如何为多云和混合云环境建模数据？

多云结合了多个公共云提供商，而混合云则将公共云与私有基础设施（本地或专用私有云）集成。在这些环境中进行有效的数据建模可确保无缝的数据互操作性，避免供应商锁定，支持地理分散的工作负载，并通过战略性地放置数据来满足法规合规要求。关键应用包括灾难恢复、工作负载可移植性，以及在适当管理敏感数据的同时利用跨提供商的最佳服务。 核心原则包括为分布式和异构性设计。模型必须具有位置感知能力，纳入数据主权和延迟考虑因素。它们强调与物理存储细节解耦的平台无关逻辑模式。联合模式支持跨托管DBaaS和本地系统等数据源的统一数据访问。关键特性包括强大的数据复制/同步策略、一致的元数据管理，以及实施抽象层（API、服务）以将应用程序与底层存储和云平台差异隔离开来，从而增强灵活性和弹性。 实施从识别数据位置、访问模式和法规需求开始。开发一个从物理云实施中抽象出来的通用逻辑数据模型。根据每个云上的数据需求（如对象、关系型、NoSQL）选择合适的存储服务，定义精确的复制和同步方法以确保一致性。实施统一的数据访问层（API、服务网格），并在整个环境中实施一致的治理、安全和监控。这通过减少供应商依赖、优化成本、提高弹性以及促进合规的全球数据放置带来业务价值。