如何构建灵活、可控、可扩展的多云网络底座

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犀思云 发表于 2025/08/27 17:56:51 2025/08/27
【摘要】 在 AI 和数字化的浪潮中,越来越多的企业不再满足于单一云环境,而是同时使用 多家公有云、自建IDC、甚至边缘节点。这种多云模式虽然灵活,但也带来了一个新的挑战:如何让跨云、跨地的数据流动变得高效、安全、可控?答案就是:构建一个可控、可扩展的多云网络底座。为什么需要「网络底座」很多 CIO 在推动多云战略时,往往遇到这些痛点:❌ 云之间“各自为政”数据要从 A 云传到 B 云,再同步回本地,...

在 AI 和数字化的浪潮中,越来越多的企业不再满足于单一云环境,而是同时使用 多家公有云、自建IDC、甚至边缘节点。这种多云模式虽然灵活,但也带来了一个新的挑战:

如何让跨云、跨地的数据流动变得高效、安全、可控?

答案就是:构建一个可控、可扩展的多云网络底座。


为什么需要「网络底座」


很多 CIO 在推动多云战略时,往往遇到这些痛点:

❌ 云之间“各自为政”

数据要从 A 云传到 B 云,再同步回本地,路径绕远,延迟高,传输成本也很高。

❌ AI 应用实时性受限

比如质检视频流、预测性维护数据,如果网络抖动,业务立刻“掉链子”。

❌ 安全合规压力加大

生产数据和模型权重是企业的核心资产,如果访问控制不精细、缺少加密,风险非常高。


换句话说,企业要跑在 AI 和多云时代的快车道上,首先要有一条稳固的「高速路」。


网络底座需要满足什么要求?


一个真正面向未来的多云网络底座,至少需要具备四个核心特性:


统一性:

无论数据在公有云、私有云还是本地 IDC,都能通过一个统一架构进行连接与管理。

可控性:

网络拓扑、带宽分配、流量调度都要可视、可控,避免成为“黑盒”。

安全性:

支持全链路加密,保证数据在任何云之间传输都能做到“安全可追溯”。

可扩展性:

企业新开一个分支、新增一个云区域时,网络能分钟级扩展,不影响业务上线节奏。


可控、可扩展多云网络的关键


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 SDN 化统一架构

通过软件定义网络(SDN)与云交换技术,将不同云和 IDC 打通,形成统一的“虚拟专网”。这样可以显著降低跨云延迟和带宽成本。

 智能流量调度

网络能识别不同类型的业务流,例如 AI 训练数据、视频流、普通办公流量,并自动分配到合适链路,保证关键任务优先。

 零信任安全模型

不仅仅是 VPN,而是基于用户身份、设备状态、应用行为进行动态授权,并对全链路加密,杜绝横向渗透风险。

 多链路混合接入

MPLS 专线、宽带、5G 等多种链路组合,既能保障体验,又能在非关键流量中降低成本。


行业实践案例启示


制造业:

一家汽车企业在两家公有云同时部署AI 质检,通过统一的多云网络底座,将跨云视频流传输延迟稳定在20ms 内,停线率下降 40%。

零售连锁:

某零售集团在两周内为300 家门店接入云客服系统,得益于分钟级扩展能力,业务上线没有错过营销窗口。

能源企业:

通过零信任访问控制,成功阻断一次未授权访问,保护了AI 预测平台的数据安全。


这些案例说明,网络底座不是“锦上添花”,而是 AI 和多云能否顺畅落地的关键前提。


管理者应该关注什么?


 CIO:是否具备统一管理与成本可控性?

 CTO:是否能支撑未来 AI 和多云的快速变化?

 CFO:是否能在保障体验的同时,实现 20%–40% 的网络成本优化?


在 AI 和多云时代,企业需要的不只是云资源,而是一条能够 安全、敏捷、可控、可扩展 的网络底座。

只有把这条“高速路”先建好,AI 和业务才能真正跑得快、跑得稳。

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