“ 在大数据时代面对海量的本地文件时,随着云存储的普及,越来越多的用户需要把海量数据从传统的本地存储迁移到新的分布式云基础设施上,这就需要快速高效安全的迁移方法。”
云数据迁移(Cloud Data Migration,简称 CDM)是腾讯云提供的 TB - PB 级别的数据迁移上云服务。CDM 使用专用迁移设备将数据从您的数据中心快速高效地迁移上云,并且采用 RAID 、加密等多种方式对迁移过程的数据进行安全保障, 最大程度降低数据损坏和泄露的风险。
Intel Security针对云计算部署的最新研究给企业同时带来了好消息和坏消息。好消息是,根据对1200多名IT决策者的调查显示,云技术相关的数据泄露事故发生频率很低。但坏消息是,这些决策者称迁移挑战是他们面临的最常见问题。从安全的角度来看,当转移工作负载和数据到云计算时肯定会有挑战,无论是从内部数据中心到云还是从云提供商到另一个云提供商。 第一个云迁移挑战是确保根据政策和数据分类要求只有适当类型的数据迁移到云端。很多企业发现敏感数据出现在云端,而他们并没有计划将其放在云中,这通常是因为与项目团队缺乏沟
近年来,不断上涨的云成本一直是一个反复出现的话题。我们看到企业云在 2020 年期间激增;在
在传统企业中,他们会把自己的数据存储在线下的数据中心,由于有很多企业都是自建或者租用的IDC,所以面临着在人员、技术、运维、性能、故障、软件授权、租用等等多方面的难题,凭借企业自身的能力,在解决各种难题时难免会有力不从心。
如果准备更换或升级服务器、进行服务器数据迁移,遵循服务器数据迁移计划可以简化流程。没有一个,在系统和格式之间传输数据的过程中,将面临高昂的风险,最终会导致代价高昂的停机时间、文件损坏、丢失和放错位置、兼容性问题等。
11月1日,NineData 多云数据管理平台正式上线,构建全球领先的多云数据管理平台。NineData提供数据备份、复制、对比和企业级SQL开发服务,让您的数据管理更安全更高效。本次发布会演示了如何通过NineData的数据管理平台,实现1分钟配置企业级数据备份。
在数字化转型浪潮中,如何存储和利用好数据,是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云,产业互联网在数字化转型过程中,通常第一步是利用云存储来归档数据。
一、Amazon S3介绍 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一种对象存储,它具有简单的 Web 服务界面,可用于存储和检索 Web 上任何位置、任意数量的数据。它能够提供 99.999999999% 的持久性,并且可以在全球大规模传递数万亿对象。 客户将 S3 用于批量存储库、“数据湖”,用于分析、备份和还原、灾难恢复和无服务器计算。许多原生云应用程序甚至使用 S3 作为主要存储。 借助 Amazon 的云数据迁移选项,客户可将大量数据轻松地移入或
就当前而言,移动PB级的数据对企业来说仍然是一件难事,可以按照以下步骤来操作,尽量减少风险和成本,并最大程度地提高灵活性。 接受云部署的企业需要具有成本效益和实用性的将企业数据迁移到云端的方法。鉴于将大规模企业数据集无间断地和准确地移动到任何地方,这将面临很大的挑战,其任务可能是一个漫长,复杂,危险的过程。 并不是每个组织都有足够的专用带宽来传输数PB的数据,而不会导致核心业务的性能下降,也并不具有足够的备用硬件迁移到云端。在某些情况下,处于物理隔离位置的组织或不具有成本效益的高速互联网连接的组织面临
昨天面试了一个MYSQL的DBA, 在面试的过程中有一个项目经营,某银行的MYSQL数据到MONGODB 的数据迁移. 我比较好奇,多问了两句
MySQL技术专家,现任爱可生技术服务总监,负责MySQL数据库在传统行业客户的应用推广与技术咨询,曾为运营商、银行、证券、保险、航空等行业内数家大型企业提供MySQL技术咨询服务。
在云计算客户的拓展过程中,会面临客户的各种需求。其中最常见的需求包括,如何在云计算上构建客户的业务系统,搭建基础架构;另外一个就是如何实现客户数据的高效存储,包括存储新产生的用户数据,以及将现有的用户数据平滑迁移到云计算上来,提供更方便,更快捷的访问。
如果串行是肯定不行的。我们可以考虑并行策略,但是开了并行,怎么能够充分利用资源比较好呢。
最近在协助团队完成ES数据的切换(业务数据迁移),过程中遇到一个比较好玩的BUG ,和大家分享并作为经验记录。
众所周知,企业采用多云可以节省成本,并提高生产力。但是多云基础设施很复杂,具有多家云计算供应商提供的不同服务和条款。企业在采用多个云平台时,很容易在自己没有意识到的情况下造成资金的浪费。
腾讯云 COS 提供了多种同步迁移工具,如 COSCMD、COS Migration 和 COSBrowser 客户端等。
腾讯云COS提供了多种同步迁移工具,如COSCMD、COS Migration和COSBrowser客户端等
exp/imp 对于数据结构的复制和同步,还是比较理想的工具。 在数据量比较小的情况下,这个工具的性能要远远好于datapump,而且重点推荐,他对于各种常用数据类型的支持还是很不错的。 有一些特性,在某种程度上要好于datapump,在做数据迁移的时候,commit特性还是很重要的。因为通过datapump碰到了很多undo空间不足带来的问题。 datapump 在10g版本开始,就开始推荐使用的datapump,算是对exp/imp的补充说明。在使用数据量中等的数据迁移中,是比较好的方案,它有几个亮
