有经验的数据科学家会发现，虽然混合云环境能够很好的帮助企业创新和发展，但是同样混合云环境也使得企业内IT环境变得更加复杂，且充满各种陷阱。如果IT管理者不小心，可能会带来巨大的损失。
为此，在使用混合云时，数据科学家要密切关注关键指标，以此来防止出现各种问题。以下，是混合云环境下数字科学家需要引起注意的五个方面。
一、不断优化混合云性能，降低延迟提高效率
当前，数据已经成为推动企业创新的核心资源，由于数据量急剧增长，这就要求混合云环境下必须具备较高的性能，以此来消除延迟，满足业务发展需求。
为此，数据科学家必须时刻关注混合云的性能和网络延迟，因为即使是几微秒的延迟也会给预测模型或实时分析带来很大麻烦。
为了避免这些延迟并优化响应时间，数据科学家可以使用 SolarWinds 混合云监控等工具。这些平台有助于查明系统的瓶颈隐藏在哪里，以便可以简化数据流，消除系统延迟。
二、错误率：混合云环境的静默警报
在数字时代的当下，系统错误率的提高就像在整个系统中响起的无声警报：忽略它们会带来危险。在混合云环境中，发现错误的机率将更高，但也更加难以查找。大部分的系统错误往往表明代码错误、集成漏洞、安全漏洞甚至数据管道出现更复杂问题的危险信号。
为此，数据科学家需要走在系统错误之前就发现并解决问题，这意味着将减少停机时间和为客户提供更好的服务。
无论是对 API 行为不稳定进行故障排除，还是要追踪刚刚出现的一些古怪后端问题，利用工具能够及早识别这些故障，以便保持极高的工作效率。
三、吞吐量限制：保持数据高速公路畅通
在数据高速公路上巡航时，吞吐量便是数据科学家们的车速表。如果交通流量过大，就会让工作停滞不前。当然，如果数据流量太小，你就无法完全发挥系统的性能。因此，只有规划合理的数据吞吐量，才能确保数据移动的绿灯常开。
为了避免数据拥塞，建议数据科学家选择适用的工具和方法。好的工具和方法能够始终保持纯净、无缝的数据流，及时完在数据的移动。
四、管理好云资源：降低云成本
在使用混合云时，数据科学家要管理好云资源，并充分利用好云资源。要时刻关注CPU、内存、存储的使用情况，只有这样才能真正提高混合云的效率和利用率。
如果数据科学没有很好地管理云资源，那么不但会产生服务器资源不够用的情况，造成性能和延迟问题，而且还会造成使用资源的浪费，难以控制云成本的支出。因此，数据科学家要时刻关注云资源的使用情况，避免资源不够用，或者资源浪费的情况发生。
五、安全哨兵：守卫数据安全
毫无疑问，混合云中存放着珍贵的数据宝石，这就需要一流的安全哨兵来监视。跟踪安全威胁不仅仅是要做好安全防护，更重要的是确保数据的可用性，即使在出现安全问题之外，也能够确保业务正常运行，不中断。
为此，数据科学家可以通过监控身份验证、访问模式和网络流量来保持警惕，以发现可疑行为的迹象。
写在最后：这五个指标对于数据科学家在混合云环境中必须掌握。密切关注这些可以给你带来很大的优势，确保你的云战略是可靠的，你的分析是正确的。
原文标题：5 critical metrics every data scientist should monitor in hybrid cloud environments
原文作者：Rob Turner
