2017年架构师最重要的48个小时 | 8折倒计时
摘要：越来越多的组织须要在数据中间/云之间移动数据，然则在迁徙过程中的一个关键风险点是停机。
在2017年的营业持续性意识周这里，我欲望它能供给一个新的机会，往返想这一范畴云的一些局限性。
根据451项研究的最新估计，大年夜约60%的IT工作负载将在来岁以某种情势的公共或私有云运行。It项目在关键范畴的增长尤其强健，包含数据分析和核心营业应用。IDC、Gartner和Forrester的研究结不雅大年夜致雷同——云正在敏捷成为中间，而不是一般IT供给的外围设备。
难怪It引导们对数据迁徙的风险以及相干的停机时光表示担心。如今，典范的数据量1000到100万倍于10到20年前的通俗企业数据库的大年夜小。这意味着与迁徙相干的潜在停机时光将会增长很多倍。这已经不再是一个15分钟的时光了——这可能是几个小时的停机时光，而数据问题须要被解决。
企业知道他们须要更多地应用云，特别是做更有计谋性和聪慧的工作:高速、高容量的数据处理，以支撑及时决定计划和复杂的主动化。今天产生的数据量也使得建立二级数据中间成本高得令人望而却步:进一步推动公司进入云计算。
但大年夜这里到那边的苦楚仍然让人望而却步。他们的数据在传输过程中可能会产生什么，如不雅他们不克不及再获得拜访，如不雅他们同时被其他处所应用，他们又怎么能持续应用及时数据呢?
延迟也是一个问题。数据中间的建立异常接近于防止与收集传输相干的机能降低。但在云计算中，物理办事器场之间的距离并不在公司的┞菲握范围内，是以机能问题——可能会降低数据可用性和调和——是一个重要的┞峰酌身分。
在灾害恢复场景中，对停机时光的担心也是有效的。当长途数据中间被调用以使及时体系恢复运行并快速运行时，CIO们就异常合适于担心停机时光或数据损掉——例如，近距离和长途体系之间的同步不足。
将来就是如今
无论是日常的后台体系，照样那些与人工智能或物联网相干的大志勃勃的新项目，组织都须要可以或许依附于他们一向在处理的数据的可用性和完全性。
例如，对于无人驾驶汽车来说，所有各方(乘客、汽车制造商、保险公司和第三方办事供给商)都须要绝对包管，他们所连接的车辆仪器、传感器和基于云的平台将可以或许及时发送、接收、解释和处理数据。据估计，一个拥有传感器、相机和激光测量(激光雷达测量)的无人驾驶汽车每秒可以产生100Gb的数据。
紧急的暂停不是一个选择
应用赓续变更的数据集(不须要停机，也不中断)供给一个可行的办事的独一办法是经由过程我们称为晃荡数据复制的器械。这许可及时数据同时存在于多个处所，不存在不合步的风险，也不须要在每个端点更新时中断。这种才能将使汽车制造商和办事伙伴可以或许分析和响应及时数据，懂得车辆的运行情况，及时辨认异常情况，并先发制人地肯定须要采取哪些解救办法。
公司不须要向明星们寻求如许的数据完全性挑衅。很多组织正在转向基于hadoop的分析(一种以速度进行大年夜范围数据处理的特别方法)，将大年夜数据转化为有意义的、可操作的日常晃荡。例如，很多企业应用Hadoop来分析和响应Twitter晃荡。然则，这通平平易近味着将数据放到云中，在那边，所需的处理才能很轻易获得。
除非他们正在处理汗青数据，不然公司将持续须要拜访其核心营业体系中的数据——这些数据将持续更新。在这种情况下，应用云进行处理并不是简单地将一批完全的数据发送到目标地，而是在魔法产生后将其返回到目标地，并将其返回。
当分析产生在现场，临盆数据时，公司无法遭受数据来源的地位和数据处理的点不合步。他们也不克不及等待数天——为了数据的移动，在任何新事物产生之进步行分析和反馈。这不仅仅是停机时光:它是瘫痪。这还没有推敲到在转换过程中可能产生的任何腐烂问题，也没有推敲到Hadoop分析事宜后数据被调和的结不雅。
同样，避免停机和与数据移动相干的中断的独一办法是找到一种办法，在不合地位之间持续更新和同步数据。类似的谷歌经由过程精心制造的卫星装配实现了这一点。但你也可以像我们一样应用聪慧的算法。
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本文标题：向云上迁移数据时如何避免停机和中断
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