Une organisation peut suivre plusieurs étapes pour réussir une procédure de migration de données.. Mener une évaluation de l'impact de la migration pour examiner les niveaux de qualité des données et le coût potentiel des retards du projet; Établir la méthodologie à utiliser pour la migration, déterminer un calendrier et revoir chaque étape de la procédure en sont quelques-uns.
Mais, en même temps que ces mesures, il faut découvrez comment éviter certains des goulots d'étranglement les plus courants dans la migration de données.
Migration de données: problèmes pouvant retarder la migration des données
Chaque procédure de migration de données est différente et, même si les projets varient en fonction de leur envergure, délais, type d'informations à migrer et autres circonstances particulières, Il y a trois problèmes qui peuvent retarder la migration.
Entre le les goulots d'étranglement qui peuvent survenir dans une initiative de migration de données les trois suivants sont mis en évidence:
- Manque de planification pour les besoins de préparation des données.. Migration de données ce n'est pas similaire à la copie d'informations Et c'est pourquoi le déplacement des données vers le type de stockage désigné dans le cloud nécessite une bonne préparation.. Le temps imparti doit être pris en compte dans le plan de migration des données et également dans le budget. Si cette étape est ignorée, vous perdrez la possibilité de filtrer les données inutiles, comme sauvegardes, versions précédentes ou fichiers de brouillon, souvent trouvé dans les ensembles de données, mais ils n'ont pas besoin de faire partie du workflow cloud. La clé est de trouver un moyen automatisé de choisir quelles données envoyer et quand., conserver ensuite les enregistrements nécessaires en tenant compte du fait que différents flux de travail dans le cloud peuvent nécessiter que les données soient dans un format ou une organisation différent de celui des applications locales.
- Pas de contrôle d'intégrité des données. La validation des informations est l'étape la plus importante et aussi la plus simple à réaliser, mais il ne devrait pas être basé sur des croyances et des opinions, mais dans des faits avérés. Le problème est qu'il est souvent supposé que la corruption se produira tout au long du transport des données et qu'elle peut être évitée en effectuant des vérifications avant et après. Malgré cela, en réalité Il s'agit de la préparation et de l'importation de données où les informations sont le plus susceptibles de subir une perte ou une corruption. Lorsque les données changent de format et d'applications, la signification et la fonctionnalité peuvent être perdues même lorsque les octets sont les mêmes. Une simple incompatibilité entre les versions logicielles peut entraîner une perte de valeur de gros volumes de données et, pour cela, essayer de s'assurer que les problèmes peuvent au moins être détectés avant que les systèmes existants ne soient retirés.
- Sous-estimer l'échelle du cloud. Une fois que les données atteignent leur destination dans le cloud, la procédure de migration des données a encore la moitié du chemin à parcourir.. S'assurer en même temps que les données envoyées correspondent à celles qui sont arrivées dans cet environnement, arrivés correspondent à ceux envoyés, un contrôle qui peut compliquer les couches de caches de stockage, tu devrais faire attention à ça, Une fois les données transférées vérifiées, ils peuvent avoir besoin d'être supprimés, reformatez-les et distribuez-les pour qu'ils soient prêts. pour une utilisation par des applications et des services basés sur le cloud.
Approches pour une transition réalisable vers le cloud
Alors que les institutions adoptent des solutions d'application et d'analyse cloud, la complexité de la gestion de vos données augmente, car le cloud est synonyme d'écosystèmes et d'applications multiples et, pour beaucoup, est devenu un monde hybride.
Pour rivaliser dans cet environnement, les établissements ont besoin d'un plateforme de gestion de données hybride de bout en bout leur permettant de fournir des données d'entreprise rapidement et en toute sécurité dans des environnements cloud, hybrides et locaux. Ceci peut être réalisé sur la base de différentes approches:
- Intégration hybride simple. Il est plus adapté aux entreprises qui recherchent une plateforme les aidant à intégrer toutes leurs applications SaaSLogiciel en tant que service (SaaS) est un modèle de distribution de logiciels qui permet aux utilisateurs d’accéder à des applications sur Internet. Au lieu d’installer et de gérer des programmes sur vos appareils, Les utilisateurs peuvent utiliser des solutions hébergées dans le cloud, Faciliter la collaboration et réduire les coûts. Cette approche est devenue populaire dans divers secteurs, Offrir flexibilité et évolutivité aux entreprises de toutes tailles.... basées sur le cloud avec leurs données locales existantes pour une vue holistique. Dans cette circonstance, une solution de Plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS) aiderait à répondre aux exigences d'intégration des données, applications et processus dans des environnements hybrides, dans le cloud et sur site. Le paradigme hybride simple fonctionne bien lorsque les institutions commencent par une telle approche d'intégration d'applications et de sources de données dans le cloud..
- Approche hybride avancée. Au fur et à mesure que les institutions évoluent, la complexité autour de la gestion des données change également, pas seulement en termes de sources de données ou de volume de données, mais aussi en lien avec les nouveaux cas d'usage. Cela nécessite une plate-forme plus mature pour gérer la complexité croissante, une forme avancée d'intégration hybride. Les entreprises qui souhaitent voir leurs besoins couverts dans cette ligne doivent recourir au IPaaS de nouvelle génération, qui sont des plateformes uniques, modulaire et supporté par des métadonnées qui intègrent le big data, systèmes locaux et cloud, et qui prennent même en charge les cas d'utilisation d'intégration avancée, comme l'Internet des objets et d'autres solutions de gestion de données complexes, tant pour les entreprises que pour leurs utilisateurs.
Nouvelles technologies cloud, le big data et l'IoT sont passionnants et prometteurs pour le présent et l'avenir. Mais pour que toute cette technologie soit utile, nous devons l'utiliser,justifier nos processus et changer notre façon de travailler. De cette manière, nous pouvons maîtriser la complexité et profiter des avantages.
La migration vers le cloud n'est pas tant une question de données, dès les processus Et c'est exactement le principe auquel il faut prêter attention lorsque l'on propose n'importe quel projet de migration de données si des goulots d'étranglement majeurs doivent être évités et que l'infrastructure cloud résultante correspond au flux de travail souhaité.
