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私人/混合云 - 数据中心服务
ISG收集数据写作目的和创建供应商配置文件/服务制造商的数据。 ISG顾问使用支持配置文件和数据来提出建议，并将适用于适用于客户确定的工作外包的供应商/服务制造商的经验和资格通知您的客户。 此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选供应商资格流程（CPQ）的一部分收集的。 iSG可以选择仅使用有关某些国家或地区的这些收集的数据来进行其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商Lens™报告。 这些决定将基于直接从供应商/制造商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。 发送的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于呈现由领先分析师撰写的注释。ISG收集数据写作目的和创建供应商配置文件/服务制造商的数据。支持配置文件和数据来提出建议，并将适用于适用于客户确定的工作外包的供应商/服务制造商的经验和资格通知您的客户。此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选供应商资格流程（CPQ）的一部分收集的。iSG可以选择仅使用有关某些国家或地区的这些收集的数据来进行其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商Lens™报告。这些决定将基于直接从供应商/制造商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。发送的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于呈现由领先分析师撰写的注释。
私人/混合云 - 数据中心服务
ISG收集数据，以进行研究和创建提供商/供应商概况。 ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。 此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。 iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。 这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。 提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。ISG收集数据，以进行研究和创建提供商/供应商概况。ISG Advisors使用了个人资料和支持数据来提出建议，并将任何适用的提供商/供应商的经验和资格告知客户，以外包客户确定的工作。此数据是作为ISG Futuresource™流程和候选提供商资格（CPQ）流程的一部分收集的。iSG可能会选择仅利用与某些国家或地区有关的收集的数据，以便其顾问的教育和目的，而不是生产ISG提供商LENS™报告。这些决定将基于直接从提供商/供应商收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。提交的信息也可以用于单个研究项目，也可以用于首席分析师将撰写的简报。
混合云的生成式人工智能
其中一个例子是 DMC3 的 GenAI 优势，该优势为一家民政组织带来了好处，该组织多年来一直与 Deloitte 合作，依靠 DMC3 来构建其 IT 基础设施。随着此类组织的预期增长，数据和运营需求将进一步增加，从而导致对新云部署和额外存储配置的需求增加。在这些情况下，实施 GenAI 可以证明是有益的。该技术可以使 DMC3 开发人员以更快的速度工作，高效管理该机构的多云环境并减少所需的时间
混合云的生成式人工智能
其中一个例子是 DMC3 的 GenAI 优势，该优势为一家民政组织带来了好处，该组织多年来一直与 Deloitte 合作，依靠 DMC3 来构建其 IT 基础设施。随着此类组织的预期增长，数据和运营需求将进一步增加，从而导致对新云部署和额外存储配置的需求增加。在这些情况下，实施 GenAI 可以证明是有益的。该技术可以使 DMC3 开发人员以更快的速度工作，高效管理该机构的多云环境并减少所需的时间
亚太地区的人工智能优势：利用开放混合云释放增长潜力
为生成式人工智能奠定基础如果没有适当的技术基础，那么所有与生成式人工智能相关的期望都毫无意义。企业在实施生成式人工智能的战略制定过程中，需要决定哪些产品和技术最能满足其企业需求。开源或闭源模型之间的选择取决于安全性、源代码控制以及预期用例等因素，而且选择并不总是明确的。对于许多公司而言，构建自己的模型是没有意义的，除非有战略原因，并有大量预算和可用数据。而目前，组织才刚刚开始战略之旅。只有 5% 的受访者表示他们的组织已经完全制定了具有明确目标的企业范围的生成式人工智能战略，而另有 38% 的受访者正在制定战略。
利用 AI 就绪混合云基础设施解锁 AI 和生成式 AI 用例
对于许多组织而言，启动 AI 和 GenAI 计划的最快途径是使用基于现有 IP 的云 AI 模型开发。然而，对于许多用例（尤其是但不限于行业特定用例），内部数据对于实现价值至关重要，并且由于各种原因，这些数据不能暴露给外部应用程序或工作流。隐私、安全、数据保护、法规遵从性和内部治理政策可能会阻止组织使用公共云资源执行检索增强生成等任务，其中使用自定义数据对大型语言模型 (LLM) 进行微调以开发最准确、最合适和最值得信赖的见解。在边缘位置进行推理是另一种常见的 AI 活动，可能需要专门的基础设施来用于 AI 和 GenAI 计划。边缘位置生成的数据量
在混合云环境中实现零信任体系结构
摘要 - 向混合云环境的过渡需要能够解决复杂，不断发展的威胁的强大安全框架。零信任体系结构以“永不信任，始终验证”的原则运行，提供了有希望的解决方案。本研究探讨了在混合云环境中实施零信任体系结构的复杂过程，确定了关键策略，挑战和最终的好处。通过对文献的全面综述和案例研究的详细分析，研究深入研究了零信任的基本原理及其对混合云的独特安全要求的适用性。它进一步概述了整合零信任原则的方法论方法，重点是微分，政策执法和持续监控等关键方面。本文强调了实施过程中遇到的重大挑战，包括技术复杂性和组织抵抗，并提出了可行的解决方案来克服这些障碍。它提供了经验证据，证明了通过在混合环境中采用零信任来提高的安全姿势，提高的合规性和运营效率。零信任体系结构，最终促进了一个更安全，响应和弹性的数字生态系统。
私有云/混合云 – 数据中心服务
数据中心外包是将管理数据中心资产的责任转移给第三方提供商的做法。它包括编排、配置、集成监控和管理基础设施组件，包括计算、存储、数据库和中间件。数据中心可能归企业客户、服务提供商或第三方主机托管提供商所有。私有云是客户计算环境的扩展，可利用对虚拟基础设施和应用程序的投资。混合云将现有的内部基础设施服务与私有云、公共云或多云安排连接起来。企业还可以利用主机托管和托管提供商（不一定拥有数据中心）来建立混合云设置。
跨混合云的Kubernetes的网络保护
随着Kubernetes巩固其在数字化转型核心的作用，其对现代组织和开发团队的重要性已变得不可否认。这个开源平台可以自动化容器应用程序的部署，扩展和管理，已彻底改变了企业按大规模部署和管理其应用程序的方式，提供了无与伦比的敏捷性和效率。然而，随着其广泛的采用，许多组织都面临着一个关键的挑战：保护Kubernetes数据。随着Kubernetes环境变得越来越复杂和不可或缺，由于人为错误，恶意活动或系统故障而导致数据丢失或腐败的风险升级。因此，备份Kubernetes数据的必要性已成为一个关键问题，强调了对可靠的解决方案的需求，这些解决方案可以确保在停机时间或数据丢失可能带来深远影响后果的景观中数据弹性和业务连续性。
考虑混合云和多云环境带来的复杂性
标准化云操作将解决一些操作复杂性。可以使用与供应商无关的基础设施即代码 (IaC) 解决方案从集中位置部署混合云和多云基础设施。有关 IaC 最佳实践的更多信息，请参阅通过基础设施即代码实施安全自动部署实践。统一管理解决方案也可用于为云管理员提供从中央位置管理和监控基础设施资源的能力。管理员应熟悉其环境中的云产品，以避免技能方面的差距。云培训应持续进行，以保持良好的安全态势。