从本地到云端,如何正确处理数据?

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 如何把数据从本地平滑迁移到云端?相信这是所有上云企业关注的重点!

从本地到云端,如何正确处理数据?

  如今,很多企业上云,只是把本地的数据技术、治理模式和安全能力迁移到云端,并没有思考如何通过真正云化的数据存储形式和技术方法,重构云端体验。

  问题是,什么是存储和使用数据的新方法?与传统本地模式相比,最新的数据存储方式有哪些不同?把数据从传统的数据仓库、数据湖迁移到分布式数据网格,就是现代化设计体系吗?其实,很多人都非常困惑!

  不管数据如何迁移,都会牵扯到一整台的技术堆栈,涉及到数仓、数据库、对象存储、主数据管理和数据虚拟化等等。如何解决数据迁移过程中面临的各种复杂问题?最有效的办法,就是借助专业工具!在把数据迁移到云端的时候,使用最有效的工具,可以让我们具备数据修复的能力。

  就像我们在搬家前,需要清除垃圾一样。如果不彻底排除垃圾数据,会带来额外的数据处理成本。尽管,企业在数据迁移上花费了大量资金,但如果没有考虑到数据设计和技术升级改造问题,后期可能会带来更复杂的问题。比如,可能企业会去重新设计数据架构,去满足元数据管理以及数据治理需求,或者需要使用新的数据库技术模型(从SQL 到 NoSQL),去重新规划数据问题。

  说白了,如果企业在数据迁移之前没有考虑周全,之后可能意味着要进行二次数据迁移,花费双倍的时间和金钱去进行数据修复。那么,如何从根本上避免数据架构二次重建的事件发生呢?

  一种方法是,要将数据直接迁移到公有云的平台或者数据库,然后通过云原生的架构、方法以及数据库模型存储数据,以便整个数据拥有永久性的数据修复能力。

  另一种方式是,根据企业个性化需要,通过数据虚拟化的方式来完成业务改造。使用数据虚拟化工具,不仅让企业拥有多个数据库创建能力,还能拥有更现代化的数据结构。尤其是一些基于传统设备改造的云服务能力,可以让企业在利旧的基础上,实现现代化业务架构改造。

  最后,制定一个完整的路线图,逐步实现数据库的云化目标。其实,很多企业都希望拥抱云,但只是眼下还没有在企业内部达成一致,没有与开发人员、运营团队、安全团队等,进行有效沟通。这也与数据库最新技术的成熟度以及大环境有关。随着数据库技术的不断演进,会有越来越多的企业通过最新技术,以及先进的数据存储方式,把数据迁移到云架构上来。

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