改进混合、多云环境的交付
在混合环境中开展开发和部署工作，根据需求定制IT。在公有云中进行开发，以便能够快速访问平台服务;例如，根据有关私有云的法规部署工作负载。为了实现这样的敏捷性，您希望通过一站式界面统筹所有云环境，提供开放标准工具和内置的监管机制，并且可以自助方式访问随时可用的模式。另外一个选项是 ITaaS。选择可提供多品牌服务的代理供应商，使用户能够采购所需的 IT 服务，并将每个服务部署于最优的云模型中。同时，确保所选择的 ITaaS 包括人工智能支持的主动监控功能、自动化问题解决功能，并且能够提供对使用情况和成本的洞察。
整合混合与多云环境中的应用和数据
充分发挥应用和数据的价值，集成多个云域中的应用和数据，将传统的本地企业应用与私有云以及新的轻量级公有云服务连接起来。由于核心 IT 团队通常很少专门管理新服务和连接，因此可能会形成混乱的点集成网络。这就需要标准化涉及多个组织的集成与数据移动，保持控制力，同时不影响创新。
敏捷的多云集成架构将集成运行时分解为若干更易于管理的小型专用组件，从而确保新应用能够以所需的速度和规模执行集成。当集成分解为多个单独的部分后，可选择按照所有权和管理来分配这些部分。这种分散的集成方法有助于减少实施解决方案所需的团队数量，从而显著消除效率低下的跨团队间沟通、等待时间和瀑布开发。
敏捷的多云集成架构可以帮助用户：
- 利用 API 管理对内部和外部服务的访问;
- 连接本地和云端的应用，推动业务转型;
- 保护 API、移动的数据以及底层的系统;
- 在各个应用之间执行可靠的消息传递通信;
- 快速、安全并且可预测地移动海量数据;
- 清理和准备数据，建立一致的业务视图。
保持可视性和可控性
利用内置的分析和自动化功能，主动管理数据多云环境意味着复杂性，而且这种复杂性目前很可能已超出您和您团队的控制能力。要主动管理混合、多云环境的性能和可用性，可使用具有由 AI 和分析支持的内置自动化技术的管理解决方案。此类解决方案通过自我学习功能(例如 AI 和机器学习)提供预测性洞察。通过结合自动化技术，可以减少误报率，及早解决真正的问题，防止造成严重性能下降或者停运事件。
