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企业数据迁移的五大趋势

发布时间:2022年12月01日 09:06:01    来源: A5互联

无论是迁移到新的存储系统、数据库、应用程序还是全新的服务器,数据迁移都是业务议程上的频繁项目。这个过程一直是一个难点,有时甚至令人恐惧,需要业务领导者考虑预算、资源、安全、时间表和各种其他成功因素。

随着迁移项目变得越来越普遍和复杂,了解哪些趋势正在推动当今的数据迁移市场和各个项目。

五大数据迁移趋势

1.转向数据湖屋

可以说,数据迁移方面最大的创新之一是数据湖屋,它首先由Databricks引入,它在很大程度上消除了迁移数据的需要。数据湖屋不是使用昂贵且耗时的提取、转换和加载工具将数据从数据湖移动到数据仓库,而是基本上将数据湖转换为数据仓库。

数据湖在很多方面都很棒,但它们没有很多你想要大规模处理数据和AI的特征。他接着描述了数据湖的一些弱点,包括缺乏治理、ACID合规性和事务功能。

通过添加像Databricks使用的开源DeltaLake这样的层,公司可以将大量数据用于机器学习应用程序之类的东西,而不必移动或迁移这些数据。

2.通过云迁移避免数据丢失和扩容

第二个趋势更为明显,因为从字面上看,几乎每个人都在这样做。那就是将数据迁移到云端。根据IDC和Gartner的数据,尽管与整个IT市场相比,云支出仍然相对较小,不到10%,但它的增长速度远快于其他领域。

有许多的原因。首先,将数据存储在本地环境中可能会导致数据丢失。即使制定了备份策略,与备份自动化的完全托管的云环境相比,数据存储在本地更容易出现故障。

通过将数据移动到云端,企业不仅可以处理更广泛的数据类型,而且还可以更快地摄取更多数据。他们还受益于看似无限的容量,这是他们在本地部署中绝对没有的,其中数据的激增使公司存储所有数据的能力最大化。

幸运的是,每个主要的云提供商都提供各种服务来实现更无缝的数据迁移。还有许多系统集成商在协助公司将数据转移到不同云提供商的存储、数据库和相关系统方面具有专业知识。将数据迁移到云端从未如此简单。

3.将遗留本地数据与云客户数据相结合

将数据迁移到云端的部分驱动力是那里已经存在如此多的新数据,而这些数据实际上是在云端诞生的。这与其说是数据迁移的趋势,不如说是数据迁移的原因。

事实上,公司最有价值的数据(至少与客户相关的数据)大部分是云数据,这引发了数据迁移项目,将迄今为止更多的本地数据迁移到相同的云环境。这包括将数据湖和数据湖屋迁移到云端。通过这个过程,企业可以开发出更丰富、更全面的客户数据视图。

4.使用数据迁移资源充分利用非结构化数据

趋势3中提到的越来越多的客户相关数据是半结构化或非结构化数据。这些类型的数据的示例包括地理空间、传感器和社交媒体数据。

这些数据不容易放在关系数据库中,而是越来越多地在所谓的NoSQL数据库中找到归宿。无论非结构化数据是存储在NoSQL数据库、数据湖还是其他地方,企业都在寻找数据迁移策略和工具来移动、清理和转换这些数据,使其更易于分析。

5.移民带来现代化

当公司开始考虑数据迁移时,应用程序现代化通常紧随其后。如果一家公司正在考虑将数据迁移到云端,而不是从基本的直接迁移方法开始,那么许多公司现在开始从自我管理的本地数据库迁移到完全托管的数据库服务。例如,这些企业可能会从自托管MySQL转向运行AmazonRDSforMySQL。

迁移前阶段也是企业越来越多地选择重新构建应用程序以使用完全不同的数据库的时候。也许他们正在从关系数据库切换到文档或键值存储,或者如果他们从针对特定应用程序的宽列数据库开始并且认为关系方法更合适,那么他们可能正在朝相反的方向发展.

在您开始考虑迁移数据的那一刻,就值得考虑是否是时候对您的数据存储、管理和基础架构进行其他重大更改了。您可能还需要考虑聘请专门从事此类数据现代化和迁移工作的数据专业人员。