当今的企业正在使用 AI 在复杂的现代数据中心和云环境中加速和自动化 IT 运营。根据 IDC 的 AI 策略视图研究，AI 解决方案的顶级企业用例是 IT 自动化、自动化客户服务代理、自动化人力资源、智能流程自动化以及 IT 威胁情报和预防。但是，为了有效地集成 AI，组织需要为数据建立可信且统一的信息体系结构。随着数据创建和多样性呈指数级增长，组织需要正确存储、保护和分析数据，使其受信任并准备好进行 AI。对于希望推动 IT 转型的企业来说，完全集成数据并使其有效和可用的统一信息体系结构是重中之重。
建立以数据为中心的 IT 架构，为 AI 做好准备，需要实现 IT 环境的现代化。云计算提供了巨大的优势，可推动敏捷性、灵活性、可扩展性和自动化，而混合多云提供了可提升业务的进一步优势。组织可以使用在多个云中运行的数据和应用程序来降低成本和风险。还可以利用不同的云数据中心以及公共云和私有云的组合解决安全性、合规性和延迟问题。集成的混合多云可创建统一的信息体系结构，从而提高应用程序和数据的可移植性和互操作性。
构建混合多云时的主要注意事项：
通过利用容器、微服务、通用API、编排工具（例如Kubernetes）和开源技术（例如 Linux、红帽 OpenShift）实现应用程序现代化。
标准化和自动化流程。
为 DevOp 和 MLOp 建立 具有新组织结构的 最佳实践和团队。
专注于可移植性、互操作性和管理。
建立单个仪表板，以监视、调配、管理和保护所有云。
整合公有云, 、私有云，甚至旧式数据中心。
通过成功的混合多云部署，组织可以实现 360 度可视性，有效监控、管理和保护云环境中的所有应用程序和数据。可以从不同的来源访问和分析数据，从而允许应用 AI 来进一步推动更深入的洞察、更快的部署和更低的成本。
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