在这篇博文中，我们会介绍如何在零停机时间的前提下，使用 Bucardo 将 Postgres 数据库迁移到一个新实例上。我们将介绍如何避免常见的陷阱，比如数据丢失、性能下降和数据完整性故障等。我们已成功使用这一流程将我们的 Postgres 数据库从 9.5 版迁移到 Amazon RDS 上的 12.5 版，但该流程不只适用于 RDS，也不依赖 AWS 独有的任何内容。这种迁移策略应该能适用于任何自托管或托管的 Postgres。
对于华为云批量迁移到腾讯云，HyperMotion可以支持批量一键式安装Agent软件，做到了操作步骤简单化、自动化，可以满足常见源端操作系统类型。
大约21亿吧，2017年以前的数据没有业务意义了，给你半天时间把这个事搞定，绩效给你A
对于阿里云批量迁移到腾讯云，HyperMotion可以支持批量一键式安装Agent软件，做到了操作步骤简单化、自动化，可以满足常见源端操作系统类型。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
由于系统版本、数据库的升级，导致测试流程阻塞，为了保证数据及系统版本的一致性，我又迫切需要想用这套环境做性能测试，所以和领导、开发请示，得到批准后，便有了这次学习的机会，所以特此来记录下整个过程。
作者简介：吴夏，腾讯云 TDSQL 高级工程师，多年分布式数据库系统研发经验，目前主要负责 TDSQL 异构数据同步与迁移能力的建设，曾支持大量金融行业数据库迁移同步。 ---- 随着国家有关部门近年来陆续出台相关政策指导文件，推动探索安全可控的金融科技产品，加强银行业信息安全建设，国内众多金融政企机构开始探索借助数字化技术，来实现原有IT系统的转型升级，从而实现降本增效，已经成为行业发展的共识。 腾讯自研的金融级分布式数据库TDSQL的金融政企用户数已突破600家。作为一款安全可控的金融级数据库，TD
随着国家有关部门近年来陆续出台相关政策指导文件，推动探索安全可控的金融科技产品，加强银行业信息安全建设，国内众多金融政企机构纷纷开始探索改造原有IT系统，对国产化数据库的需求日益强烈。 腾讯自研的金融级分布式数据库TDSQL的金融政企用户数日前已突破600家。作为一款金融级国产化数据库，TDSQL不仅完全满足国家对金融安全可控的要求，也能解决过去传统金融数据库靠采购高端设备或进行资源堆砌才能解决的问题。
本文根据洪斌10月27日在「3306π」技术 Meetup - 武汉站现场演讲内容整理而成。
作者 | 贾维娣 7月23日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。大会第一天上午，香港科技大学计算机与工程系主任、AAAI Fellow杨强教授发表了《深度学习的迁移模型》主题报告。 杨强从深度学习模型的共性问题谈起，深度剖析如何使深度学习模型变得更加可靠，在数据变化的情况下，模型持续可用。 报告谈到，迁移学习有小数据、可靠性、个性化等优点，虽然深度学习模型已在语音、图像、
VMware虚拟机迁移上云的文章网上一搜一大堆，什么冷迁移、VMware虚拟机镜像方式导入腾讯云等，而且腾讯云也支持将VMware的vmdk文件直接导入。
要知道，将现有的代码库迁移到现代或者更有效的语言，如 Java 或 c + + ，需要精通源语言和目标语言，而且无论是金钱还是时间耗费都十分高昂。
📷 作者 | 贾维娣 7月23日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。大会第一天上午，中国香港科技大学计算机与工程系主任、AAAI Fellow杨强教授发表了《深度学习的迁移模型》主题报告。 杨强从深度学习模型的共性问题谈起，深度剖析如何使深度学习模型变得更加可靠，在数据变化的情况下，模型持续可用。 报告谈到，迁移学习有小数据、可靠性、个性化等优点，虽然深度学习模
Redis 是一种开源（BSD 许可）、数据结构存储在内存中的系统，用作数据库、缓存和消息队列。Redis 提供了诸如字符串、散列、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、超级日志、地理空间索引和流等数据结构。Redis 内置复制、Lua 脚本、LRU 驱逐、事务和不同级别的磁盘持久化，并通过 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 自动分区提供高可用性。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
类似订单表，用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表，在项目初期为了快速上线，一般只是单表设计，不需要考虑分库分表。随着业务的发展，单表容量超过千万甚至达到亿级别以上，这时候就需要考虑分库分表这个问题了，而不停机分库分表迁移，这应该是分库分表最基本的需求，毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护"，这得多low呀，以后跳槽面试，你跟面试官说这个迁移方案，面试官怎么想呀？
AI 科技评论按：近日，中国香港科技大学杨强教授团队发表了一篇关于迁移学习的论文。在论文中，他们提出了一种新颖的迁移学习范式 Learning to Transfer (L2T)，用系统化、自动化的方法解决目前迁移学习中可选算法多、但实际应用中难以找到最佳算法的问题。 AI 科技评论对论文中方法的重点思想介绍如下，涉及具体公式及推导过程请参见原论文。 📷 迁移学习 迁移学习（Transfer Learning）的想法来自于人类在不同的任务间转换知识的能力，在机器学习领域使用迁移学习的目的是
