Azure 提供了多个混合解决方案，这些解决方案可以托管应用程序和工作负荷、扩展 Azure 服务，并为混合环境提供安全和操作工具。 Azure 混合服务包括托管传统 IT 应用和数据库的虚拟化硬件，以及针对本地、边缘和多云场景的集成的平台即服务 (PaaS) 解决方案。 本指南可帮助你选择满足业务需求的混合解决方案。
混合概念
混合环境包括以下类型的托管位置和基础结构：
- 混合云：这些环境将公有云服务与本地基础结构相结合。 对于具有严格的数据主权法规、低延迟需求或关键复原能力和业务连续性需求的组织来说，此混合策略很常见。
- 边缘：这些环境托管提供本地计算和数据存储的设备。 对于需要接近数据、减少延迟或以接近实时的方式计算数据的组织和应用程序，此方法很常见。
- 多云：这些环境使用多个云计算服务和提供程序。 此策略提供灵活性，可降低风险，并允许组织针对特定的应用程序调查和使用不同的提供程序。 但此方法通常需要特定于云的知识，并增加管理、操作和安全的复杂性。
混合解决方案包括系统的控制平面和数据平面。
- 控制平面：此平面是指资源管理操作，例如创建 Azure 虚拟机 (VM)。 Azure 使用 Azure 资源管理器来处理控制平面。
- 数据平面：此平面使用控制平面创建的资源实例的功能，例如通过远程桌面协议 (RDP) 访问 Azure VM。
Azure 混合解决方案可以在 Azure 数据中心之外扩展 Azure 控制平面操作，或运行专用的控制平面实例，以提供数据平面功能。
混合注意事项
要做出混合解决方案决策，必须考虑硬件、托管和部署，以及应用程序或工作负荷需求和约束。 混合解决方案还必须支持开发人员操作 (DevOps)，并遵守组织和行业标准和法规。
硬件
根据工作负荷类型的不同，可能需要运行 VM、容器和数据库的传统数据中心硬件。 对于其他场景（例如 IoT 部署），受限的硬件设备更合适，可在机架、便携式或加固型服务器上运行。
考虑是刷新、替换现有硬件，还是改变其用途。 棕地方案在新式混合工作负荷方法中使用现有硬件。 绿地方案获取新硬件或以包月形式使用硬件即服务。
托管和部署
请考虑是使用本地数据中心、边缘、Azure 云，还是通过一致云原生技术方法使用多云托管。 业务、合规性、成本或安全性要求可能决定托管位置。
大规模的应用程序部署不同于小规模的实现。 VM 和数据库的传统 IT 部署不同于容器或分布式设备的部署。
分布式、大规模的复杂部署必须能够大规模缩放服务实现，并且可能解决与传统 IT 不同的业务连续性等问题。
应用程序或工作负荷
考虑应用程序或工作负荷是分布式的、容器化的还是托管在 VM 或数据库上的传统 IT。 Azure IoT Hub、Azure Kubernetes Service (AKS) 群集或 Azure 数据中心外部的 PaaS 解决方案可以托管混合工作负荷。
在 VM 上运行的传统应用程序受益于超融合基础设施 (HCI) 和用于第二天操作的 Azure 操作、安全和管理工具。 云原生应用程序更适合在 AKS 等容器业务流程协调程序上运行，并使用 Azure PaaS 解决方案。
如果需要部署在云中构建和训练的模型，并在本地运行它们，大规模监控 IoT 设备，或提供 Azure 数据传输选项，请考虑边缘部署和解决方案。
选择混合解决方案
上述所有因素对于最终解决方案都很重要，但是根据要求、背景和专业知识的不同，组织可能从不同的角度进行解决方案评估。 组织可能从其硬件和托管需求和约束开始，或者首先从应用程序和工作负荷的角度研究 Azure 服务。 DevOps 团队可能会专注于大规模部署和受限制的或专门构建的硬件，而系统管理员可能会强调托管位置或硬件和虚拟机监控程序的使用情况。
以下部分介绍了基于部署模型的混合解决方案决策树，还介绍了一个 Azure 混合服务矩阵，其中描述了支持的工作负荷、硬件类型和部署模型。 浏览这些插图以选择候选解决方案。 然后，对候选服务进行详细的评估，以确定它们是否满足你的需求。
混合解决方案决策树
以下决策树首先选择现有或自定义、多云或 Azure 指定的混合解决方案。 该树通过决策点继续选择合适的 Azure 混合服务。
下载包含本文中所有示意图的 PowerPoint 文件。
对于现有部署或自定义部署：
判断硬件是受限还是部署在数据中心。
对于受限硬件，请确定部署是大规模还是小规模。
对于数据中心和多云部署，确定工作负荷类型是使用容器，还是使用 VM 或 SQL 数据库中的传统 IT 部署。
现有和自定义 IoT 工作负荷可以使用 Azure IoT Edge。 现有和自定义的传统部署、数据库部署和云原生部署可以使用已启用 Azure Arc 的服务器和服务。
