当下的混合云计算方法涉及用于发现、操作和管理本地部署、私有云和公有云数据和资源的统一平台。混合云平台和工具的组合能够统一计算、存储、网络数据库分析和安全功能，以便在多样化的混合云环境中提供一致性和可靠性。

常见的混合云平台采用预配置硬件、软件和服务，包括 AWS Outposts、Google Cloud Platform、VMware Hybrid Cloud 和Red Hat OpenShift。每个平台通常会采用 Kubernetes 等标准云技术来编排基于容器的服务以及其他基于软件的功能。这些统一的管理工具可以从单一窗口监控、分配和管理相关资源，并提供 IT 和网络管理策略，用于将多个监控工具和数据源整合到单一界面。

下方列出的是与混合云管理平台相关的重要功能：

资源管理：混合云管理服务工具有助于根据应用程序需求在本地部署和云环境之间分配和重新分配资源。例如，金融机构等组织可以使用私有云来保存敏感的客户信息，并使用公有云来测试新应用程序，如移动设备银行应用程序。

工作负载编排：混合云架构使用容器编排工具（如 Kubernetes 或 Docker Swarm）来自动执行容器化工作负载。这些技术有助于开发人员在不同位置的服务器集群上快速部署、运行和同步他们的容器。它们还可以增强容器化工作负载的可扩展性，这意味着 DevOps 和其他团队可以根据需要自动添加运行容器化应用程序的 Kubernetes 集群，从而减少停机时间，并实现最佳性能。

数据集成：混合环境收集和处理各种不同来源的数据，这就需要数据集成 - 将多个来源系统的数据组合起来以创建统一视图的过程。

混合云数据管理解决方案包括使用人工智能 (AI) 和机器学习收集、组织和分析数据的数据分析软件平台。很多此类数据集成工具均采用 Data Fabric 的设计理念，这类架构在混合环境中的多样性技术上运行，将来自多个源系统的数据整合起来，以创建统一的视图。

数据治理：数据治理工具可在混合云架构中为组织提供另一个技术层，用于创建和维护概述如何根据合规和监管标准存储、管理和使用数据的政策和协议。

安全性：混合云安全性涉及用于在数据和应用程序跨本地部署、私有云和公有云平台组合流动的环境中，保护组织敏感信息所使用的技术和最佳实践。混合云架构的安全层涉及加密、网络认证和管理软件等技术控制：