AI企业组织考虑混合云策略的一个关键因素是，不断涌现的人工智能和机器学习（AI/ML）解决方案可加快决策速度。企业组织借助 AI 来与竞争对手拉开差距，跟上客户需求的快速变化，并提供更高效的体验、实现更优的业务成果。然而，当企业组织开始探索 AI 应用时，各种挑战也随之而来，其中包括模型成本、协调的复杂性及部署方面的限制。采用统一的混合云方式可提高效率、改善可访问性，并灵活支持 AI 应用在任何环境中的部署。

观看视频“策略小贴士：您的 AI 策略从混合云策略起步”

应用迁移混合云方式有助于向公共云迁移，因为它允许企业组织利用公共云服务在成本节省和敏捷性方面的优势，同时保持本地基础架构以满足特定的应用、工作负载、安全防护或合规需求。将大量本地应用迁移至公共云或新系统可能极其耗时。而混合云策略能够缓解应用迁移时间带来的影响，因为您可以构建一个混合环境来支持迁移工作，并且在应用迁移过程中使用统一的操作环境，以此最大程度地减少停机时间，保障业务连续性。此外，混合云策略还提供了标准化且具有安全保障的工具和资源，并与组织流程保持一致。

数据的驻留和跨地域扩展一些公司会面临与数据存储地点和方式相关的地域性法规难题，此外，某些应用还有数据驻留方面的规定。对于在高度监管行业开展业务的跨国公司来说，数据主权是一个至关重要的考量因素，它会影响特定云服务提供商或多个云平台的使用，以及将本地系统迁移到公共云的可行性。对许多企业组织而言，为了遵守关于特定数据存储地点的监管要求，混合云方式不可或缺。

灾难恢复混合云方式有助于企业组织高效扩展资源并从故障中恢复，以及在站点中断及其他灾难发生时继续运行关键应用。借助数据冗余和备份、故障转移编排程序以及灵活利用云资源的弹性等措施，精简的混合云方式可以减轻灾难的影响，助力企业组织更快恢复，且将停机时间控制在最低限度。

边缘计算随着企业组织考虑如何在集中式数据中心之外、更靠近数据生成位置的地方支持基础架构和应用，边缘计算的热度持续攀升。当企业组织朝着数字化优先的流程和运维方向迈进时，计算资源变得愈发分散。企业组织投资于边缘计算，原因众多，例如实施新的数字化功能特性和运维模式、创造全新客户体验以及将业务拓展到新的地区等。

混合云策略对于边缘应用的部署和运维至关重要，边缘设备存在诸多变量，且可能部署在各种硬件和软件系统上。运维边缘站点的企业组织需要一种支持互操作性的管理策略，以应对边缘部署的规模扩展问题，并在各种设备上成功交付应用。