在快速发展的技术环境中，企业越来越依赖云和混合基础设施来满足其计算需求。然而，优化这些基础设施对于确保效率、成本效益和为未来进步做好准备至关重要。在本文中，我们将探讨优化云和混合策略的策略，包括考虑出站和入站费用、数据传输延迟以及液浸冷却在提高性能方面的作用。
如何优化云策略
通过实施高效的数据存储和检索实践来减少不必要的数据传输。利用数据压缩技术和缓存机制来最大限度地减少传输的数据量。
选择数据中心位于战略位置的云提供商，以最大限度地减少延迟，并且选择不收取其他费用的云提供商。靠近主要用户群可以帮助降低数据传输成本。
优化工作负载，以最大限度地减少云区域之间或本地和云环境之间的数据移动。在适用的情况下利用边缘计算来处理更靠近源的数据。
减少数据传输延迟
数据传输延迟或数据传输延迟会对云和混合基础设施的性能产生不利影响。
为了应对这一挑战：
利用内容分发网络(CDN)：CDN在全球多个位置缓存内容，通过从更靠近终端用户的服务器提供内容来减少延迟。将CDN集成到架构中，以提供更快、更可靠的内容访问。
实施边缘计算：边缘计算使数据处理更接近数据生成源，从而减少数据传输距离并最大限度地减少延迟。在边缘位置之间分配计算资源以优化性能。
使用高速网络：投资高速网络技术，以促进基础设施不同组件之间更快的数据传输。利用SD-WAN(软件定义广域网)等技术实现高效可靠的网络连接。
为人工智能革命做好准备
人工智能(AI)技术的普及为企业带来了机遇和挑战。
为了在云和混合战略中为人工智能革命做好准备：
确保基础设施可扩展且具有弹性，以满足AI工作负载的计算需求。利用云资源根据工作负载需求动态扩展计算能力。
建立强大的数据管道和数据治理实践，以确保AI模型训练和推理所需的数据可访问性和质量。利用基于云的数据存储和处理服务实现可扩展性和灵活性。
利用专用硬件加速器(例如GPU(图形处理单元))优化AI工作负载的基础设施。利用基于云的AI服务和平台加速AI开发和部署。
利用液浸冷却
液浸冷却是一种创新的冷却技术，将IT硬件浸入介电流体中，比传统空气冷却方法更有效地散热。该技术为优化云和混合基础设施提供了多种好处：
与空气冷却相比，液浸冷却具有更优异的导热性，可实现更高效的散热并降低IT硬件的运行温度。
浸入式冷却无需空调基础设施，减少了数据中心的空间需求和能源消耗。这可以显著节省成本并带来环境效益。
通过保持最佳工作温度，液浸冷却可以提高IT硬件的性能和可靠性，从而提高整体基础设施的性能。
总结
总之，优化云和混合策略需要仔细考虑各种因素，例如数据传输延迟以及为AI革命做好准备。通过实施策略来降低成本、减少延迟并利用液浸冷却等创新技术，企业可以最大限度地提高其基础设施的效率和性能，以满足日益数字化的世界的需求。
