定义

混合平台指的是一个集成的环境，它结合了两个或多个不同的计算环境，最常见的是将本地（本地）基础设施与公共或私有云服务连接起来。它不是单一的软件，而是一种架构策略，允许数据和应用程序在这些不同的位置之间无缝移动，同时保持统一的管理和安全协议。

为什么它很重要

在当今复杂的数字环境中，没有单一的基础设施模型可以满足所有业务需求。混合方法允许组织利用其私有数据中心的控制和安全性来处理敏感工作负载，同时利用公共云提供的可扩展性、弹性以及全球覆盖范围。这种灵活性对于满足不同的监管要求和波动的运营需求至关重要。

工作原理

其功能依赖于强大的连接性，通常是通过专用网络链路和标准化的 API 实现的。该平台必须具备编排工具，允许 IT 团队像在单一、统一的系统中运行一样管理工作负载——例如容器化应用程序或虚拟机——无论底层硬件是本地的还是远程的。

常见用例

• 数据驻留合规性： 将高度受监管的客户数据保留在本地，同时使用云进行分析处理。
• 灾难恢复 (DR)： 利用云作为关键本地应用程序的热备或冷备站点。
• 渐进式迁移： 在不进行颠覆性“大爆炸”迁移的情况下，逐步将遗留应用程序迁移到云端。
• 突发计算： 在本地运行标准操作，但在本地容量超出时，将计算密集型任务（如大数据处理）“突发”到公共云。

主要优势

• 灵活性和敏捷性： 组织可以为每项特定工作负载选择最佳环境。
• 成本优化： 通过将稳定、可预测的工作负载保留在本地，避免不必要的迁移成本。
• 增强的安全态势： 敏感数据保留在组织受控的边界内，同时利用云安全来处理不那么敏感的任务。

挑战

• 复杂性管理： 集成不同的系统需要复杂的工具和高技能的 IT 人员。
• 延迟和网络开销： 在本地和云资源之间保持低延迟通信是一个持续的工程挑战。
• 安全一致性： 确保私有和公共环境中的安全策略和合规性保持一致是困难的。

相关概念

该概念与多云策略（使用多个公共云）和边缘计算（将数据处理更靠近源头）密切相关。