什么是超大规模云技术？

需求突增、新的 AI 项目以及对技术日益增长的依赖，正在推动对可扩展、灵活资源的需求。超大规模云技术提供商凭借海量数据中心基础设施，提供自有数据中心所能提供的一切，甚至更多。突然间，像高级分析这样的高要求用例可以在无需大规模硬件投资的情况下满足。但考虑到超大规模平台和定价模式的多样性，选择合适的提供商需要做一些调研。

什么是超大规模云技术？

超大规模云技术是指由大型提供商（通常称为“超大规模提供商”）运营的云计算平台，例如 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform、Microsoft Azure 和 Oracle Cloud Infrastructure。这些平台提供海量资源，包括分布在全球数据中心的计算能力、存储和网络能力。超大规模云技术旨在快速高效地扩展，使客户能够处理海量工作负载和波动的需求，同时不影响性能或可靠性。

企业和开发人员使用超大规模云技术服务来提高运营效率，并获得人工智能和分析等高要求技术的访问能力，同时还可受益于稳健的安全性、合规性和灾难恢复功能。超大规模云技术可帮助客户加快创新、实现全球扩展，并快速响应市场变化。

超大规模云技术详解

超大规模云技术提供商，或简称为超大规模提供商，采用与传统数据中心相同的通用概念，但构建的基础设施规模要大得多，足以在多租户环境中支持数千名客户的需求。为实现这一目标，这些提供商在全球范围建设了超大规模数据中心。这些大型区域型设施包含所有必要的硬件，包括冗余系统和指向其他位置的故障转移链路，以确保客户获得承诺的服务水平。

超大规模提供商通过模块化系统、自动化、高可用网络、严格的安全措施，以及容器和微服务的运用来优化运营。该模式支持快速配置计算能力、弹性扩展以及在分布式环境中实现自动资源管理。至关重要的是，超大规模云技术使组织能够快速满足新的资源需求。需要启动新应用、处理海量数据集或加速 AI 工作负载，而不希望构建或扩展物理基础设施？超大规模提供商可以承接您的工作负载。

为什么超大规模云技术很重要？

超大规模云计算之所以重要，是因为它使组织能够根据不断变化的需求快速扩展或缩减 IT 资源，同时提供高可用性、高性能和成本效益。它提供了处理海量数据和支持高级服务所需的底层基础设施，并且可帮助企业快速、安全地部署和管理应用。

此外，超大规模云技术服务一直在不断演进，提供商经常推出新功能，例如托管的 AI 服务以及经过改进的分析工具。它们的采购能力意味着它们可以率先获得最先进的芯片和其他硬件。通过不断推出新产品，超大规模提供商能够为客户提供最新的资源，同时使他们免于漫长且昂贵的采购或升级周期。

有效使用超大规模云技术的优势

大多数组织都会收集海量数据。这些数据都很重要。超大规模云技术使企业能够整合自己的数据，从结构化的客户记录到社交媒体点击流数据。这打破了数据孤岛，但分析 PB 级数据需要强大的计算能力和先进工具，超大规模云技术可随时按需提供这些资源。然而，超大规模云技术不止能帮助企业挖掘自己的数据。例如，超大规模提供商的全球覆盖范围可确保应用程序可以为各地的客户提供服务，简化了满足当地合规标准所需的工作，并最大限度地降低了延迟。

以下是有效使用超大规模云技术最常见的优势：

• 访问 AI 与自动化：超大规模云技术提供商通常在其各自平台内提供大量的托管服务。托管服务可能包括机器学习模型训练、推理，以及可简化工作流并执行自主操作的 AI agent。客户通常有自己偏好的头部大语言模型。
• 成本效率：超大规模云技术可以将企业 IT 支出的一部分或大部分从资本支出转变为运营支出。按使用量付费的模式大幅降低了前期资本支出，并使支出与资源消耗保持一致。
• 全球覆盖与合规：拥有全球受众和员工的企业需要遵守每个地区的具体政策。数据和应用程序可以托管在超大规模提供商不同区域的数据中心，并具备支持隐私和安全需求的法规认证。部分超大规模提供商（如 Oracle）更进一步，可在客户数据中心内部署其实例，并允许客户人员自行管理。
• 可靠性：借助跨地理位置的自动故障转移、全天候监控和主动负载均衡等能力，超大规模云技术可提供比传统数据中心更高的可靠性。借助站点间冗余、灾难恢复服务和高可用性选项，超大规模客户可以最大限度地降低停机风险。
• 可扩展性：计算、存储和网络资源可以根据客户需求快速自动扩展。资源可以按需快速配置以满足处理需求，使客户能够同时应对突发的工作负载激增和有计划的增长。
• 安全与监控：超大规模提供商所维持的安全态势，比大多数数据中心团队的管理效果更为严格。它们的优势在于拥有专职安全团队、稳健的监控、先进的威胁检测、身份访问控制以及跨区域冗余。
• 多云支持：所有超大规模提供商都支持广泛的开源和云技术服务标准。它们还提供一系列专有技术，这可能使跨云功能面临挑战。然而，只要有一定的规范与规划，创建跨云技术应用是可行的。Oracle 更进一步，如今已在其他三大超大规模云技术中提供其数据库产品。

成功使用超大规模云技术的 7 个步骤

当企业选择超大规模提供商时，特别是针对 AI 工作负载时，他们通常基于专业能力、可扩展性、性能、安全性和成本，综合评估提供商。希望启动 AI 计划的企业的关键考量因素包括：先进 GPU 和 AI 优化基础设施的可访问性、托管 AI 服务的可用性、与现有数据源的集成能力，以及合规与安全要求的满足情况。企业还会评估提供商的全球覆盖范围、SLA、支持选项、与业务目标的一致性、快速创新的能力以及企业级控制。

