纵横数据：选择云计算开发工具的5个最佳实践
如今，很多企业正在推动云计算应用程序开发，以跟上最新的IT发展趋势。人们需要了解如何为应用程序和员工选择合适的云平台和开发工具。
公共云吸引了众多的开发人员，他们可以方便地使用各种工具，但如今工具数量之多可能会让人无从选择。
AWS、Microsoft Azure和其他主要云计算提供商都推出了一些云计算开发工具，这其中包括迁移到云计算集成开发人员环境(IDE)、DevOps工具和一系列其他更高级别的服务，旨在简化或扩展云计算应用程序开发的功能。
人们需要了解以下关于开发人员应如何选择云平台的专家建议，以及如何在特定云平台上的重叠服务之间进行选择的示例。
1.如何选择云平台 企业选择适合其开发需求的云计算提供商可能很困难。大多数公共云的工具列表都非常相似——但并不是所有的产品都是相同的。企业应该根据以下因素寻找解决这些核心领域的工具：
?性能
?灵活多样的配置
?语言支持
?集成管道
?免于锁定
?可预测的成本
并不是每个工具都可以完全满足这些条件，因此需要在企业的决策中权衡这些因素。例如，供应商锁定是云原生开发人员选用工具普遍关心的问题，但是在某些情况下，这样做值得承担风险。企业可以将这些注意事项应用于几乎所有云层。
假设需要无服务器。与竞争对手相比，AWS Lambda支持更少的语言，但在某些情况下它还提供更好的性能。Azure Functions具有直接的定价，但缺少Lambda中的某些功能。可以参阅DevOps分析师Chris Tozzi的其余文章，了解可以应用这些标准的其他领域，包括容器、机器学习和集成开发人员环境(IDE)。
2.选择合适的云计算集成开发人员环境(IDE) 说到集成开发人员环境(IDE)，这些云计算开发工具之所以受欢迎的原因是因为它们通过将所有内容都集中在一个地方来简化部署过程。
但是，选择集成开发人员环境(IDE)并不是要选择云平台。因此，它归结为本地托管服务(如AWS Cloud9)或自托管工具(如Eclipse Che或Orion)。使用第三方选件，开发人员将需要在本地或云计算虚拟机上进行设置和安装。
几乎所有具有连接的Web浏览器的设备或工作站都可以使用云计算集成开发人员环境(IDE)。它们还可以更快地构建和调试。但是，它们的自定义性较差，并且容易受到网络问题引起的访问和性能的影响。人们可以比较市场上一些最受欢迎的云计算集成开发人员环境(IDE)选项，并检查其优缺点。
3.Azure云平台用于云应用程序开发的界面选择 在选择云平台之后，企业还需要针对云计算开发人员工具做出许多其他决策。但是，这些选择并不总是与本地云计算工具或第三方工具有关。通常是在一系列重叠的本机服务之间进行选择。
例如，Azure云平台上的开发人员需要决定如何通过界面来访问和管理其云环境。有基于Web的选项，例如Azure门户(是一个GUI仪表板)或Azure Cloud Shell(是一个用于更高级用户的基于浏览器的命令行界面)。这些选项消除了对使用哪些操作系统或硬件资源的顾虑——开发人员所需要的只是可靠的全球互联网连接。
对于希望与现有微软公司生态系统保持更紧密联系的开发人员，还有多种选择，可在自己的终端中直接访问。Azure PowerShell具有一组cmdlet，用于通过Azure资源管理器管理资源。还有Visual Studio作为与Azure集成的集成开发人员环境(IDE)，以及Visual Studio Code，这是一个更专注于可用性和速度的开源代码编辑器。
人们需要了解有关Azure和其他这些代码编辑器选项的更多详细信息。
4.选择AWS云平台上的部署模型 选择云计算开发工具通常取决于企业对平台的承诺程度。那么是使用喜欢的第三方工具，还是使用云端原生工具?选择简单快捷的选择，还是提供更大灵活性的更复杂的选择?
行业专家Alastair Cooke分析了如何在AWS CloudFormation、OpsWorks和Elastic Beanstalk之间进行选择以进行云计算应用开发的难题。并指出，每种工具都有其优势：
?CloudFormation提供了声明性模板来部署简单的应用程序。
?OpsWorks提供更多控制权，并与Chef和Puppet集成。
?Elastic Beanstalk适用于具有有限依赖性的Web应用程序。
有时仅采用一种工具是不够的。Cooke表示，可以一起采用这三种服务解决开发人员问题。
5.确定无代码/低代码平台是否更适合 有时候，企业在选择特定工具之前必须决定所需的开发人员类型。云计算已经向更广泛的用户开放了开发权限。
Zack Flower公司深入研究了这些新手程序员的优缺点以及无代码/低代码平台的出现。这些工具使用户能够拖放应用程序组件，而几乎不需要编码，从而可以节省企业资金，并减轻IT部门压力。但是，这种趋势也引起了人们对安全性以及非IT用户是否具有足够的了解来构建和维护有价值的应用程序的担忧。
在其他领域，企业需要首先考虑其员工的能力，然后再考虑采用工具。例如，如果企业想利用基于云计算的人工智能服务，那么是否拥有可以最大限度利用Amazon SageMaker等服务优势的数据科学家?或者是否更好地使用了一种基于API的机器学习工具，该工具可以叠加到现有应用程序上并易于被大多数开发人员使用吗?
