作者：Krishna Subramanian ， Komprise 的首席运营官
近年来，企业 IT 格局发生了巨大变化，云逐渐成为数据管理和计算的核心参与者。然而，尽管云占据主导地位，但企业数据中心仍远未过时。事实上，随着我们进入 2025 年，几个关键趋势表明，本地基础设施的重要性将继续增长，大多数企业最终将采用混合 IT 现实，尤其是在网络安全风险增加、监管压力和采用超越最初聊天机器人用例的代理 AI 技术的情况下。
企业数据中心的持续相关性
2025 年，网络安全威胁日益复杂，这是增强企业数据中心重要性的最重要趋势之一。随着人工智能 (AI) 不断增强网络犯罪分子的能力，企业越来越担心保护敏感和专有数据。这种风险的增加是许多组织选择将某些工作负载保留在本地的主要原因之一。敏感的财务数据、知识产权和个人客户信息通常需要更高级别的保护，而这些保护可能在私有数据中心内而不是在云中更有效地进行管理。能够保持对安全协议的直接控制和对数据的物理访问是企业保留本地空间的有力理由。
此外，对于许多组织来说，将工作负载保留在本地的经济理由越来越有说服力。随着云服务成本不断波动和基于消费的定价模型（如存储即服务 (STaaS)），一些企业发现在现场存储和处理某些类型的数据更为经济。此外，监管合规性是推动企业保留对其数据控制权的另一个因素。例如，通用数据保护条例 (GDPR) 和其他区域数据保护法可能要求企业将数据保留在特定管辖区内或确保数据不存储在云中。对于 AI 开发等关键任务项目，维护本地基础设施还可以提供对性能和可靠性的更大控制。
因此，将本地基础设施与基于云的服务相结合的混合云环境已成为许多行业的首选。混合策略兼具两全其美的优势：企业可以利用云的灵活性和可扩展性，同时在自己的基础设施上维护关键工作负载和敏感数据。
为混合云 AI 时代现代化本地基础设施
为了在这种混合环境中保持竞争力和安全性，企业 IT 必须对其本地基础设施进行现代化改造。IT 领导者越来越多地投资于增强安全性、可扩展性和与云集成的技术。这种现代化通常涉及采用支持在本地和云环境中更有效地管理数据和工作负载的策略。
一种常见的方法是使用混合云解决方案，将用于性能和安全性的本地技术与用于增强灾难恢复和勒索软件防御的云服务集成在一起。通过将云用于某些数据存储需求（例如将几个月未访问的冷数据分层到不可变的云对象存储），组织可以在不影响安全性的情况下降低成本。透明的数据分层方法可让用户直接访问云中的数据，从而避免数据必须再次移动时的用户中断和补水成本，并允许 IT 大幅缩小本地勒索软件攻击面。
另一个关键趋势是越来越多地使用基于云的弹性计算能力，特别是对于 AI 和机器学习项目。许多企业正在利用云来运行 AI 模型，但将底层数据安全地存储在本地。这种混合策略为 AI 处理提供了必要的性能，同时确保敏感数据得到保护。此外，自动化数据工作流和治理工具中的新功能使企业能够简化数据管理和提取。至关重要的是，IT 可以确保在 AI 应用程序中只使用相关、非敏感和高质量的数据。
应对云和数据中心投资的挑战
虽然混合云策略的优势显而易见，但它们也面临着一系列挑战。企业面临的最大障碍之一是评估与不同基础设施策略相关的成本。云为存储、备份、计算和人工智能提供了广泛的服务，但这些服务的成本并不总是可预测的。此外，随着本地基础设施和云服务中不断涌现新的创新，正确决定将数据放置在何处可能会令人困惑和复杂。
如果您想优化混合策略，您需要深入了解组织在存储孤岛中的非结构化数据。IT 领导者必须评估他们拥有多少数据、数据存储在哪里以及如何访问数据。了解数据的增长率、访问模式和使用趋势对于创建适用于部门和用户的经济高效、准确的策略至关重要。
另一个挑战是供应商锁定的可能性，这可能导致昂贵的补水和出口费用。当企业将数据迁移到云中时，他们可能会在调用这些数据时面临巨大的成本，特别是当他们需要将数据移回本地时。这就是为什么存储无关的解决方案至关重要。它允许数据在不同的存储环境中无缝移动，而不会产生高昂的成本。当数据可以安全地移动且不会产生经济损失时，混合 IT 效果最佳，为企业提供了适应不断变化的性能和成本要求所需的灵活性。
IT 和安全团队之间的协作
2025 年，IT 运营的角色发生了巨大变化。IT 领导者现在必须应对涉及网络、安全、财务、分析和数据管理的复杂环境。随着企业转向混合云环境，IT 团队、云架构师和安全领导者之间的协作需求比以往任何时候都更加重要。安全性往往被当作事后考虑，导致代价高昂的延迟或漏洞。安全团队必须尽早参与决策过程，以确保从一开始就嵌入安全措施。
此外，随着 DevOps 发展为 DevSecOps，跨职能协作的需求也随之增加。数据管理、安全和云架构团队必须密切合作，消除孤岛，确保数据在所有环境中得到保护、管理和有效共享。
弹性、经济高效的数据中心的最佳实践
为了确保数据中心保持弹性、经济高效并与不断变化的业务需求保持一致，组织必须采用数据驱动的决策方法。分析数据的增长、访问和使用方式对于优化存储、提高网络安全性和创建高效的 AI 工作流程至关重要。
最终，虽然云将继续在现代 IT 基础设施中发挥核心作用，但企业数据中心还远未消亡。随着企业需求的发展，混合云策略和本地基础设施仍将是安全、经济高效、灵活且支持 AI 的 IT 生态系统的重要组成部分。
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