多年来，云计算一直被视为IT基础设施的终极解决方案，承诺提供可扩展性、灵活性和成本节约。各类规模的组织纷纷涌向云端，被其按需付费的定价模式和摆脱本地硬件限制的自由所吸引。然而，一种有趣的转变正在发生：部分组织正将工作负载从云端迁回本地或混合环境。这一现象被称为云回迁，正挑战着“云优先”始终是最 佳策略的假设。
云回迁背后的驱动力
尽管云计算具有诸多优势，但它并非万 能解决方案。部分组织发现云成本高于预期、性能问题持续存在，且合规要求迫使他们需要对数据实施更严格的控制。
以下因素正推动组织远离全云环境：
成本优化——云定价模型可能具有误导性。尽管云计算提供灵活性，但长期成本可能失控，尤其对于具有可预测、稳定使用模式的工作负载。许多企业发现，将某些工作负载部署在本地或采用混合模式，从长远来看可能更具成本效益。
数据主权与合规性——随着GDPR和CCPA等严格法规，以及行业特定的合规要求，部分组织更倾向于将敏感数据保留在自有受控环境中，而非依赖云服务提供商。
性能与延迟问题——并非所有工作负载在云端都能达到最 佳性能。需要低延迟、高吞吐量处理的应用程序(如实时分析)通常更适合在靠近用户和数据源的本地环境中处理。
安全与控制——尽管云服务提供商提供强大的安全措施，但组织往往更倾向于直接控制防火墙、加密密钥和访问管理。某些行业，如金融和医疗，需要细粒度的安全策略，这些策略在本地环境中更容易实施。
供应商锁定风险——对单一云服务提供商的依赖可能导致高昂的退出成本和灵活性受限。企业将工作负载迁回本地以避免被锁定在专有云服务中，并保持更强大的议价能力。
混合云策略的兴起
许多组织不再采取All in云或不用云的策略，而是采用混合云策略——部分工作负载部署在云端，部分在本地运行。混合模型兼具两者优势：
需求可预测的关键工作负载可在私有数据中心或托管设施中运行。
突发容量的弹性工作负载可在高峰期利用云服务。
数据驻留要求可通过将敏感数据存储在本地，同时利用云服务进行其他类型处理或分析来满足。
混合策略通常包含容器化和Kubernetes编排，便于在本地和云环境之间迁移工作负载。VMware Cloud、AWS Outposts、Azure Stack和Google Anthos等解决方案为企业提供了跨云和本地环境的一致基础设施。
这对数据库管理员(DBA)意味着什么
随着组织考虑云回迁，数据库管理员(DBA)在这一过程中扮演着至关重要的角色。DBA需要评估数据库在云环境和本地环境中的性能和可扩展性。他们必须评估数据访问模式、查询性能和存储成本等因素，以确定数据库在何处运行最有效。
对于DBA而言，云回迁和混合策略既带来挑战也蕴含机遇。云计算可能减少部分传统DBA任务(如硬件配置)，但DBA在管理混合环境中仍不可或缺。以下是关键考虑因素：
数据库部署策略：决定哪些数据库应保留在本地环境、哪些应迁移至云端、哪些应采用混合部署。第一步是理解数据的性质及其使用方式。频繁访问且对延迟敏感的数据(如交易记录或客户资料)可能保留在本地或高性能云区域以确保速度。较少访问的数据(如历史日志或备份)可迁移至云存储(如对象存储)以降低基础设施成本。DBA需要分析使用模式(如读写比例、并发量和峰值需求)以指导数据部署。
性能优化：确保数据库根据运行环境进行适当调优，因为云数据库与本地数据库及应用程序需要不同的调优方法。
数据同步与复制：管理本地与云环境之间的复制，同时确保数据一致性。DBA必须在迁移过程中(无论是迁移到云还是从云迁移)确保数据完整性。在不同环境之间移动数据需要仔细规划，以避免停机、数据丢失或安全漏洞。在混合环境中，DBA还需管理跨平台数据库复制、同步及灾难恢复策略。
安全与合规：受监管合规要求约束的数据(如HIPAA、GDPR、财务记录等)可能需要保留在本地环境或公共云的特定地理区域内。DBA需与安全及法律团队紧密合作，识别数据驻留要求并实施访问控制。敏感数据在迁移至云环境时，可能需要进行令牌化或加密处理，以确保数据在传输和静止状态下的安全性。
成本管理：成本始终是关键因素。尽管云平台可提供弹性和运营成本节约，但数据导出费用、存储分层及跨区域传输成本可能迅速累积。DBA需权衡总体拥有成本，并考虑数据引力——即数据会吸引应用程序和服务聚集至其所在位置。这通常意味着将数据与处理它的计算资源进行共置，无论是在云端、本地环境还是混合模型中。此外，DBA必须持续监控云数据库的使用情况，以避免意外成本，同时优化本地基础设施的效率。
结论：平衡策略制胜
云计算不会消失，也不应消失。然而，盲目将一切迁移到云端的热潮正让位于更审慎的混合云策略。组织正意识到，部分工作负载适合部署在云端，部分则更适合本地环境，而混合策略能提供灵活优化两者的能力。
对于DBA而言，这一转变强化了其在云端、本地及混合环境中均需具备广泛专业知识的需求。随着企业应对这些变革，DBA将继续在确保数据无论存储于何处均能实现可访问、安全且高效访问方面发挥关键作用。
作者：Craig S. Mullins
