Best for: Kostnadseffektiv, skalerbar og fleksibel databehandling, lagring og nettverk.

Funksjoner:

- Betal etter hvert-priser: Betal kun for ressursene du bruker.

- Skalerbarhet: Skaler opp eller ned ressursene dine etter behov.

- Fleksibilitet: Velg mellom ulike operativsystemer, programmeringsspråk og verktøy.

- Pålitelighet: Replikerte data på tvers av flere regioner for høy tilgjengelighet.

- Sikkerhet: State-of-the-art sikkerhetstiltak for å beskytte dataene dine.

Eksempler: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Alibaba Cloud.

2. Privat nettsky:

Best for: Organisasjoner som krever dedikerte ressurser og økt kontroll og sikkerhet.

Funksjoner:

- Dedikerte ressurser: Eksklusiv bruk av maskinvare, programvare og nettverksressurser.

- Kontroll: Full kontroll over den underliggende infrastrukturen.

- Sikkerhet: Forbedrede sikkerhetstiltak for sensitive data.

- Skalerbarhet: Skalerbarhet innenfor grensene til ditt private skymiljø.

Eksempler: Lokale datasentre, vertsbaserte private skyer (f.eks. VMware vCloud Director), OpenStack-baserte private skyer.

3. Hybrid sky:

Best for: Organisasjoner som trenger en blanding av offentlig skyfleksibilitet og privat skykontroll og sikkerhet.

Funksjoner:

- Kombinert skalerbarhet: Utnytt skalerbarheten til offentlig sky for toppbelastninger og kontrollen av privat sky for sensitive data.

- Datamobilitet: Flytt enkelt data mellom offentlige og private skyer.

- Fleksibilitet: Velg den beste skyløsningen for hver arbeidsmengde.

- Kostnadsoptimalisering: Bruk offentlig sky for kostnadssensitive applikasjoner og privat sky for oppgavekritiske applikasjoner.

Eksempler: AWS Outposts, Microsoft Azure Stack, Google Anthos, Oracle Cloud VMware Solution.

4. Multi-Cloud:

Best for: Organisasjoner som ønsker å unngå leverandørlåsing og utnytte de beste tjenestene fra flere skyleverandører.

Funksjoner:

- Leverandøruavhengighet: Bruk flere skyleverandører samtidig for ulike arbeidsbelastninger.

- Økt pålitelighet: Redundans på tvers av flere skyleverandører reduserer risikoen for nedetid.

- Kostnadsoptimalisering: Velg den mest kostnadseffektive skyleverandøren for hver arbeidsmengde.

- Fleksibilitet: Få tilgang til et bredere spekter av tjenester og funksjoner fra forskjellige skyleverandører.

Eksempler: Bruk av AWS for databehandling, Azure for lagring og GCP for maskinlæring.

5. Serverløs databehandling:

Best for: Rask applikasjonsutvikling, hendelsesdrevet arbeidsbelastning og kostnadsoptimalisering.

Funksjoner:

- Ingen serveradministrasjon: Skyleverandøren administrerer de underliggende serverne, slik at utviklere kan fokusere på å bygge applikasjoner.

- Betal per bruk: Betal kun for regnetiden du bruker.

- Skalerbarhet: Automatisk skalering for å møte etterspørselen uten manuell inngripen.

- Hendelsesdrevet: Utløser funksjoner basert på spesifikke hendelser (f.eks. HTTP-forespørsler, databaseoppdateringer).

Eksempler: AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, IBM Cloud Functions.

6. Containerisering:

Best for: Distribuere og administrere applikasjoner på en lett og bærbar måte.

Funksjoner:

- Isolasjon: Containere isolerer applikasjoner fra den underliggende infrastrukturen.

- Bærbarhet: Containere kan enkelt flyttes mellom ulike miljøer.

- Skalerbarhet: Beholdere kan enkelt skaleres opp eller ned etter behov.

- Ressurseffektivitet: Containere bruker færre ressurser sammenlignet med tradisjonelle virtuelle maskiner.

Eksempler: Docker, Kubernetes, Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS), Google Kubernetes Engine (GKE).

7. Dataanalyse:

Best for: Bearbeide, analysere og visualisere store datasett for å få innsikt.

Funksjoner:

- Databehandling: Håndter store datamengder ved hjelp av skalerbare databehandlingsrammer.

- Datalagring: Lagre og administrer strukturerte, ustrukturerte og semistrukturerte data.

- Dataanalyse: Utfør kompleks dataanalyse ved hjelp av ulike verktøy og språk.

- Datavisualisering: Lag interaktive visualiseringer for å presentere innsikt og trender.

Eksempler: AWS Redshift, Azure Synapse Analytics, Google BigQuery, IBM Cloud Analytics.

8. Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML):

Best for: Bygge AI-drevne applikasjoner, prediktive modeller og maskinlæringsalgoritmer.

Funksjoner:

- AI- og ML-verktøy: Få tilgang til en rekke AI- og ML-verktøy og biblioteker.

- Forhåndsutdannede modeller: Bruk ferdigtrente AI-modeller for ulike oppgaver (f.eks. bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling).

- Databehandling: Håndtere data i stor skala for trening og slutninger.

- Modellimplementering: Distribuer opplærte modeller til produksjonsmiljøer.

Eksempler: AWS AI/ML-tjenester, Azure AI/ML-tjenester, Google Cloud AI/ML-tjenester, IBM Cloud AI/ML-tjenester.