与任何技术策略一样，多云基础设施带来了显著的好处，但也有其风险和挑战。其中包括：
- 数据孤岛：从本质上来说，多云设计通过允许将数据存储在不同位置的不同平台的不同仓库中来创建数据孤岛。尽管这些数据孤岛是无意的，但它们可能成为创建真相单一来源的巨大障碍。当企业尝试应用自己的业务规则时，在解决方案的应用中会出现不一致之处，这意味着输出可能会有所不同。这会阻止企业获得必要的知识，以制定具有竞争优势的数据驱动型决策。
- 数据可迁移性：数据孤岛很难打破，因为企业无法迁移格式不同且驻留在不同技术中的数据。当前的可迁移性解决方案获取和维护成本很高，并且缺乏可迁移性可能导致多云战略的风险。
- 数据安全性：数据孤岛和缺乏可迁移性会持续存在，因为在没有适当的治理和安全控制的情况下，将数据从一个平台迁移到另一个平台(或从一个区域迁移到另一个区域)也会带来数据安全风险。企业需要一种在最佳结构内充分利用多云产品的方法，该结构还允许安全地进行全球数据移动。
如何解决这些挑战
然而，有一些方法可以防范这些风险。不同的多云策略为数据可访问性、可迁移性和安全性提供了不同的选择和机会。一种解决方案是“跨云”数据共享。这一方法使用统一的数据管理层和相同类型的云数据仓库，可以在各种云计算数据平台上运行。例如，Snowflake客户可以在AWS、谷歌云平台和Microsoft Azure上启动Snowflake CDW。
企业的主要好处是选择并能够利用与用例匹配的平台的最佳功能。例如，Google BigQuery在读取数据时收费。因此，如果团队对数据进行大量读取并多次进行聚合，则Snowflake可能会成为这种情况下节省成本的更好选择。
如何在多云环境下工作
多云方法提供了云计算的所有优点，而没有很多陷阱。仅限于单个云计算供应商及其生态系统存在危险，特别是对于那些希望通过创新来领导的企业来说，云计算供应商的技术改进步伐仍在不断加快。维持在最佳云平台上解决特定业务问题或流程的灵活性，可为企业带来竞争优势。
企业可以通过以下几种方法来控制多云环境：
- 实施工具来跟踪跨云平台的使用情况，以进行预算和资源分配，以识别可能需要修复的架构难点。
- 选择专门为主要云平台构建并增强的工具，以确保企业具有与正确平台相匹配的正确策略。
- 了解哪些工具在哪种云计算环境中最有效，并找到专门为云计算数据仓库而设计的解决方案，以最大化投资回报率(ROI)。不同的云计算提供商可能会做得更好。
- 选择一种解决方案，将云对象存储扩展到多个云平台，作为默认的多云部署层，以实现最大程度的灵活性。
- 评估独立软件供应商的产品，这些产品扩展了原生云服务提供商产品中可用产品的功能和范围。