COS Migration 是一个集成了 COS 数据迁移功能的一体化工具。通过简单的配置操作，用户可以将源地址数据快速迁移至 COS 中，它具有以下特点：
本次新增了校验失败表，查看不一致功能，支持准确查看一个表内的源库和目标库到底哪些行不一致。迁移完成之后，如果你的表只有少量行不一致，就能很直接地帮你定位出来。
Greenplum（以下简称GP）支持多种数据导入方法，比如GP自带的gpfdist，通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中，再比如GP自带的COPY命令，能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外，还有一些比较优秀的第三方导入工具，本文主要介绍DataX。
如今的企业比以往任何时候都能访问更多的数据。这些数据正在以惊人的速度增长，无论是数量还是变化量。无论是传统的分析还是机器学习和人工智能等前沿技术，将这些信息从所有信息源集中到云存储库对业务至关重要。
随着云计算应用的增长，云计算咨询业务也随之大幅增长。这是不可避免的，也是必要的。许多企业最初都是自己将业务迁移到云端，但却因此遇到了一些问题和困难。他们不了解云计算，对于应该如何将工作负载正确迁移到云
抛开业务逻辑的因素，根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求，有不同的可选路径决定迁移方
最近，某客户自建redis迁移上云时出现了容量增加25%的现象。这到底是怎么回事呢？
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
日志是迁移到云计算服务(用户实际上并不控制基础设施)的安全性和合规性的关键，并且这使得日志对于运营、风险和安全团队来说更为重要。但这些问题非常有意义，这是因为登录和跨越云计算平台基础设施非常复杂，如果实施不当，则会带来技术挑战和成本超支。
由于业务的扩展或者其他原因，常常会有迁移系统数据库的场景，对于有大量用户7*24小时不间断使用的系统，如何不宕机实现数据库迁移，这是个很有挑战的话题。
一、业务背景： 业务方需要搭建一套hbase集群，数据来源是hive表。 集群数据规模：每天4.5kw个key，420亿条左右数据，平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右，3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云，通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房，和普通集群迁移相比，这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移，以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
作者 | Adobe 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 在我们之前的几篇博文 《Iceberg 在 Adobe 的应用》《基于写入 Iceberg 的缓存的数据摄取》 和 《Iceberg 的读取优化》 中，我们了解了 Apache Iceberg 的诸多优势，看到了它是如何与 Adobe 体验平台（Adobe Experience Platform）的整体架构相适应的。在这篇博文中，我们将分享 Adobe 将超过 1PB 的数据集迁移到 Adobe 体验平台数据湖（Datalake）上的 Iceberg
李猛(ynuosoft)，Elastic-stack产品深度用户，ES认证工程师，2012年接触Elasticsearch，对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种Elasticsearch项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用；业余为企业提供Elastic-stack咨询培训以及调优实施。
摘要 通常我们要进行数据迁移，可以使用的方案有很多，比如数据泵、RMAN、GoldenGate，甚至是第三方同步软件DSG、DDS等。但是对于传统的迁移方式来说，数据量越大，需要的停机时间越长。增强版
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
在实际环境中，总会有新陈代谢，旧机器总还是躲不过时间的摧残，这就需要更换新机器，而 vMotion 是 VMware 开发出的一项独特技术，可将正在运行的虚拟机从一台服务器迁移到另一台服务器上。 若要实现热迁移，那么外部共享存储服务器便是必不可少的，因为必须要保证源ESXi主机和目标ESXi主机都可访问虚拟机文件，所以在热迁移之前必须把虚拟机配置文件都迁移到外部共享存储之上。 openfiler是一个免费的NAS/ISCSI的SAN服务器系统，主要用于为LAN主机提供独立存储系统，openfiler提供了包括NFS、SMB、ISCSI、target等多种连接方式，一般通过http的方式管理，它对于希望搭建虚拟化的中小型企业而言，是provisiong阶段最好的工具。 vMotion是所有vSPhere高级功能的基础，可实现热迁移。 vMotion的迁移过程（如果迁移期间出错，虚拟机将恢复原始状态和位置）：
