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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。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，数据迁移系统，因此许多迁移陷入困境。

数据云迁移的底线

随着大数据迁移到云端，重要的是不会削减它。提升和转移以及其他*迁移技术在数据完整性方面留下了问题，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，数据迁移系统公司，而且用户和成本友好。有了合适的工具，数据迁移系统公司，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。

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从哪里开始云迁移过程

将用户所有的应用程序和支持基础设施一下子都迁移至公共云是不可行的。

“如果应用程序数量众多，那么迁移过程需要花上六至十八个月，” Nelson说。

将整个云迁移过程分解为可管理的若干步骤。从很小、很简单的项目开始，然后是更大更复杂的项目。在迁移过程中，并行运行内部部署和云计算系统、同步数据并测试云部署，以确保迁移过程中没有遗漏。另外，记录所有的API以便了解在云迁移过程中用户需要监控哪些API。

当企业用户将其原来的接口映射至新接口时，数据迁移系统公司，成功的关键在于细节。例如，一个应用程序可能运行4.0版的用户接口，而云供应商则使用4.1版，这就有可能包括一个应用程序不支持的功能并防止系统中运行过程中崩溃。