以下步骤可以帮助您从超大规模云技术投资中获得最大价值。

1. 确定您现有的云技术提供商能否胜任工作
除非确有理由分散工作，否则应充分利用现有云技术提供商的投资。所有提供商都有学习门槛。假设您确实有充分的理由向外拓展，例如节省成本或在特定区域实现业务覆盖，请继续阅读。

2. 试用具备您所需独特优势的超大规模提供商的服务
在正式签约前，先测试新环境。成本节省会实现吗？新系统是否如您所想的那样易于使用？所有超大规模提供商都支持 Kubernetes 等开源管理工具，但您可能需要检查不同供应商的实例与您在其他位置使用的实例之间的差异。同样，除非您现在需要通过互联网访问数据，否则不太可能遇到重大的性能问题。请记住，过高的延迟可能导致项目失败。

3. 为规模、安全性和合规性设计
使用微服务设计原则可帮助您创建可扩展的应用程序，而简单地迁移现有应用程序可能会错失机会。如果是新应用程序，强烈建议考虑采用云原生设计原则。如果是迁移某个应用程序，那么这可能是考虑重构此应用程序的好时机。

4. 有条不紊地迁移工作负载和数据
分计划阶段迁移应用程序，从非关键资源开始。在数据或应用程序出于合规原因必须保留在本地的情况下，采用混合方法。

5. 持续监控、测试和优化
使用云原生监控和分析来跟踪性能、用量和成本。借助 AI 监控工具，通过持续管理资源、安全态势以及对威胁和运营异常的响应来进行优化。

6. 重新培训团队以使用云管理工具和概念
让团队掌握超大规模云技术原则和 AI 服务的相关知识。鼓励在整个企业中采用自动化和数据驱动的决策方式，并跟踪效率指标，以展示超大规模提供商的优势如何直接惠及每个团队和部门。

7. 实施成本控制策略
制定成本控制策略，将提供商提供的监控工具与定期审查结合起来，确保部门支出符合预算和治理策略。AI 可通过分析发现隐藏的成本驱动因素并识别趋势，从而支持主动的成本控制干预。

通过 Oracle 获取性能、灵活性与安全性

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 是一种经济高效的超大规模云技术，为全球客户提供服务，并设有政府和专用区域以满足特定合规需求。OCI 提供丰富的内置 AI 与应用服务，支持公有云、多云、混合云和私有云技术等几乎所有配置，覆盖 50 多个区域，并可连接 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure。

超大规模云技术平台已成为寻求敏捷性、韧性基础设施以及快速获取 AI 和自动化最新技术的企业不可或缺的一部分。使用超大规模提供商可以在安全、合规且高可用的数据环境中实现运营改进和成本节省。由于超大规模提供商持续提升自身能力，各种规模的组织都能获得最新技术，包括 AI agent。

超大规模云技术常见问题解答

四大超大规模提供商是谁？

四大超大规模提供商指的是全球优秀的云技术服务提供商：Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP) 和 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)。这些平台在多个区域提供云基础设施，配备众多数据中心设施，以支持全球范围内的 AI 服务、大数据分析和企业应用程序。每个超大规模提供商都提供一套独特的内置服务和专长，以此区别于其他提供商。

超大规模云技术提供商与传统公有云技术有何区别？

Oracle Cloud Infrastructure（OCI）、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等超大规模云技术提供商，凭借其庞大且全球分布的基础设施，与传统公有云技术区别开来。这些基础设施专为快速扩展、高冗余性及大规模下的一致性能而设计。超大规模提供商在多个区域运营着海量数据中心，这使其能够为全球数百万用户提供服务，并支持人工智能、大数据分析和机器学习等先进能力。相比之下，传统公有云技术通常在地理覆盖范围、可扩展性和服务广度方面更为有限，侧重于基本的计算和存储产品，而不是广泛的生态系统和全球大型工作负载。超大规模提供商还在自动化、安全性和合规功能方面投入巨资，以支持企业级和关键任务应用程序。

哪个超大规模提供商最适合 AI 和 GPU 密集型工作负载？

最适合 AI 和 GPU 密集型工作负载的超大规模提供商，通常取决于具体需求和系统集成要求，但 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform (GCP) 等优秀提供商均提供强大的解决方案。OCI 因其经济高效、高性能的 GPU 实例而日益受到认可，特别是在 AI 训练和推理工作负载方面，并凭借可预测的定价和强大的硬件获得了企业的青睐。AWS 提供广泛的 GPU 选项和成熟、覆盖广泛的生态系统，而 Azure 和 GCP 则提供专业的 AI 服务、强大的机器学习工具集和全球可扩展性。在选择时，务必确保符合组织的安全、隐私和合规策略，同时考虑数据因素，因为有效的业务 AI 需要访问业务数据。

超大规模云技术提供商如何应对数据主权和区域合规要求？

超大规模云技术通过全球分布的数据中心和可配置的数据驻留选项，应对数据主权与区域合规要求，帮助组织满足当地法规。Oracle Cloud Infrastructure、AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等提供商让客户自行选择存储和处理数据的具体区域或国家/地区，从而帮助遵守 GDPR 等数据保护法律和其他区域规定。超大规模提供商还在合规认证和安全措施方面大量投资，实施用于审计和监控数据访问的工具，并且通常与监管机构合作，以确保其服务可以在受监管行业中安全使用。通过对数据位置和访问实现精细控制，超大规模云技术可帮助组织应对复杂的全球合规格局。