随着应处理和分析的数据量的不断增长，大数据分析系统已达到其优势。系统每天都应处理数据处理和分析，最大容量为Exabyte。托管操作和工作负载的大数据的“离线”基础架构或本地数据处理似乎已经达到了覆盖巨大数据量的极限，因此需要切换到其他选择。

如今，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，可扩展的大数据处理。尽管越来越多的公司已将大数据迁移到云，但是大数据云迁移的实践仍然面临一些挑战。但是，此时，您可以利用最佳迁移实践。继续阅读。

将大数据迁移到云的根本原因

不仅大小或体积，而且种类和速度也将数据定义为大数据。如此大数据的处理需要不断发展以适应海量数据。从根本上来说，数据库的创新必须涵盖动态变化。通常，大数据云迁移可提高性能，速度或速度，并使大数据处理可扩展。

操作灵活

云服务具有由最新内存，处理器和其他硬件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）兼容并且友好。使用云服务时，数据处理将顺利进行，没有任何障碍。

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。只要流量达到最高点，数据处理就会扩大规模，并容纳大量数据而不会出现问题。根据云服务的不同，它们可以扩展到PB级大小的处理或添加新节点。

具有成本效益

总体而言，云服务提供了更具成本效益但可管理和可访问的大数据运营。他们更新的硬件和软件提供了更有效的基础架构。您可以节省大量用于内部大数据处理的金钱。

大数据云迁移要考虑的因素

大数据云迁移虽然是非常有利和有益的，但您仍应考虑一些挑战性因素。

安全

在此过程中，大数据云迁移带来了数据安全挑战。当前的初步预防措施或解决方案是将计算和存储分开以保护敏感数据，这称为混合解决方案。另一个解决方案是实施权威的访问控制以管理云数据的可访问性，同时保持对它们的保护。

数据实践技能

大数据云迁移不是即插即用的解决方案已不是秘密。迁移过程本身需要全面的知识，一套技术技能以及有关数据实践的适当工具。这是因为开发人员不仅要将数据从内部部署基础架构迁移到云服务，而且还应将数据源与大数据的云环境连接起来。

营运成本

虽然迁移可带来具有成本效益的运营，但迁移过程本身可能会很昂贵。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，需要连续，定期的监视和对任何错误的调整。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，大数据云迁移过程非常耗资源。

迁移大数据：我们在哪里知道？

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，最有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.让组织负责人参与

当涉及到公司的大数据云迁移时，组织的所有负责人都应参与其中。这包括首席执行官，经理，IT部门，部门负责人和相关人员。他们的参与将告知哪些数据可以迁移到云，而哪些数据则不应迁移到云中，以使它们成为您的迁移策略的重要输入。

2.识别和管理负载

公司应认识到其适应大数据云迁移的能力。主要解决方案包括存储，开发和处理，但并非所有公司都能做到这三者。通过识别您的负载和容量，开发人员可以设计最合适的迁移策略。

3.管理云迁移设计

当前有三种主要的大数据云迁移策略，包括提升和转移，重构和重新架构师。如果您希望将数据和应用程序移动到云中而无需进行任何更改，则“提升并移动”是您的策略选择。如果要更改数据处理或重新利用软件，则应应用重构策略。如果您想使大数据与云环境完全兼容，并且不可避免地要进行数据修改，则可以使用Reachitect策略。

4.确定安全措施

迁移大数据需要您在流程和实施过程中监视和保护数据。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，您应遵守安全策略。应当在迁移过程的开始就确定安全措施和控制措施。

5.选择最合适的云服务

如您所知，云服务或平台可能有一系列要求。这些包括性能，开发，数据仓库，测试，分析等等。符合这些要求将影响您的迁移策略。评估平台提供的服务并选择最合适的服务。

判决

将来将数据迁移到云环境可能是不可避免的，尤其是对于那些依赖大数据运营的公司或企业而言。基于云的大数据运营将改善其营销和数据驱动的业务决策。这对小型，中型和大型公司都是有益的。大数据云迁移在此过程中可能具有挑战性和资源消耗，但是从长远来看，它将为企业带来重大利益。

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