基于容器的部署可以使用已启用 Azure Arc 的 Kubernetes。 基于 VM 的部署可以使用已启用 Azure Arc 的服务器、已启用 Azure Arc 的 VMware vSphere 或已启用 Azure Arc 的 System Center Virtual Machine Manager。 SQL 数据库部署可以使用已启用 Azure Arc 的数据服务。
对于 Azure 指定的部署：
决定是否需要“硬件即服务”或“Azure 数据中心类”部署。 Azure 数据中心类部署可以使用 Azure Stack Hub。
对于硬件即服务，请确定工作负荷类型是使用数据传输和计算，还是使用超融合基础设施 (HCI)。 对于超融合解决方案，可以使用 Azure Stack HCI。
“数据传输和计算”工作负荷可以使用 Azure Stack Edge。 数据中心部署可以使用 Azure Stack Edge Pro 2。 可移植部署可以使用 Azure Stack Edge Mini R。加固型部署可以使用 Azure Stack Edge Pro R。
Azure 混合服务矩阵
以下决策矩阵展示了几个 Azure 混合服务的支持工作负荷、硬件功能和部署模型。 所有 Azure 服务都包括 Azure 门户和其他 Azure 操作和管理工具。
下载包含本文中所有示意图的 PowerPoint 文件。
Azure 云提供基于云的软件即服务 (SaaS)、基础结构即服务 (IaaS) 以及 PaaS 计算、存储和网络服务。 这些服务在 Azure 数据中心的 Microsoft 硬件上运行。
Azure Stack 是将 Azure 扩展到边缘或本地数据中心的产品和解决方案系列。 Azure Stack 为各种用例提供了多个解决方案。
- Azure Stack Hub 扩展 Azure 以在本地环境中运行应用。 Azure Stack Hub 提供 SaaS、IaaS 和 PaaS 超融合计算、存储和网络服务，并在本地或多云数据中心的行业标准硬件上运行。 Azure Stack Hub 通过集成系统将 Azure 服务传送到数据中心，并且可以在连接或断开连接的环境中运行。
- Azure Stack HCI 是超融合的解决方案，可在本地使用经过验证的硬件来运行虚拟化和容器化的工作负荷。 Azure Stack HCI 提供基于 VM 和基于 AKS 的超融合计算、存储和网络服务，并在本地或多云数据中心的行业标准硬件上运行。 Azure Stack HCI 将工作负荷连接到 Azure，用于云服务和管理。
- Azure Stack Edge 将 Azure 功能（如计算、存储、网络和硬件加速机器学习）传递到边缘位置。 Azure Stack Edge 在行业标准硬件即服务上提供基于 VM、基于 AKS 的机器学习和数据传输服务，并在本地或多云数据中心运行。
Azure IoT Edge 和 IoT Hub 将自定义功能部署到大量设备。 IoT Edge 与 IoT 中心进行原生集成，在自定义和行业标准硬件上提供 DevOps、PaaS 和容器化服务，并在本地或多云数据中心运行。
Azure Arc 通过对 VM、SQL 数据库和 Kubernete 使用已启用 Azure Arc 的服务提供应用程序交付和管理。 Azure Arc 将现有的裸机、VM 和 Kubernetes 基础结构资源投影到 Azure 中，以使用 Azure 管理和安全工具处理操作。 Azure Arc 通过为 Azure 服务提供一致的多云和本地管理平台，简化了治理和管理。
Azure Arc 在现有行业标准硬件、虚拟机监控程序、Azure Stack HCI 或 Azure Stack Edge 上、在本地或在多云数据中心运行。 Azure Arc 具有以下功能：
- 已启用 Azure Arc 的服务器
- 启用了 Azure Arc 的服务器上的 SQL Server
- 已启用 Azure Arc 的 Kubernetes
- 已启用 Azure Arc 的 VMware vSphere
- 已启用 Arc 的 System Center Virtual Machine Manager
- Azure Stack HCI 上已启用 Azure Arc 的 VM
借助已启用 Azure Arc 的服务，可以使用 Azure PaaS 和数据服务（例如 Azure 应用服务、Azure Functions、Azure 逻辑应用、Azure SQL 托管实例、PostgreSQL 超大规模和 Azure 机器学习）创建本地和多云应用程序。 可以在任意位置运行这些服务并使用现有基础结构。
作者
本文由 Microsoft 维护， 最初由以下贡献者撰写：
- Robert Eichenseer | 高级服务工程师
- Laura Nicolas | 高级软件工程师
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