向云上遷移數(shù)據(jù)時(shí)如何避免停機(jī)和中斷

作者：xiaoli110

摘要：越來越多的組織需要在數(shù)據(jù)中心/云之間移動(dòng)數(shù)據(jù)，但是在遷移過程中的一個(gè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)是停機(jī)。

在2017年的業(yè)務(wù)持續(xù)性意識周這里，我希望它能提供一個(gè)新的機(jī)會，來回顧這一領(lǐng)域云的一些局限性。

根據(jù)451項(xiàng)研究的最新估計(jì)，大約60%的IT工作負(fù)載將在明年以某種形式的公共或私有云運(yùn)行。It項(xiàng)目在關(guān)鍵領(lǐng)域的增長尤其強(qiáng)勁，包括數(shù)據(jù)分析和核心業(yè)務(wù)應(yīng)用。IDC、Gartner和Forrester的研究結(jié)果大致相同——云正在迅速成為中心，而不是一般IT供應(yīng)的外圍設(shè)備。

難怪It領(lǐng)導(dǎo)們對數(shù)據(jù)遷移的風(fēng)險(xiǎn)以及相關(guān)的停機(jī)時(shí)間表示擔(dān)憂。現(xiàn)在，典型的數(shù)據(jù)量1000到100萬倍于10到20年前的普通企業(yè)數(shù)據(jù)庫的大小。這意味著與遷移相關(guān)的潛在停機(jī)時(shí)間將會增加很多倍。這已經(jīng)不再是一個(gè)15分鐘的時(shí)間了——這可能是幾個(gè)小時(shí)的停機(jī)時(shí)間，而數(shù)據(jù)問題需要被解決。

企業(yè)知道他們需要更多地利用云，特別是做更有戰(zhàn)略性和聰明的事情:高速、高容量的數(shù)據(jù)處理，以支持實(shí)時(shí)決策和復(fù)雜的自動(dòng)化。今天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也使得建立二級數(shù)據(jù)中心成本高得令人望而卻步:進(jìn)一步推動(dòng)公司進(jìn)入云計(jì)算。

但從這里到那里的痛苦仍然讓人望而卻步。他們的數(shù)據(jù)在傳輸過程中可能會發(fā)生什么，如果他們不能再獲得訪問，如果他們同時(shí)被其他地方使用，他們又怎么能繼續(xù)使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)呢?

延遲也是一個(gè)問題。數(shù)據(jù)中心的建立非常接近于防止與網(wǎng)絡(luò)傳輸相關(guān)的性能下降。但在云計(jì)算中，物理服務(wù)器場之間的距離并不在公司的控制范圍內(nèi)，因此性能問題——可能會降低數(shù)據(jù)可用性和協(xié)調(diào)——是一個(gè)重要的考慮因素。

在災(zāi)難恢復(fù)場景中，對停機(jī)時(shí)間的擔(dān)憂也是有效的。當(dāng)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心被調(diào)用以使實(shí)時(shí)系統(tǒng)恢復(fù)運(yùn)行并快速運(yùn)行時(shí)，CIO們就非常適合于擔(dān)心停機(jī)時(shí)間或數(shù)據(jù)丟失——例如，近距離和遠(yuǎn)程系統(tǒng)之間的同步不足。

未來就是現(xiàn)在

無論是日常的后臺系統(tǒng)，還是那些與人工智能或物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的雄心勃勃的新項(xiàng)目，組織都需要能夠依賴于他們一直在處理的數(shù)據(jù)的可用性和完整性。

例如，對于無人駕駛汽車來說，所有各方(乘客、汽車制造商、保險(xiǎn)公司和第三方服務(wù)提供商)都需要絕對保證，他們所連接的車輛儀器、傳感器和基于云的平臺將能夠?qū)崟r(shí)發(fā)送、接收、解釋和處理數(shù)據(jù)。據(jù)估計(jì)，一個(gè)擁有傳感器、相機(jī)和激光測量(激光雷達(dá)測量)的無人駕駛汽車每秒可以產(chǎn)生100Gb的數(shù)據(jù)。

使用不斷變化的數(shù)據(jù)集(不需要停機(jī)，也不中斷)提供一個(gè)可行的服務(wù)的唯一方法是通過我們稱為活動(dòng)數(shù)據(jù)復(fù)制的東西。這允許實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同時(shí)存在于多個(gè)地方，不存在不同步的風(fēng)險(xiǎn)，也不需要在每個(gè)端點(diǎn)更新時(shí)中斷。這種能力將使汽車制造商和服務(wù)伙伴能夠分析和響應(yīng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，了解車輛的運(yùn)行情況，實(shí)時(shí)識別異常情況，并先發(fā)制人地確定需要采取哪些補(bǔ)救措施。

公司不需要向明星們尋求這樣的數(shù)據(jù)完整性挑戰(zhàn)。許多組織正在轉(zhuǎn)向基于hadoop的分析(一種以速度進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的特殊方式)，將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的、可操作的日常活動(dòng)。例如，許多企業(yè)使用Hadoop來分析和響應(yīng)Twitter活動(dòng)。但是，這通常意味著將數(shù)據(jù)放到云中，在那里，所需的處理能力很容易獲得。

除非他們正在處理歷史數(shù)據(jù)，否則公司將繼續(xù)需要訪問其核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)——這些數(shù)據(jù)將繼續(xù)更新。在這種情況下，使用云進(jìn)行處理并不是簡單地將一批完整的數(shù)據(jù)發(fā)送到目的地，而是在魔法發(fā)生后將其返回到目的地，并將其返回。

緊迫的暫停不是一個(gè)選擇

當(dāng)分析發(fā)生在現(xiàn)場，生產(chǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，公司無法承受數(shù)據(jù)來源的位置和數(shù)據(jù)處理的點(diǎn)不同步。他們也不能等待數(shù)天——為了數(shù)據(jù)的移動(dòng)，在任何新事物發(fā)生之前進(jìn)行分析和反饋。這不僅僅是停機(jī)時(shí)間:它是癱瘓。這還沒有考慮到在轉(zhuǎn)換過程中可能發(fā)生的任何腐敗問題，也沒有考慮到Hadoop分析事件后數(shù)據(jù)被協(xié)調(diào)的結(jié)果。

同樣，避免停機(jī)和與數(shù)據(jù)移動(dòng)相關(guān)的中斷的唯一方法是找到一種方法，在不同位置之間持續(xù)更新和同步數(shù)據(jù)。類似的谷歌通過精心制作的衛(wèi)星裝置實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。但你也可以像我們一樣使用聰明的算法。

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