我们接触到的几乎所有的公司都在讨论云会在他们未来的分析架构里扮演的角色。我们的调查研究显示，超过90%的公司都采取了混合云的架构。在我们看来，这种状况很好。事实上，我们非常相信混合云架构能够带来的利益，以致于混合云成为了Teradata Everywhere™和无边界分析战略（Borderless Analytics strategies）的核心，它们都能帮助企业部署混合云分析生态系统，通过分析技术带来影响巨大的商业成果。

所以当然也有很多厂商在谈论混合云。但是，在评估混合云解决方案时需要面临一个挑战，因为“混合云”的概念十分笼统，甚至已经被滥用以及宽泛化，所以这个概念现在听起来会让人有点迷惑、甚至会让人觉得它很简单。然而这种情况却恰恰掩饰了实际上非常复杂的挑战。

让人产生混乱的首要原因就是混合云到底对数据和分析意味着什么这个问题。仅仅是一套解决方案可以在本地或者云端上调用的解释，在我看来并不能构成混合云的架构。那只是一种灵活的调用方法，但并非混合云的解决方案。

这是我对混合云的定义：混合云解决方案混合了至少两种能够协调工作的云技术（私有云、共有云、可托管云、本地云等）。

企业面临的风险在于，他们在本地和云端的数据平台之间并不能进行对话，甚至可能根本互相不知道对方的存在。这就不叫一套解决方案，反而形成了数据孤岛。没有最基础的数据连接性，那么也就没有多少部署“混合云”的必要。

真正混合的架构能够同时协调调用云端和本地两个（甚至是两个以上的）系统，形成一个宏观层级、所有部分共同运行的一个单一的解决方案。系统里的各个部分都清楚彼此的存在，能够动态地调用彼此的资源满足特定分析使用案例的要求，甚至最理想的情况下能够实现彼此互惠。混合云的正确部署是“1+1>2”的最佳范例。

真正混合的解决方案能够帮助企业利用这样的机会：

云端扩容，迅速地增加处理性能或将本地的工作流转移到云端，实现计算工作优化。这是不断产生有意义的洞察的推动力，不论是支持季节性的高峰还是为繁忙慌乱的星期一早晨做准备。

加速云端数据实验室，快速实验并探索分析创意。换言之，混合云能够帮助企业更富有创新力地使用分析技术 云端灾难恢复，通过不同实例间的自动容错机制把数据驱动的业务保持在线上 不同应用或第三方之间的数据共享，通过授权访问数据仓库资源来实现

为了获得这些便利，企业需要在不同的实例之间进行协调。系统需要在整个混合云环境中动态地引导用户，并同步开放数据和对象。还要能够支持动态跨平台的查询。换言之，其中必须有一套管道系统。在新数据涌入时，系统必须在整个部署框架中同步识别数据。

而现在的问题在于大多数的解决方案都在本地和云端共同运行，但它们并没能以混合云的方式整合，无法实现整体功能大于部分功能之和。如果某个部门运用了云端的某项技术，而另一个部门的人在本地应用了同样的技术，那么这就不是一个混合的解决方案；也就无法真正获取混合云架构的优势。

因为分析技术如此关键，我们必须要跨越平台进行查询，并将拥有的全部数据用来服务于我们的业务。混合云解决方案实际上是IT部门的决策制定者所最希望看到的。为了获取足够灵活的解决方案，保持企业多样的选择、充足的机会和开放性，那么尝试着了解不同的混合云模型、它们的价值以及它们可能带来的回报会是很好的起步动作。