大数据云迁移的五大要点

大数据云迁移的五大要点

云计算就在这里。然而，数据在云端迁移正在变得令人烦恼。根据McAfee公司的调查，97%的组织使用公共云或私有云服务。大数据也开始超越本地部署/云计算差距。IDG公司发现，41%的企业已经将存储、归档、备份、文件服务器迁移到云端，21%的企业计划在未来一年内迁移存储、归档、备份、文件服务器。

事实证明，答案很简单：这真的很难。

为什么数据云迁移陷入困境

要使用现有的模式和工具将大数据迁移到云端，需要非常强大的技术能力，并且需要大量的资金。看看Lyft公司的AWS云计算帐单，就会明白这么多公司都不愿尝试的原因。

这是一个新闻：将大数据迁移到云需要技巧。暴力行为不起作用，这就是62%的大数据迁移工作比预期或失败更难完成的原因。

IT利益相关者倾向于忽视物理学仍然参与的事实，即使在数字世界中也是如此。当前的方法试图通过数字等效的集装箱存储产品大量移动数据，忽略数据不是静态货物这一事实。它不断变化。迁移期间业务不会停止。即使企业将数据迁移到云平台，数据也会不断流入现有的本地存储中。这使得迁移期间维护数据完整性非常复杂。由于常见的解决方法往往不尽如人意，因此许多迁移陷入困境。

避免陷阱：数据云迁移的五条要点

为了避免大数据云迁移的陷阱，避免使用暴力手段。采用更精细和复杂的方法，并记住以下大数据云迁移的五条要点。

要点1：需要了解自己的数据

在开始迁移项目之前，请确保企业真正了解数据源。创建一个系统流程来识别作为迁移候选者的数据源。然后，对于每个来源，问问自己：

这些数据是否有效和/或实际用于任何事物?

从1到10的迁移优先级有多高?

从1到10的优先级，迁移将涉及多少工作?

迁移期间和迁移后维护数据的成本和风险是什么?

要点2：不能提升和转移

直言不讳的说，提升和转移方法代表了最终的暴力云迁移，其中应用程序和相关数据从内部部署环境“提升”并“转移”到云平台。问题在于，本地环境和云环境是苹果和橙子的区别。当然，他们都是圆的。仅仅因为企业架构在本地工作得很好，并不意味着它在分布式计算环境中有意义。

要点3：寻求节省成本的方法

将大数据迁移到云端提供了许多优势：它是一个生产力涡轮增压器;它是前所未有的业务洞察力的深层次来源;它是了解客户和趋势、密切接触和个性化数据的全新方式。然而，这不是省钱的方法。企业可以并且应该控制迁移和运营费用，但不要期望以更低的价格获得基于云计算的大数据的巨大优势。

要点4：需要投资内部团队

由于IT资源有限且团队已经很忙，大多数中小企业缺乏管理云迁移所需的内部带宽和专业知识。当然，外包是一种解决方案，但将内部培训视为一种投资。分布式计算需要特定的技能组合，企业的云计算投资不仅应该在服务中，还应该在其员工中。

要点5：不要将数据视为责任

随着有效迁移到云端的巨大努力和复杂性，IT利益相关者、员工和管理人员都可以开始将组织大数据视为比财富更多的责任。不要让这种情况发生。不要只存储企业需要的东西而扔掉剩下的东西，那里有隐藏的价值。当企业进行迁移时，需要更好地保存数据这样重要的东西。

数据云迁移的底线

随着大数据迁移到云端，最重要的是不会削减它。提升和转移以及其他强力迁移技术在数据完整性方面留下了问题，最终会增加迁移开销，有时甚至是令人望而却步。新一轮的迁移方法更加温和、更具有阶段性，而且用户和成本友好。有了合适的工具，企业的云采用策略就不需要花费太多时间。仍然可以在今年发生。