云迁移指南

什么是云迁移？

云迁移是工作负载（如应用程序、一组物理或虚拟服务器或分析生态系统中的数据库）从数据中心等本地环境移动到云的过程。迁移策略还可能涉及从一个云移动到另一个云。

特别是对于分析工作负载，与仅坚持使用本地基础结构相比，迁移到云计算具有独特的高级优势。迁移这些工作负载的环境通常采用传统基础架构：硬件和软件的维护成本高昂，并且无法自行提供实时和AI分析所需的速度和可扩展性。

整个迁移过程通常针对由AWS，谷歌云或微软Azure等主要云服务提供商提供和维护的公共云环境。如果企业在多个云中同时使用许多个云计算服务，那么它正在使用多云方法。

迁移也可能涉及混合云，即公共云和本地资产的组合。此设置可保留现有基础架构，并可以更严格地控制性能和成本，同时利用尖端公共云服务的强大功能。数据分析平台可以迁移到混合云环境，以保持这种灵活性。

实际上，当前在本地运行的任何内容都可以迁移到公共云、混合云或多云环境。业务应用程序和存储是最常移动的工作负荷之一。但随着公共云服务的发展，可能性的范围已经扩大到包括众多人工智能（AI）和机器学习引擎（ML）、云数据库、网络连接工具以及其他可以支持以前本地分析工作负载的系统。

云迁移有哪些不同类型？

有多种方法可以将工作负载迁移到云，从简单到复杂。成功迁移所需的成本和工作量将取决于云迁移工具的易用性以及管理数据迁移的不同过程。理想情况下，将使用具有深度自动化的紧密结构多阶段方法，以确保顺利过渡到云基础架构。

三个主要的迁移策略是：

1. 重新托管（又名直接迁移）

最简单的选择，直接迁移需要将现有系统按原样移动到云环境，旧的应用程序体系结构在基础架构即服务（IaaS）上运行。重新托管在前期相对便宜，但从长远来看，根据所使用的工具，它的成本可能高于其他选项。这是由于缺乏对云原生API和功能的优化，这些API和功能可能会产生机会成本，以及未优化工作负载的过多运营支出。成功进行云迁移的组织通常包括：

• 找到一个无论哪种环境（本地、公共云、多云或混合云）都几乎相同的平台，使直接迁移既高效又方便。
• 超越直接迁移，创建新的云转发架构。

Medibank采取了重新托管路线，将超过16TB的数据迁移到公有云中的Teradata Vantage中。
为了构建市场领先的医疗服务产品和体验，该公司将 SAS、Tableau和MicroStrategy等提供商的七个应用程序从其本地数据仓迁移到AWS云，Medibank现在在这里运行这些应用程序。由于Vantage在每个环境中都是相同的软件，因此Medibank不必在此过程中重新编码任何内容。

2. 重新平台化

与重新托管相比，重新平台化是一种稍微复杂得多的方法，需要在进行云迁移之前对工作负载进行一些适度的更改。中间件的更改和使用云提供商的平台即服务（PaaS）都是平台重构方法中的常见步骤。

平台重构还可能改变应用程序与数据库交互的方式或扩展方式。在重新平台化时，引入基础架构即代码（允许通过机器可读文件（如Ansible playbooks）配置和置备资源也是可能的。

与重新托管一样，平台重构可保持本地核心体系结构的完整性。这是一种有点保守的云迁移策略，但与标准的直接迁移相比，它可能更多地利用云计算服务的强大功能。

3. 重构

与上面列出的两种方法相比，这种方法需要组织花费更多的时间和精力。重构不是使应用程序或多或少与本地相同，而是需要更改其整体体系结构以利用新的云环境。

在为云迁移准备重构应用程序或其他工作负载之前，企业应权衡成本和收益。重构是劳动密集型且成本高昂的。但是，它可以以工作负载的形式支付红利，这些工作负载针对云的技术功能和经济模型进行了更好的优化。这种方法也可能有利于创建现代数据体系结构。

重构中常见的云趋势是将整体式架构更改为基于微服务的架构。微服务使应用程序更易于修改。团队无需推动需要重新测试整个互连系统的更改，而只需更新相关独立维护和部署的组件即可。

微服务方法还与新兴的数据网格概念保持一致，数据网格是一种围绕业务特定领域组织的数据建模方法，每个领域都有自己的跨职能团队来监督信息的管理方式。数据网格能够为云工作负载提供更高的DevOps敏捷性。

其他迁移可能性

在迁移过程中，可能还会发现正在评估的工作负载不适合云或根本不需要。这些发现有时被归类为它们自己的云迁移形式，名称为“替换”、“停用”或“保留”。

例如，旧版应用程序可能会替换为软件即服务（SaaS）的同等产品。相反，可以将本地应用程序保留在原位并连接到混合云环境。

云迁移的5大优势

无论迁移类型如何，目标通常是相同的：对正在移动的工作负荷进行现代化改造，使其实现更好的性能、成本优化和整体灵活性的某种组合。云迁移的主要好处是：

1. 可扩展性和弹性

在本地扩展工作负载需要定期购买、预配、维护以及添加或减少物理服务器。这个过程很复杂，很快就会变得昂贵。相比之下，云环境提供按需计算，可以随着需求的变化而扩展和缩减。弹性更进一步，通过动态扩展将云资源与快速发展的工作负载相匹配。

