从本地到云端如何正确处理数据

金澜

如今，很多企业上云，只是把本地的数据技术、治理模式和安全能力迁移到云端，并没有思考如何通过真正云化的数据存储形式和技术方法，重构云端体验。

什么是存储和使用数据的新方法？与传统本地模式相比，最新的数据存储方式有哪些不同？把数据从传统的数据仓库、数据湖迁移到分布式数据网格，就是现代化设计体系吗？其实，很多人都非常困惑。

不管数据如何迁移，都会牵扯到一整台的技术堆栈，涉及到数仓、数据库、对象存储、主数据管理和数据虚拟化等。如何解决数据迁移过程中面临的各种复杂问题？最有效的办法，就是借助专业工具。在把数据迁移到云端的时候，使用最有效的工具，可以让我们具备数据修复的能力。就像在搬家前，需要清除垃圾一样。如果不彻底排除垃圾数据，会带来额外的数据处理成本。尽管，企业在数据迁移上花费了大量资金，但如果没有考虑到数据设计和技术升级改造问题，后期可能会带来更复杂的问题。比如，企业可能要去重新设计数据架构去满足元数据管理以及数据治理需求，或者需要使用新的数据库技术模型（从SQL到NoSQL）去重新规划数据问题。

说白了，如果企业在数据迁移之前没有考虑周全，之后可能意味着要进行二次数据迁移，花费双倍的时间和金钱去进行数据修复。那么，如何从根本上避免数据架构二次重建的事件发生呢？

一种方法是，要将数据直接迁移到公有云的平台或者数据库，然后通过云原生的架构、方法以及数据库模型存储数据，以便整个数据拥有永久性的数据修复能力。

另一种方式是，根据企业个性化需要，通过数据虚拟化的方式来完成业务改造。使用数据虚拟化工具，不仅让企业拥有多个数据库创建能力，还能拥有更现代化的数据结构。尤其是一些基于傳统设备改造的云服务能力，可以让企业在利旧的基础上，实现现代化业务架构改造。

最后，制定一个完整的路线图，逐步实现数据库的云化目标。其实，很多企业都希望拥抱云，但只是眼下还没有在企业内部达成一致，没有与开发人员、运营团队和安全团队等进行有效沟通。这也与数据库最新技术的成熟度以及大环境有关。随着数据库技术的不断演进，会有越来越多的企业通过最新技术，以及先进的数据存储方式，把数据迁移到云架构上来。