抛开业务背景保密不谈,技术背景为提升网络可靠性,需要将存储在对象存储平台A的文件迁移到对象存储平台B上。两个平台的技术差异很小,可以忽略。
先在源端 MySQL 用如下脚本创建测试表,以及写入10000条数据用于迁移测试。
经常会遇到这种情况,我们的业务已经稳定地运行一段时间了,并且流量渐渐已经上去了。这时候,却因为某些原因(比如功能调整或者业务扩展),你需要对数据表进行调整,加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …,轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ,对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器,都可能引起锁表,而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训,在一次业务上线过程中没有评估好数据规模,导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级,让该表对用户透明无感呢?下面我们一个个来讨论。
能够平滑切换线上的ES索引需要有两个先决条件,只有满足了这两个条件才能去执行接下来的平滑切换操作,否则一切操作都是白费。
熟悉Apache Kafka的同学都知道,当Kafka集群负载到达瓶颈或者出现突发流量需要紧急扩容时,新加入集群的节点需要经过数据迁移才能均分集群压力。而数据迁移会因为数据堆积量,节点负载等因素的影响,导致迁移时间较长,甚至出现迁移不动的情况。同时数据迁移也会增大当前节点的压力,可能导致集群进一步崩溃。
本文主要介绍如何使用 COS 迁移工具将本地数据迁移至 COS,同时带来最新的生态活动,快来看看吧~ 腾讯云 COS 提供了多种同步迁移工具,如 COSCMD、COS Migration 和 COSBrowser 客户端等。 COS 提供的工具还都支持 Windows、Linux 和 macOS 系统,所以我们可以根据不同的环境可以选择适合的迁移工具。如果想操作图形界面,可以使用COSBrowser(https://cloud.tencent.com/document/product/436/11366)。
陈某的知识星球开通了,一个相互交流的技术圈子,陈某会在星球中定期分享干货,如果你也想和球友一起打卡学习进阶,戳链接加入
有幸我遇到这样一个数据迁移场景: 有很多小文件散落到在不同的文件夹,我需要将这些小文件按照一定的规则找出来,然后将他转移到另外的一个文件系统。如果看到这个可能还会说这个场景不算奇葩,但是事情往往就是万万想不到,这个场景之下有一个比较恶心的网络策略限制,本来数据要从a机器传到b机器,但是a机器只能联通b机器的80端口。
本文从通用的数据上云场景,以及友商云数据迁移场景出发,介绍基于腾讯云对象存储(COS)的上云步骤,包括迁移前的环境准备工作,云上的配置与迁移工具的实施,数据的一致性校验,云上业务的切换与验证。
在当今数字化时代,数据无疑是企业的重要资产之一。随着数据源的多样性和数量的不断增加,如何有效地收集、整合、存储和分析数据变得至关重要。为了应对这个挑战,数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多?;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量
前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多🤣;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量也逐渐起来;好几张单表已经突破亿级数据,并且保持每天 200+W 的数据量增加。 而我们有些业务需要进行关联查询、或者是报表统计;在这样的背景下大表的问题更加突出(比如一个查询功能需要跑好几分钟)。 可能很多人会说:为啥单表都过亿了才想方案解决?其实不是不想,而是由于历史原因加上错误预估了数据增长才导致这个局面
之前写了一篇文章分析了Datapump迁移数据的一些准备总结,反响还不错。Datapump数据迁移前的准备工作,最近碰到一个场景,根据评估还是使用Datapump比较好。主要的原因如下: 1.原来的环境在Solaris下,硬件资源老旧,需要迁移到Linux下,跨平台迁移使用逻辑迁移优先 2.原来的环境使用10gR2,现在需要顺带迁移到11gR2,充分解决备库“不中用”的情况 3.迁移的数据量不算大,在几百G以内,可以充分利用带宽和I/O吞吐量来达到预期的时间窗口。 而在这个方案之外,考虑到提高性能,我们采用
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 (最终方案)
如果数据多到一定程度,就需要分库分表来存储数据了,这个一定程度的判断也比较难,总体而言,
