數據庫可觀察性可確保云遷移成功｜觀點

云遷移是一個復雜概念的簡單術語。企業(yè)將不斷地將數據和工作負載轉移到云端。但他們還將數據和工作負載移回本地，或從公共云移至私有云，或從一個超大規(guī)模企業(yè)移至另一個超大規(guī)模企業(yè)。因此，云遷移永遠不會完成。

云遷移沒有統(tǒng)一的解決方案，因此需要仔細規(guī)劃并采取有針對性的方法，來確定如何遷移到云以及遷移到云的內容。例如，了解應用依賴性和互操作性、確定技術可行性、評估本地與云的性能和成本、考慮合規(guī)性和監(jiān)管等至關重要。

云遷移中的數據

在考慮如何進行云遷移并決定將哪些內容保留在本地、將哪些內容遷移到私有云以及將哪些內容遷移到公共云時，企業(yè)的數據也必須是一個關鍵的考慮因素。這是因為現代企業(yè)從數字化的角度來看，幾乎所有的事情都需要數據。因此，數據庫占任何企業(yè)云支出的大部分。

為了確保您獲得云的所有優(yōu)勢，同時實現價值最大化，確保數據庫針對性能和成本進行優(yōu)化非常重要。數據庫工作負載需要強大的計算能力，并且往往是內存密集型的。由于這些原因，更好地了解數據庫，以做出關于它們應該存放在哪里的最佳決策至關重要。但不幸的是，這說起來容易做起來難。

數據庫代表了最難觀察、調整、管理和擴展的生態(tài)系統(tǒng)。不僅有不同類型的數據庫服務于不同的目的，而且它們還由不同類型的數據填充，這增加了它們的復雜性。無法了解數據庫的后果可能是代價高昂的煩惱，也可能是導致業(yè)務服務中斷的重大問題。例如，大多數應用性能問題都根源于數據庫。

對于大多數企業(yè)來說，數據庫在很大程度上被視為黑匣子，但數據庫黑匣子中發(fā)生的復雜性更難以辨別。對于制定云遷移策略的企業(yè)來說，這是一個重大問題。

數據庫可觀察性

這就是數據庫可觀察性發(fā)揮作用的地方，它可以充當數據庫的X光機。查看黑匣子內部并了解任何問題的根本原因，并在遷移到云之前、期間和之后優(yōu)化數據庫。

數據庫可觀察性可以幫助獲得完整的映射并捕獲數據庫環(huán)境的基線詳細信息。由于數據庫、數據庫實例和/或數據庫服務器占用大量資源，因為數據庫、數據庫實例和/或數據庫服務器占用了大量資源。使用這些基線信息可以使云遷移過程更加順暢，節(jié)省成本并幫助更好地管理資源。

有了這些基準性能洞察，企業(yè)還可以決定哪種云環(huán)境最適合給定的數據庫工作負載。不同的云提供商各有其優(yōu)點和缺點。數據庫可觀察性提供了對各種應用和系統(tǒng)行為的必要了解，以確定哪個云提供商最適合任何特定的數據庫工作負載。

數據庫可觀察性在云遷移過程的最后一步，遷移本身也發(fā)揮著關鍵作用。在將數據從一個環(huán)境移動到另一個環(huán)境的這一階段，監(jiān)控數據庫的性能，并將其與在預遷移階段建立的基線數字進行比較至關重要。可觀察性解決方案可幫助企業(yè)識別，并解決傳輸過程中可能出現的任何問題或差異，從而最大限度地減少中斷并防止延誤。

當然，在遷移階段之后，對數據庫優(yōu)化的需求并沒有結束?？捎^察性通過將其與基線進行比較來幫助驗證性能。了解服務水平可以讓領導者放心，因為轉型是成功的。假設它確實識別出新環(huán)境中的問題。

在這種情況下，可觀察性可以更輕松地識別問題的根本原因，以便快速處理和解決問題，或者企業(yè)可以決定是否需要不同的環(huán)境?？捎^察性還可以幫助根據可能出現的任何新業(yè)務需求，決定是否擴大或縮小新的云基礎設施。

對于任何想要跟上所有行業(yè)面臨的快速數字化轉型步伐的企業(yè)來說，“轉向云”是重要的一步。成功遷移到云需要對數據庫有深入的了解和可見性。數據庫的可觀察性提供了必要的視圖，以了解在他們最難以察覺和最有價值的系統(tǒng)中發(fā)生了什么。

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