۱- ابر چندگانه (Multi Cloud)

در حال حاضر، بزرگ‌ترین پلتفرم‌های ابری مانند مایکروسافت، گوگل و اوراکل، سرویس‌هایی را ایجاد کرده‌اند که مجموعه راهکارهای کاملی را به‌لحاظ داده، ابر و نیازمندی‌های محاسباتی برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند. این موضوع از دید کسب‌وکارها  کاملا منطقی است، زیرا آن‌ها در تلاش هستند تا راهکارهایی جامع و همه‌جانبه را به مشتریان‌شان ارائه کنند. هم‌اکنون بسیاری از مشتری‌ها از فضای ابرهای چندگانه  استفاده می‌کنند که وظیفه اتصال ابرهای مختلف را به یکدیگر، برعهده دارد. وقتی فراهم‌کنندگان خدمات ابری، اجازه دسترسی و به ‌اشتراک‌گذاری داده را برای پلتفرم‌های مختلف صادر می‌کنند، این امکان برای سازمان‌ها ایجاد می‌شود تا کسب‌وکار خود را توسعه بدهند. به‌‌‌عنوان مثال می‌توان از به اشتراک‌گذاری داده با اعضای مختلف زنجیره‌تامین شرکت‌ها نام برد.

آمارها نشان می‌دهند که ۹۳ درصد از سازمان‌ها در حال انطباق با استراتژی ابرهای چندگانه هستند. این استراتژی شرکت‌ها را قادر می‌سازد که از دو یا چند راهکار ابری ارائه‌شده توسط فراهم‌کنندگان خدمات ابری مختلف استفاده کنند. به این ترتیب، شرکت‌های ابری می‌توانند داده و فضای ذخیره‌سازی بیشتری را ارائه و مشتریان نیز می‌توانند کسب‌وکار خود را به شیوه‌ای کارآمدتر اداره کنند.

بیشتر بخوانید:

پرونده‌های پزشکی بر بستر ذخیره سازی ابری

مزایای پلتفرم ذخیره‌سازی ابری برای شرکت‌های حقوقی

۲- ابر ترکیبی (Hybrid Cloud )

کسب‌وکارها به‌طور سنتی از ابرهای عمومی یا خصوصی استفاده می‌کنند. راهکار ابر عمومی به لحاظ شیوه پرداخت و منابع، منعطف‌تر است؛ در حالی که ابرهای خصوصی بر روی سرورهای اختصاصی ساخته شده‌اند که به حفاظت از داده‌ها و اطلاعات حساس کمک می‌کنند. شرکت‌های بزرگ فراهم‌کننده سرویس‌های ابری مانند مایکروسافت و آی بی ام، راهکار ابرهای ترکیبی را ارائه می‌کنند که متشکل از هر دو نوع ابر خصوصی و عمومی است. ابر عمومی حاوی داشبوردهایی است که قابل‌استفاده برای کل سازمان است، اما ابر خصوصی منطبق با نیاز سازمان‌ها در حفاظت از داده‌‌های خصوصی و حیاتی است.

۳- ابر توزیع‌شده (Distributed Cloud)

ابرهای توزیع‌شده از فضای ابرهای عمومی و ترکیبی استفاده می‌کند. در این روش، شرکت‌های ابری سرویس‌های ذخیره‌سازی ترکیبی را در قالب یک پکیج در مکان‌های مختلف توزیع می‌کنند؛ با این کار، حجم فشار وارده بر سرورهای مرکزی آن‌ها، به‌طرز قابل‌توجهی کاهش می‌یابد.

به‌کمک شبکه دیتا سنترها، کسب‌وکارهای کوچک می‌توانند از خدمات دیتا سنتری استفاده کنند که به موقعیت مکانی آن‌ها نزدیک‌تر است. با قراردادن دیتا سنترها در مجاورت کارکنان، می‌توان تاخیر ایجاد شده به‌واسطه حجم کاری بالا را کاهش داد. یکی از مزایای این سیستم ابری، مقاوم بودن آن در برابر خرابی یا افزونگی سرور است.

۶- رایانش ابری بدون نیاز به سرور (Serverless Computing)

رایانش بدون نیاز به سرور، یک سرویس با شیوه پرداخت به میزان استفاده (Pay as you go  ) است که بدون نیاز به اجاره سرور یا پرداخت اجاره ماهانه بابت پهنای باند، خدمات رایانش ابری را به کسب‌وکارها ارائه می‌کند. این نوع معماری ابری که زیرمجموعه‌ای از خدمات پلتفرم به‌عنوان سرویس (Platform as a Service) است، سریع‌ترین رشد را نسبت به سایر زیرمجموعه‌های این سرویس خواهد داشت؛ به‌طوری ‌که طبق مطالعات انجام‌شده، در فواصل سال‌های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵  تقاضا برای رایانش ابری بدون سرور تا ۲۵ درصد افزایش می‌یابد.

۷- رایانش ابری لبه‌ای (Edge Computing)

پلتفرم‌های ابری متمرکز، همیشه پاسخ‌گوی نیاز سازمان‌ها نیستند، چراکه تمامی پهنای باند و منابع محاسباتی در یک محل متمرکز می‌شود به‌لحاظ تامین امنیت اطلاعات و پاسخ‌گویی سرور مشکلاتی به‌وجود می‌آید. برای رفع این قبیل مسائل از دیتاسنترهای محلی برای رایانش و ذخیره ‌سازی ابری استفاده می‌شود. رایانش ابری لبه‌ای به کم کردن تاخیرها کمک می‌کند، از حجم بار منابع ابری کم می‌کند و همچنین در هر زمان که نیاز باشد به فضای ابری دسترسی پیدا می‌کند. زیرمجموعه دیگری از این نوع رایانش ابری، زمانی استفاده می‌شود که امنیت داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار باشد.

۹- دیتا فابریک (Data Fabric)

دیتا فابریک یک معماری منعطف برای مدیریت داده‌های توزیع‌شده است که به‌طور پیوسته می‌تواند بر روی طیف متنوعی از گره‌های پایانی (End Point) استفاده شود و دسترس‌پذیری داده را در هر مکان  و با هر شیوه طبقه‌بندی امکان‌پذیر نماید.

از مزایای این سیستم می‌توان به تحویل به‌هنگام داده‌های موردنیاز به کاربران و خودکارسازی فرایندهای مرتبط با داده اشاره کرد. دانشمندان علوم داده به‌کمک دیتا فابریک می‌توانند داده‌ها را با سرعت بیشتری تجزیه‌وتحلیل کنند.

۱۱- هایپر اتوماسیون (Hyper Automation)

هایپراتوماسیون با ترکیبی از ابزارهای اتوماسیون مثل Zapier، هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، به کسب‌وکارها کمک می‌کند فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را تسریع کنند. با خودکارسازی کارکردهایی که در حالت عادی به‌طور دستی توسط افراد انجام می‌شدند، می‌توان از توانایی آن‌ها در کارهای خلاقانه و تصمیم‌گیری‌های سطوح بالاتر استفاده کرد.