在讲Redis集群架构之前，我们先简单讲下Redis单实例的架构，从最开始的一主N从，到读写分离，再到Sentinel哨兵机制，单实例的Redis缓存足以应对大多数的使用场景，也能实现主从故障迁移。
在虚拟化环境中的迁移，又分为动态迁移，静态迁移，也有人称之为冷迁移和热迁移，或者离线迁移在线迁移；静态迁移和动态迁移的 区别就是静态迁移明显有一段时间客户机的服务不可用，而动态迁移则没有明显的服务暂停时间，静态迁移有两种1，是关闭客户机将其硬板镜像复制到另一台宿主机系统，然后回复启动起来，这种迁移不保留工作负载，2是，两台客户机公用一个存储系统，关闭一台客户机，防止其内存到另一台宿主机，这样做的方式是，保存迁移前的负载
Streams Replication Manager（SRM）是一种企业级复制解决方案，可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。SRM提供了动态更改配置的功能，并使Topic属性在高性能的集群之间保持同步。SRM还提供了自定义扩展，可促进安装、管理和监视，从而使SRM成为针对任务关键型工作负载而构建的完整复制解决方案。Streams Replication Manager由两个主要组件组成：流复制引擎和流复制管理服务。
dbForge Studio for MySQL是一个在Windows平台被广泛使用的MySQL客户端，它能够使MySQL开发人员和管理人员在一个方便的环境中与他人一起完成创建和执行查询，开发和调试MySQL程序，自动化管理MySQL数据库对象等工作。 这个MySQL前端GUI工具提供了实用工具来进行比较、同步工作，使用时间调度来备份MySQL数据库，并对MySQL表格的数据给出了可能性分析和报告。超过15000名的用户使用dbForge Studio for MySQL来管理、维护和监控他们的MySQL数据库。
在上云/迁云过程中，会面临客户的各种需求，如何将源服务器上的系统、应用程序等从自建机房（IDC）或云平台等源环境迁移至腾讯云，是目前常遇到的问题。腾讯云推出了在线迁移服务，可以完美解决各类服务器数据迁移的问题。
论文题目：TOAST: Transfer Learning via Attention Steering
集群(cluster)是Redis提供的分布式数据库解决方案，集群通过分片(sharding)来进行数据共享，并提供数据复制(replication)和故障转移(failover)等功能。下面介绍下Cluster的执行流程。
CycleGAN利用pixel2pixel技术，能自动将某一类图片转换成另外一类图片，过度真实自然，可以说是2017年最受关注的模型之一。CycleGAN论文的第一作者、加州大学伯克利分校的朱俊彦（现已在MIT CSAIL担任博士后），也由此获得了SIGGRAPH 2018的杰出博士论文奖。
近期，Milvus 发布了全新升级的 Milvus 2.3 版本，内核引擎加速的同时也加入了诸如支持 GPU 这样实用且强大的特性。可以说，以 Milvus 2.3 为代表的 Milvus 2.x 版本无论在功能还是性能上都远超 Milvus 1.x 版本。因此，有很多新老用户反馈，想要将存量向量数据从其他数据源迁移到 Milvus2.x 中，为了解决这一需求，Milvus-migration 项目应运而生。
携程自2013年开始使用Redis，旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能，可储存key的多样化上有着显著的优势，2017年开始，Memcached全部下线，全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个，数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方，为保证Redis的高可用性，DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大，集群的扩容，上下线，实例扩容都面临着不小的挑战。
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
一个Redis集群通常由多个节点（node）组成，在刚开始的时候，每个节点都是相互独立的，它们都处于一个只包含自己的集群当中，要组建一个真正可工作的集群，我们必须将各个独立的节点连接起来，构成一个包含多个节点的集群。连接各个节点的工作可以使用CLUSTER MEET命令来完成。向一个节点node发送CLUSTER MEET命令，可以让node节点与ip和port所指定的节点进行握手（handshake），当握手成功时，node节点就会将ip和port所指定的节点添加到node节点当前所在的集群中。例如：通过向节点7000发送以下命令，我们可以将节点7001添加到节点7000所在的集群里面：
成熟的业务系统都会配套一个重要的旁路系统--操作日志，它用于监控和记录核心业务系统的操作，以确保系统的稳定性和安全性。
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