在当今数字化时代，企业云资产的规模日益庞大，结构也愈发复杂。这种复杂性给企业的云资源管理和数据洞察带来了前所未有的挑战。云资源扩散和数据孤岛现象日益严重，使得企业难以获得对云资产的全面视野，进而影响了决策效率和运营安全。为了解决这一问题，CloudQuery应运而生，致力于通过集中化云资产、安全元数据和成本信息，并提供便捷的SQL查询和报告功能，来推动云治理的统一和高效。
一、云资源管理的困境
随着云计算的普及和深入应用，企业云资源的数量和种类快速增长。然而，这种增长并未伴随着管理效率的提升。相反，云资源的扩散和数据孤岛的形成，使得企业难以有效跟踪和管理这些资源。现有的云管理工具往往功能单一，分别针对安全、成本或资产库存等方面，缺乏统一的视图和跨域整合能力。这导致企业在面对诸如“哪个已关闭的EC2实例连接了哪个EBS卷”这类简单问题时，也需要耗费大量时间和精力去拼凑多个工具的信息。
二、CloudQuery的解决方案
CloudQuery正是针对这一痛点而设计的。它通过将来自60多个云服务和平台（包括AWS、GCP、Azure、Okta和Wiz等）的数据整合到一个可查询的数据仓库中，实现了云资产的集中化管理。该平台利用高性能的ClickHouse数据仓库和Apache Arrow框架，通过直接连接API来拉取配置、安全和成本元数据，并持续同步数据以确保信息的准确性和时效性。
CloudQuery强调数据的关系型结构和灵活性，使得团队可以通过SQL引擎和内置报告获得全面的数据视图，而无需依赖黑盒工具。此外，CloudQuery还选择性地利用大型语言模型（LLM）来增强自然语言查询、SQL生成和推荐功能，但这些功能都建立在准确、透明的数据基础之上。
三、开发者优先的策略
CloudQuery采取开发者优先的策略，认为开发者是构建、运营和保障当今云基础设施的关键人物。因此，该平台提供了易于访问的数据、灵活的API和自然的SQL语言支持，以赋能开发者更快地行动、更早地发现问题并更安全地构建。这种策略不仅提升了开发者的工作效率，也促进了云治理的民主化和普及化。
四、实际应用案例：Hexagon的成功实践
Hexagon是一个典型的成功案例。该公司的云卓越中心（CCoE）团队致力于构建一个全服务器的数据湖，以收集所有云账户的数据并将其存储在一个集中位置。他们选择CloudQuery来收集数据，并将其存储在S3中。随后，AWS Glue将数据摄入到Glue数据库中，Amazon Athena则负责查询和可视化这些数据。这一解决方案不仅满足了Hexagon对全服务器解决方案的需求，还带来了诸多好处，如无需耗时更新、几乎零维护等。
Hexagon的团队还利用CloudQuery替换了AWS的VPC IP地址管理器（IPAM），认为它既昂贵又受限。他们现在运行CloudQuery的“数据湖”模式，使用包括AWS S3、ECS、Glue、Athena和Lambda在内的低成本基础设施。这使得Hexagon能够跨不同云提供商合并其IP地址，并快速查询任何IP地址及其所有者。
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