云计算就在这里。但是，云中的数据迁移变得令人讨厌。根据McAfee的一项调查，97％的组织使用公共或私有云服务。大数据也开始超越本地部署/云计算差距。 IDG发现，41％的企业已将存储，归档，备份和文件服务器迁移到云端，21％的企业计划在明年迁移存储，归档，备份和文件服务器。
大数据云迁移的五个关键点
这些数字对于云采用率和云计算大数据提供商来说是个好消息。因为当时人们会看到59％的公司没有迁移，或者79％的公司没有迁移计划。人们想知道在生成和使用数据的应用程序附近存储大数据有很多好处。为什么很少有公司能够带头？
事实证明，答案很简单：这真的很难。
为什么数据云迁移遇到麻烦
使用现有模式和工具将大数据迁移到云需要非常强大的技术功能，并且需要大量资金。看看Lyft的AWS云账单，您就会明白为什么这么多公司都不愿意尝试。
这是一个新闻：将大数据移动到云需要技巧。暴力无效，这就是62％的大数据迁移工作比预期或失败更难实现的原因。
IT利益相关者倾向于忽视物理学仍然涉及的事实，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容器存储产品大量移动数据，而忽略了数据不是静态的事实。它在不断变化。在迁移期间，业务不会停止。即使企业将数据迁移到云平台，数据也会继续流入现有的本地存储。这使得迁移期间维护数据完整性非常复杂。许多迁移都遇到了麻烦，因为常见的解决方案往往不能令人满意。
避免陷阱：数据云迁移的五个关键点
为了避免大数据云迁移的陷阱，避免使用暴力手段。采用更细粒度和更复杂的方法，并记住下面的大数据云迁移的五个关键点。
要点1：需要了解自己的数据
在开始迁移项目之前，请确保您的组织真正了解数据源。创建系统流以将数据源标识为迁移候选项。然后，对于每个来源，问问自己：这些数据对任何事物都有效和/或实用吗？
迁移优先级从1到10有多高？
迁移涉及1到10个优先级需要做多少工作？
迁移期间和迁移后维护数据的成本和风险是什么？
第2点：无法升级和转移
简而言之，促销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”和“转移”到云平台。问题是本地和云环境是苹果和橙子之间的区别。当然，它们都是圆形的。仅仅因为企业架构在本地运行良好并不意味着它在分布式计算环境中有意义。
第3点：寻求节省成本的方法
将大数据迁移到云提供了许多优势：它是一种生产力的涡轮增压器；它是前所未有的商业洞察力的深层来源；这是了解客户和趋势，密切联系和个性化数据的新方法。但是，这不是省钱的方法。企业可以而且应该控制迁移和运营支出，但不要期望以较低的价格获得基于云的大数据的巨大好处。
第4点：需要投资内部团队
由于IT资源有限且团队繁忙，大多数SMB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，但内部培训被视为一项投资。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：不要将数据视为一种责任
随着有效迁移到云的巨大努力和复杂性，IT利益相关者，员工和经理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。不要只是存储业务需要并抛弃其余部分，还有隐藏的价值。当公司迁移时，需要更好地保存数据。
数据云迁移的底线
随着大数据迁移到云端，最重要的是它不会削减它。升级和转移以及其他强大的迁移技术会使数据完整性出现问题并最终增加迁移开销，有时甚至会令人望而却步。新一轮的迁移更加适度，更加分阶段，用户友好且具有成本效益。使用合适的工具，企业云采用策略不会占用太多时间。它仍然可以在今年发生。
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