大数据分析系统已经达到了它们应该处理和分析的数据量不断增长的边缘。 每天，系统都应该处理高达 Exabyte 大小的数据处理和分析。 承载操作和工作负载的“离线”基础设施或大数据的内部数据处理似乎已经达到了覆盖巨大数据规模的极限，因此需要转向替代方案。

今天，将大数据处理迁移到云被视为优化处理的主要解决方案。 云基础架构允许高速灵活且可扩展的大数据处理。 在越来越多的企业将大数据上云的同时，大数据上云的实践仍然面临一些挑战。 但是，此时此刻，您可以利用一些最佳迁移实践。 继续阅读。

大数据上云的根本原因

不仅大小或数量，而且种类和速度也将数据定义为大数据。 处理此类大数据需要不断发展以适应海量数据。 数据库的创新从根本上需要涵盖动态变化。 一般而言，大数据云迁移可提高性能、速度或速度，并使大数据处理具有可扩展性。

操作灵活

云服务随附由最新内存、处理器和其他硬件提供支持的更新基础架构。 另一方面，云服务与 Linux 和 Windows 这两个顶级大数据环境兼容且工作友好。 使用云服务时，数据处理将顺畅无阻。

可扩展处理

当您将大数据迁移到云时，一个明显的优势是您可以使处理具有可扩展性。 每当流量达到最高点时，数据处理就会向上扩展并毫无问题地容纳大量数据。 根据云服务，他们可以扩展到 PB 级处理或添加新节点。

性价比高

总体而言，云服务提供了更具成本效益但易于管理和访问的大数据操作。 他们更新的硬件和软件提供了更高效的基础设施。 您可以节省大量用于内部部署大数据处理的资金。

大数据上云需要考虑的因素

虽然大数据云迁移非常有利和有益，但您应该考虑一些具有挑战性的因素。

安全

大数据云迁移过程中伴随着数据安全挑战。 目前初步的预防或解决方案是将计算和存储分离以保护敏感数据，称为混合解决方案。 另一种解决方案是实施权威访问控制来管理云数据的可访问性，同时保护它们。

数据实践技能

大数据云迁移不是即插即用的解决方案，这已不是什么秘密。 迁移过程本身需要全面的知识、技术技能和适当的数据实践工具。 这是因为开发人员不仅要将数据从内部部署的基础设施迁移到云服务，还应该将数据源与云环境连接起来以实现大数据。

运营成本

虽然迁移会带来具有成本效益的操作，但迁移过程本身可能成本很高。 适应数据流量移动的代码编写过程可能是一项繁琐的任务，需要对任何错误进行持续、定期的监控和调整。 我们正处于无法通过自动化代码编写环境完成迁移的阶段。 总体而言，大数据云迁移过程是非常消耗资源的。

迁移大数据：我们从哪里知道？

大数据向云服务的迁移一直在不断发展。 开发人员正在研究最佳、最高效的大数据云迁移实践。 到目前为止，这些是您可以执行的一些最佳迁移实践。

1. 组织负责人参与

当涉及到公司的大数据云迁移时，所有组织的负责人都应该参与其中。 这包括首席执行官、经理、IT 部门、部门主管和相关员工。 他们的参与将告知哪些数据可以迁移到云中，哪些不应该迁移到云，以便它们成为迁移策略的重要输入。

2. 识别和管理负载

公司应该认识到他们在适应大数据云迁移方面的能力。 主要的解决方案包括存储、开发和处理，但并非所有公司都能适应这三者。 通过识别您的负载和容量，您的开发人员可以设计最合适的迁移策略。

3. 管理云迁移设计

目前大数据云迁移策略主要有Lift and Shift、Refactoring、Re Architect三种。 如果您想在不做任何更改的情况下将数据和应用程序移动到云中，Lift and Shift 是您的策略选择。 如果您想对数据处理或重新利用软件进行更改，则应应用重构策略。 如果您想让大数据与云环境完全兼容，并且由于数据修改不可避免，您可以使用 Reachitect 策略。

4. 确定安全措施

迁移大数据需要您在过程和实施过程中监控和保护数据。 现有的安全措施应适应大数据迁移到的云服务。 某些云平台有特定要求，您应该遵守您的安全策略。 应该在迁移过程的一开始就确定安全措施和控制。

5. 选择最合适的云服务

您可能已经知道，云服务或平台可能有一系列要求。 其中包括性能、开发、数据仓库、测试、分析等。 遵守这些要求会影响您的迁移策略。 评估平台提供的服务并选择最合适的服务。

判决书

未来将数据迁移到云环境可能是不可避免的，特别是对于那些依赖大数据运营的公司或企业。 基于云的大数据运营将改善他们的营销和数据驱动的业务决策。 它对小型、中型和大型公司都有好处。 大数据云迁移在此过程中可能具有挑战性并消耗资源，但从长远来看，它将为企业带来重大利益。