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库分表,如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器,使用负载均衡可以扛住,但是每天单表数据增加,磁盘资源会被消耗掉,高峰期如果要5000 怎么办,系统肯定撑不住。也就是说,数据增加,请求量增大,并发增大,单个数据库肯定不行。
业界流行 modern data stack 的说法,本质上就是将传统的一些工具用 SaaS 化的思路在云上重新再做一遍,从来显著提升客户的使用难度。modern data stack 几大核心是:cloud 、open-source 、SaaS business models。
之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多?;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量也逐渐
在数据迁移的时候,需要根据用户量来评估需要在表空间理添加的空间大小。比如迁移5百万的用户和迁移200万,两者需要添加的数据量差别很大,在资源有限的情况下,需要一些比较合理的估算,毕竟在生产环境中做数据加载的时候报了空间不足的问题就是准备太不充分了,稍后的数据修复任务就难上加难。 比如我们现在客户提供了如下的信息,需要我们评估一下在目前的用户基础上迁移几百万用户需要添加的空间。 表空间假设是如下的存储情况。DATA开头的表空间存放表数据,INDX开头的表空间存放索引数据。 Tablespace Init ex
在大规模的缓存应用中,应运而生了分布式缓存系统。key-value如何均匀的分散到集群中?最常规的方式莫过于hash取模的方式。比如集群中可用机器适量为N,那么key值为K的的数据请求很简单的应该路由到hash(K) mod N对应的机器。但是在一些高速发展的web系统中,这样的解决方案仍有些缺陷。随着系统访问压力的增长,缓存系统不得不通过增加机器节点的方式提高集群的相应速度和数据承载量。增加机器意味着按照hash取模的方式,在增加机器节点的这一时刻,大量的缓存命不中,缓存数据需要重新建立,甚至是进行整体的缓存数据迁移,瞬间会给DB带来极高的系统负载,设置导致DB服务器宕机。
近日,腾讯DevOps产品专家王一男在GOPS大会上发表了题为《互联网研发效能方法工具落地金融行业的实践方法》的主题演讲。文章整理自王一男在GOPS大会上的演讲。 大家好,我是腾讯TEG的王一男。过去一年,我的主要工作是把互联网企业内部的研发效能工具产品化对外toB,给其它行业尤其是金融行业客户提供研发效能提升的解决方案。在这个过程中我发现腾讯等互联网公司的效能工具和方法落地金融行业时会遇到一些"水土不服"的现象。今天的分享是过去一年工作的经验总结,希望能够推动敏捷、DevOps跨行业赋能过程中
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。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库,按照数据库类型来分类,可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
如果是第一种场景,数据迁移过程中可以停止写入,可以采用诸如elasticsearch-dump、logstash、reindex、snapshot等方式进行数据迁移。实际上这几种工具大体上可以分为两类:
原因分析:MySQL5.7版本默认设置了 mysql sql_mode = only_full_group_by 属性,导致报错。
五一期间决定把自己的学习笔记网站好好整一整,因为眼看着秋招提前批&正式批就快到了,想着整好了也能给一些学弟学妹们用上。
数据持久化本质上是为了做数据备份,有了数据持久化,当Redis宕机时,我们可以把数据从磁盘上恢复回来,但在数据恢复之前,服务是不可用的,而且数据恢复的时间取决于实例的大小,数据量越大,恢复起来越慢。
没有什么办法来复制数据短缺,在云里仍然是这样的。当人们浏览自己的云备份选项时,要仔细看看他的云环境,包括他的云计算供应商的本地备份服务、数据库等等。 回到在虚拟化的全盛时期,优选的备份方法是使用该备份或复制整个虚拟机从管理程序层,例如,采用Veeam云备份,或从Zerto软件复制数据保护的软件。 对于使用基于VMware云的IT部门,这种方法仍然有效。VIF教育是总部设在北卡罗来纳州教堂山分校的全球教育机构,运行了软件即服务(SaaS)和基础设施即服务(IaaS)的混合应用服务。对于其谷歌企业应用套件和Sa
从17年开始,结合公司业务上云专项,在线教育从一开始的云IaaS层迁移,到更开放的开源中间件选型,再到思考云原生的研发模式,做了很多实践和思考,推动后台架构演进。这里把这些实践思考做下分享,欢迎沟通交流
大家好,我是一名中国程序员,在 IT 领域(云计算+数据库)工作 20 年,17 年程序员和 3 年产品经理。早已经过了 35 岁,数据库爱好者,为了能一直写代码,我创建了一家公司(玖章算术),发布了首款数据服务 www.ninedata.cloud (对,在云时代我们率先使用了.cloud的域名),以下是我个人介绍。
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