分析提示： 使用单一分析环境，该环境在所选的云基础架构上提供可扩展的数据探索、建模和评分，并具有混合部署支持。

2. 降低成本

采用云会以多种方式影响成本。硬件和软件上的资本支出变成了云服务订阅的运营支出。固定成本变得可变。然而，云计算的即用即付本质有时可能是一把双刃剑。工作负载中不可预测的变化可能会导致成本飙升。此外，如果没有基于软件的优化，工作负载将无法在性能和成本之间取得平衡。

分析提示：寻找具有高级索引技术的分析解决方案，与完全依赖硬件的暴力替代方案相比，这些解决方案可以节省成本。此外，寻求可预测和即用即付定价选项的混合，这样就不会将资金浪费在未使用的容量上。

3. 灵活性

迁移到公共云并不一定意味着将本地环境抛在后面。云部署选项非常灵活，包括混合云和混合多云等架构。即使公司通过公共云利用几乎无限的资源，现有的投资也可以最大化。整个云还简化了对关键资源的访问，包括高级AI和ML工具。

分析提示：使用在本地和云中工作类似的软件。这简化了迁移，并有助于简化混合部署的操作。不要满足于仅云的数据仓，这限制了可能性。

4. 性能

如果以前的环境明显老化和/或物理上远离其用户，则从本地迁移到云可能是性能升级。云还提供了新功能（如自动缩放），有助于确保在需求增加时获得可接受的性能。混合云可以在必要时保留本地硬件和软件的本地性能。

分析提示：利用具有动态资源分配的平台，始终如一地满足战略和战术工作负载的服务级别协议。计算和存储功能的单独扩展对于以合理的成本提供适当的资源也至关重要。

5. 扩展的功能

主要的云服务提供商处于从AI和ML到网络安全的每个领域的最前沿。因此，云客户可以访问一组不断扩展的功能，如果仅在本地操作，他们无法获得这些功能的广度和深度。众多内置服务简化了工作负载现代化和优化的途径。

分析提示：在云数据分析平台中寻求集成的AI和ML。否则，出于相同目的连接第三方合作伙伴引擎会很复杂。

云迁移中的5大常见挑战

云迁移策略在此过程中遇到障碍是很常见的，特别是如果组织尚未选择针对当今互联多云现实进行优化的数据分析平台。一些反复出现的挑战包括：

1. 未经检查的成本

虽然云迁移应该节省纸面上的钱，但在某些情况下，它实际上可能会增加成本。例如，仅限云的数据仓具有有限的性能优化，这意味着处理许多性能问题的唯一方法是简单地购买更多集群，从而导致成本迅速膨胀。

2. 应用程序重构

为云环境重新调整应用可以提高其性能并使其更具成本效益，但需要付出大量努力。必要的时间投资可能会对公司的运营产生连锁反应，因为它可能难以按计划进行迁移并正确控制停机时间。

3. 数据库迁移

埃森哲强调了数据库迁移的复杂性，包括转换这些大量数据所需的谨慎，遗留环境的复杂性以及在整个迁移过程中进行现代化改造的必要性。此外，迁移完成后，确保所有数据都保持其完整性仍然是一个挑战。

4. 合作伙伴选择和管理

市场上有许多云供应商，选择一个具有适合企业特定业务需求的服务范围的云供应商至关重要。如果没有对云合作伙伴进行适当的审查，最终可能会锁定在特定提供商的服务中，或者您可能被迫将许多未正确集成的单点解决方案拼凑在一起。

5. 规划

对于坐下来规划云之旅的公司来说，这项任务可能会令人生畏。最重要的是，迁移的目标是实现企业现代化，但在规划如何实现该目标时，必须仔细考虑许多其他问题。组织如何在迁移期间保持充足的正常运行时间？它如何来鼓励用户采用新的基于云的工具？如何控制成本和设置预算？迁移必须在一开始就仔细规划——它不是为了一种即兴的方法。

促使云迁移成功

成功的迁移策略需要在云迁移服务中正确组合人员、流程和技术：

• 人员：顾问可以提供深入的指导，并构建符合每个企业需求的定制解决方案。
• 流程：采用多阶段方法，从库存和基线评估开始，然后通过业务流程建模到建议。
• 技术：连接的多云平台使组织能够使用他们喜欢的云和技术堆栈进行分析。

Teradata的云迁移计划将所有这些元素组合成一个整体方法，可满足客户的特定要求，并实现成功的云迁移。通过观看我们有关云迁移和部署最佳实践的最新网络研讨会了解更多信息。 观看我们的云部署网络研讨会