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武汉达内java培训班数字化时代的数据迁移都有哪些常见问题

发布：武汉IT培训
来源：互联网
时间：2023-09-04 09:44

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习软件编程开发等互联网技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数字化时代的数据迁移都有哪些常见问题。

武汉达内java培训班数字化时代的数据迁移都有哪些常见问题

混合多云时代，用户数据迁移需求与场景激增

今天我们来重点聊聊混合云时代中数据迁移，先来看看常见的几种企业数据迁移的需求与场景：

传统云化型：设备老旧，需要升级，硬件成本升级性价比不高，云上更经济;

价格敏感型：综合对比多家厂商价格，灵活选型采用成本优方案;

灾备驱动型：需要多云、异构云来架构自己的灾备体系，保证数据的安全

游戏客户：异地开服，服务不同地域的用户，因各地网络质量不一致需要多云模式用于构建服务本地用户的游戏服务器。

泛金融客户：要符合金融安全政策的要求，需要数据的迁移

这些客户都因系统和技术升级、业务的发展、以及安全合规等因素采用混合多云的方案，同时对其数据的迁移有着很高的诉求，在不同的业务模式和需求下也会面临多种问题。

混合多云时代下，数据迁移的困境

数据库的发展多样性提升迁移门槛

混合多云时代，迁移是面临的一大难题，其中数据安全迁移往往又是企业关注的。提到数据迁移的困难，究其原因先粗略回顾下关系型数据库到非关系型数据库的发展。

在面对这两种数据库之间的迁移，关系型数据库SQLRDBMS发展久，迁移生态工具齐全，且大部分数据库产品都自带迁移工具;而非关系NoSQL，数据定义更宽松，产品体积轻量，放弃了一致性校验，导致某些数据结构滥用，提升了迁移难度。而迁移工具大部分开放给生态来做，由于发展时间较短，工具完善度不如RDBMS高。

厂商试图“数据绑架”，使迁移雪上加霜

分析完关系型数据库到非关系数据库的发展，可以看到数据存储结构本身已发生了巨大的变化，这从根因上已大幅提升了迁移的难度，而一些云厂商对数据库的再次改造，且对关系型数据库底层改造不透明，导致数据库的复杂性大大加大，试图用数据迁移成本高来长期绑定客户，更是令数据的迁移雪上加霜。

“个体差异”导致通用型解决方案缺失

不同的企业由于自身需求不同与使用场景的多样性，每一个客户，对我们来说都是一个新的案例，我们必须“量身定制”化服务，但在过程中我们也总结出几类常见难点：

难点一：多节点数据库迁移，节点数量不一致

难点二：原生产品跨版本问题，版本不一致且上下版本兼容性不够好

难点三：缓存类数据易失性更高

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