅速启动了一项激进的AI计划。“他们的数据管道、安全模型与治理结构,根本无法承载AI规模的工作负载,”Topinka解释道,“在扩大AI规模前重新审视云战略,帮助他们避免了高昂的返工成本,也让AI计划更快为企业创造价值。”
此外,获取AI模型(尤其是大语言模型)所需的高质量数据,也是关键前提。
企业软件与项目管理公司Deltek的首席技术官Dinakar Hituvalli表示:“数据管道是基础需求——它是驱动AI模型的‘燃料’,能支持持续学习与反馈循环,进而优化模型输出。”
以Hackett Group协助某大型物流公司制定云战略为例:为确保云战略与该公司的AI及数据转型目标对齐,团队首先重新评估了云目标,随后开展AI就绪度评估,确保基础设施既能支持数据集中化、模型训练与可扩展推理,又能满足区域数据驻留要求,从而支撑该公司向欧洲与亚太地区的扩张。
七、云战略是否与可持续发展目标保持一致?
Kocherlakota表示:“随着企业对环境责任的重视程度不断提升,向云服务商索取并对比详细的环境影响数据,变得愈发重要。”不同云服务商在可再生能源使用与碳中和承诺方面存在差异,这是企业选择时的重要考量因素。
IT领导者可通过两项举措将能效纳入云决策:一是在由可再生能源供电的区域部署工作负载;二是优化工作负载以降低资源消耗。“这不仅有助于实现可持续发展目标,还能提升品牌声誉,并与企业社会责任倡议保持一致。”Kocherlakota说。
八、“云优先”战略是否应升级为“仅云”战略?
简而言之,TCS的Mohan认为答案是否定的。如今,当企业面临复杂的业务、安全、监管或运营支出要求时,混合云或分布式云设计往往更具可行性——核心在于“将工作负载部署到正确的环境中”。
AI也在影响这一决策。Mohan表示:“传统模式下,企业会将数据集中到某个中心位置,进行编排、处理并挖掘价值;而现在,AI可应用于IT资产中任何有数据的地方,企业能借此开发更具影响力的边缘用例,收获更优成果。”
因此,CIO的云战略需将混合云与边缘解决方案纳入考量。Mohan补充道:“AI与云计算协同作用,CIO可借此平衡投资回报率——边缘云能降低延迟、提升可靠性、减少数据传输量,并支持实时决策,进而直接改善客户体验与投资回报。”
九、若需迁移至其他服务或服务商,该如何应对?
Nickolaisen表示:“在技术快速变化、不确定性极高的时代,技术领导者必须避免陷入‘技术死胡同’。遗憾的是,我们很难预判这些死胡同会以何种形式出现——世间任何事物都可能成为敏捷性的障碍,包括云架构与相关决策。”
过去,企业制定云决策时可能主要关注成本与弹性;而现在,领导者还需考虑工作负载、合同与技能的“过时风险”与“可移植性”。IT领导者应思考如何降低“转换成本”,因为他们可能需要快速更换技术、服务商、工具与技能体系。
“我们应如何实现云服务与其他服务的‘松耦合’,在可替换性与可重用性之间找到合理平衡?甚至连合同条款这类细节,都可能需要调整以应对不确定性。理想状态是,能在几小时内完成云服务商之间的迁移,或实现‘云迁移’与‘云回流’的快速切换,”Nickolaisen强调,“在当前这种变化迅速的环境中,这一点至关重要。”
正如Topinka所敦促的:“云战略必须是一份动态计划,需要定期审查——否则,它很快就会过时。”
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