从时期的成长程序来看，夹杂云集成将成为一种法则，由于夹杂云将成为主导模式。但是，在夹杂云情况中，很难确保所有利用法式都能很好地组合在一路。行业专家将帮忙人们思虑这一进程。

　　愈来愈较着的是，良多采取云计较的企业采取的是夹杂云。假如利用法式将在公共云和数据中间之间挪动，除公共云以外，领会若何治理日益复杂的利用法式集成使命相当主要。

　　起首要领会夹杂云利用法式集成的复杂性，重点存眷每一个变化的驱动身分若何影响整合和东西的分歧性与特定的集成问题。

　　现在几近所有的利用法式都是由分歧的组件建立的，在分歧的系统中加载和运转。年夜大都法式也必需与其他利用法式互换数据。这类利用法式意味着企业IT真的是一个工作流收集，而这个愿景是二十年前鞭策面向办事架构（SOA）的动力。 SOA其实不简单，但是，在虚拟主机和利用法式动态扩大的世界中，它的设想问题仿佛很简单。

　　利用法式集成是毗连组件和利用法式之间工作流程的进程。现在有如许的机制来为保守的数据中间托管，所以组织在夹杂云中必需存眷的是这些机制是若何顺应的。

　　年夜大都公司不但愿完全点窜利用法式集成策略;对其出产率、利用法式生命周期治理和平安性和顺从性的影响将是显著的。把重点放在顺应的概念上，然后从需要顺应的工具最先编目。

　　夹杂云采取对利用法式工作流有四个分歧的影响：

　　（1）某些利用法式/组件托管在数据中间以外的场合，并遭到分歧的平安性，合规性和收集毗连节制和功能的限制。

　　（2）在某些环境下，云利用法式可使用数据中间中不具有的云托管办事，而不是经由过程不异的体例实现，乃至在云供给商中也是如斯。这些差别影响工作流集成和组件挪动性。

　　（3）利用法式/组件能够动态挪动，这意味着工作流必需遵守它们，并�����APP且能够在分歧的毗连/平安区域之间挪动。

　　（4）云计较推出了动态扩大容量以婚配工作负载的概念，这在非云摆设中很少供给。

　　成功的夹杂云利用法式集成最好是顺应这些影响身分，起首是设想夹杂云情况，然后再顺应/采取东西来处理每个问题。固然组织所采纳的步调可能针对上述列表中的特定驱动法式，但它们必需采纳如许的办法，以尽可能削减灵敏夹杂云情况带来的系统风险。

　　成功的夹杂云利用法式集成的第一步是在所有托管平台/供给商之间建立同一的利用法式摆设和毗连模子。这意味着将“托管”界说为能够映照到任何云端或数据中间资本的笼统。

　　夹杂云集成中最年夜的毛病是过度专业化。组织应当在全部夹杂云中成立一个通用的收集毗连模子，然后界说一个尺度化的托管模子来摆设利用法式/组件。

　　毗连模子问题只能经由过程建立能够承载所有利用法式和组件的虚拟公用网来处理。愈来愈多的企业正在采取软件界说或虚拟收集作为其毗连焦点，假如采取恰当的软件界说收集或软件界说的广域网模子，则不管是在云端仍是数据中间，都能够毗连所有内容。没有替换开放的同一毗连，所以这是准确的要害，企业熟悉到，根基的云收集东西（例如，OpenStack的Neutron）最好用在弥补企业虚拟收集，而不是建立它。

　　一旦具有适合的毗连模子，尺度化摆设情况便在利用单个东西包来集成工作流。DevOps和根本举措措施代码（IAC）东西都撑持尺度的摆设进程，而且它的撑持跟着时候的推移而改良。

　　采纳这一步调将从底子上削减与夹杂云集成相干的任何非凡问题，乃至在某些环境下能够消弭它们。但是，其实不是所有的用户都熟习IAC的东西和功能，这些都是很主要的托管规范。

　　最初，查看DevOps处理方案的事务处置属性。其壮大功能将有助在治理操作生命周期。

　　第二步是按照平安性、顺从性和履行需求界说利用法式/组件的“规模”。很少有组织但愿每一个利用法式的每一个组件都在夹杂云中运转。假如利用法式/组件依靠在只在公共云上可用的Web办事，那末它的首要规模就是这个云。假如只要在这个云的一些处所才能知足内部审计合规性法则，那末这些处所就是其规模。这些规模必需在摆设和毗连利用法式的操作软件中履行，以确保它们只在它们能够/应当在的处所运转。

　　经由过程东西和政策实行规模限制其实不坚苦，不需要特地的东西。它确切需要留意云供给商和数据中间情况的具体限制，需要进行一些计划和审查，可是经由过程其规模将利用法式分组是有效的，由于它能够检测潜伏的毛病转移和云迸发问题。组织还将发觉，假如能够将专业化的东西和实践与各类规模连结分歧，那末在集成和治理方面，组织将会更轻松。

　　第三步是将每一个能够加载的利用法式/组件与负载均衡功能联系关系为前端。必需为工作分派供给可扩大性，是以利用法式集成中利用的工作留连接必需与负载平衡器毗连，而不是可扩大组件。负载均衡、利用交付节制、“第3层互换”和其他手艺都已用在此使命。

　　在集成夹杂云的利用法式时，相当主要的是，组织能够在组件扩大时代具有尽量少的实现选项，以撑持工作流分发，并确保扩大或退出步调不会断开工作流或用在数据的不期望的曲折路径。