System Initiative推出新功能，提供实时可视化和AI驱动控制，支持多云平台，快速重建基础设施，简化自动化与迁移，提升团队协作与安全性，克服传统方法的局限。

Tech Mahindra与AMD达成合作协议，旨在推动企业转型，专注于基础设施优化和人工智能应用。双方将整合AMD计算引擎与Cloud BlazeTech解决方案，以优化云基础设施工作负载。

许多组织在多个云环境中运行应用程序，导致架构碎片化和数据孤岛。Redis提供一致的开发体验，支持多云和混合部署，避免了与Valkey等服务的兼容性问题，帮助团队轻松迁移和扩展基础设施。

优步推出了内部开发的多云秘密管理平台，以应对管理15万个秘密的安全挑战。该平台整合了25个保管库，简化安全治理，提升监控和自动化能力，降低秘密泄露风险，提高运营效率。

组织们寻求降低可观察性成本，但更换现有平台可能带来不确定性。开源数据源如Prometheus和Jaeger提供了选择，但数据分析仍需深入研究。随着多云环境中数据量激增，企业面临存储和分析成本上升的挑战。有效的可观察性不仅依赖数据收集，还需深入分析，以实现业务价值和成本节约。

近年来，机器学习在各行业中愈发重要。多云环境使企业能够利用多个云服务提供商的优势，提升灵活性和可靠性。在优化机器学习模型时，应采用最佳实践，如模型并行、混合云架构和高效数据管理，以应对复杂性和安全性挑战，实现成本效益和创新。

随着技术进步，企业越来越多地采用云计算以降低成本。混合云结合本地和公共云，适合处理敏感数据；多云则通过多个云服务提供商灵活分配工作负载。选择取决于企业需求：混合云适合控制和稳定费用的企业，而多云适合追求灵活性和最佳服务的企业。

多云安全架构旨在保护多个云提供商中的应用和数据。关键要素包括共享安全模型、安全边界、统一安全管理和混合云连接。最佳实践包括制定安全策略、实施身份和访问管理、数据加密、利用云安全服务、监控威胁及培养安全文化，从而有效管理多云环境的安全风险。

六年前，Rohit Choudhary创立了Acceldata，专注于数据可观测性。他预测企业数据将大幅增长，多技术和多云环境将普及，且工程人才不足。生成式AI的兴起验证了这些预测。数据可观测性在复杂企业环境中变得重要，尤其在金融服务和AI应用中，数据追踪和分析对业务决策至关重要。

韩国旅游科技公司Yanolja通过数字化转型，利用MongoDB Atlas提升服务和管理效率，计划在多云环境中扩展合作，推动全球数据企业发展。

在企业环境中，管理和同步复杂数据是挑战。多云和边缘计算的结合带来优势和挑战。开源KubeMQ的Java SDK为解决这些挑战提供了理想解决方案。通过零售连锁店案例展示了该解决方案如何实现可靠、高性能的数据同步。

85%的组织在多个IaaS提供商上部署应用程序，需要监视多云和地区的日志和遥测。Unity Catalog、Delta Sharing和Lakehouse Federation可以提升网络安全能力，并简化跨云查询的集成。多云和多地区数据治理是解锁企业数据价值的关键。

微软宣布改进了与Datadog的Azure Arc集成，提供更好的可观测性和管理功能。Datadog可以直接将Azure Arc启用的资源的洞察力提供到仪表板中，监控云迁移期间的实时数据和多云环境中应用程序的性能。Azure Arc集成还提供了监视连接状态和代理版本、自动添加Azure标签、识别安装了Datadog代理的服务器等功能。此外，Datadog还能帮助用户快速诊断Azure上应用程序的性能问题。用户可以在Azure Marketplace上了解更多信息。