
“十步走”战略 帮助企业成功向数据中心迁移
随着企业对数据中心的青睐,很多企业开始向数据中心迁移,然而,这个过程中并不是毫无风险的,就连大型的IT变更都不可避免风险,何况此举呢?但企业可以在进行数据中心迁移前可以列出检查清单,减少固有风险可能造成的危害。
数据中心组成复杂,密集的硬件服务器被安置在机架上,运行着各种应用软件,所有设备经过布线进行连接。所以,当公司计划迁移应用程序、业务,或者将整个IT基础架构迁移到新平台时,都可能引起恐慌。迁移指的是将所有连接的设备、应用程序、冷却系统与缆线等相互依存关系筛选与绘制出来,加以规划,拟定中断时间最小的数据中心搬迁计划。
下面是迁移数据中心的10个简单步骤清单。
1. 知晓为何要迁移
企业迁移业务到新系统的原因千奇百怪,而且动机可能影响到IT在迁移过程中将要面对的挑战。可能是商业上的成功引发了数据中心设施爆发式增长:需要更多处理能力。也许是公司希望节约成本:数据中心整合以及适当调整规模可以节约授权费与运营费用。
合并与收购也是数据中心迁移的一个驱动因素:两个组织凝聚为一体。监管要求也产生了变化:公司要求将其改造为数据中心,以满足备份、归档、数据管理与安全需求。
2. 拟定一个明确的计划
迁移项目的成功取决于IT部门如何尽职地做好前期的调查与准备。在碰触任何数据中心系统之前,先提出正确的问题。“一般情况下,企业需要提前18个月开始规划,”TransITional Data Services (TDS)公司的副总Tim Schutt说,该公司主要经营咨询业务。
创建数据中心迁移项目规划,确定过程中的步骤以及所需关键资源。定义项目范围与规模,然后检查关键限制因素,如系统可用性与安全性。设置迁移预算,并得到组织批准。最后,考虑未来的系统需求,并预留足够的能力,确保新系统支持现在以及未来增长。
3. 群策群力
变化将如何影响组织内的其他部门?每个利益相关者对数据中心迁移的看法不尽相同,但都关注这一变化会如何影响他们的日常运作。
CFO会将项目看作节约成本的大剪刀。数据中心经理则将其作为一个巨大的后勤噩梦,以及无处不在、潜伏在暗处的行动清单,足以令人抓狂。系统管理员们将其视为一个技术挑战。业务部门更担心中断,这将威胁到他们的表现。
首先,数据中心经理义不容辞地需要了解IT团队内部与外部的不同观点。在各个部门上花费时间。在迁移阶段的前期,让员工们了解未来将产生的变化。迁移计划展开后,需要与不同部门的管理人员一起规划,确保他们的声音被听到。这将鼓励非IT人员来支持该项目,并与您的团队合作,解决任何问题。
4. 完成清单
IT部门经常需要支持没有正式书面记录的系统;数据中心资源通过前门与后门进出组织。在开始执行迁移之前,IT需要确保所有的组件。这意味着,尤其是在大规模公司里,需要定位所有藏在员工办公桌下,并在部门中隐身运行了多年的隐藏应用服务器。
一旦所有的秘密和已知的IT资产清单整理妥当,IT团队必须映射出它们复杂的相互依赖关系。“最大的挑战是搞清楚依赖关系中所有不同的元素,”Forsythe Technology公司的实践经理Aaron Cox说,该公司从事管理咨询并提供技术服务,“你不会希望看到迁移某个系统后导致另一个宕机。”
识别所有硬件、软件、网络设备、存储设备、空调与冷却系统,能源设备以及需要参与迁移的数据。然后找出每个数据中心元素的位置,确保每台设备将被移动到哪里,预计这一过程将花费多长时间。
5.设置停机时间限制
现今的企业无法忍受长期服务中断,也就是我们说的停机时间。每个人都希望他们的系统是24/7可用。但不停机迁移的成本远比停机迁移的成本要高。要确保迁移过程中系统能够持续服务会增加项目成本。要正真消除任何停机时间,需要复制一个完整数据中心,而这是不切实际的。
IT需要与业务部门紧密合作,以确定时间维护部门以及企业应用程序。如果它们看起来不够紧密,可以找到适合的时间进行迁移,减少对业务运作的影响。“例如,在系统停机时,每个部门可以有一个备份窗口,”TDS的Schutt解释。
企业可以在进行数据中心迁移前列出检查清单,减少固有风险可能造成的危害。在本系列上半部分中,我们介绍了迁移的缘由以及制定计划等,下面我们来看看其他五个清单。
6.建立健壮的应急计划
迁移过程中可能出现各种问题,它们会影响系统的可用性。挑战在于提前弄清楚数据迁移的风险,确定它们将如何影响公司的计划与步骤,尽量降低影响。应急预案的健壮性取决于初次审计的强弱。例如,如果一个公司有完整的本地与无线网络全貌,那么IT团队知道在何处放置备用的通信线路,以保持信息流动,完成主要线路施工。
应急预案可能需要包含临时设备与备份系统。提前确定有多少业务需要在数据中心迁移时使用这些设备,并确认迁移结束后,这些设备要如何处理。理想情况下,这些额外设备会变成IT设备池的一部分,并替换下那些老化或故障的组件。
7. 不要忽略小事
IT部门经常需要对数据中心迁移项目中会发生的事情有广泛的了解。但不幸的是,他们忽略了小问题。员工生病了——迁移过程中可能出现。以现有的人员配备水平,是否可以继续这个项目?设备在移动过程中损坏,是否有备件?精密物品是否有合适的包装用品?
当数据存储供应商CarbonITe公司在迁移其数据中心时,甚至还考虑了波士顿交通的情况。“在某些时间段交通可能会变得非常繁忙,”数据中心运营总监Brion L'Heureux说。公司与执法部门合作,避免在进行设备迁移时遭遇交通拥堵与事故。
即使是最挑剔的规划者都无法列出所有可能的障碍。在迁移时,CarbonITe的火灾警报响起,工作人员只好在人行道上停留。处理好一些意想不到的事情,使得该功能能够按照时间表顺利完成迁移。
8.小步快跑,不要大跃进
数据中心迁移通常以阶段来区别。首先,需要部署与测试新系统。数据中心员工需要验证服务器、机柜、电源电路与存储等所有操作。然后连接网络并测试。最后IT团队测试备份系统与变更。
一旦新系统部署了,重点会转移到现有系统中。许多公司都会进行预演,测试几个要素来确保计划是可以实现的。通常情况下,会让新上架的服务器运行与操作一段时间,再安排IT进行迁移,这样可以在遇到问题时还可以回滚变更到旧系统上。
9.不要忘记旧设备
在完成数据中心迁移后,会有大量旧设备,这些设备不能简单丢弃。企业必须建立详细的退役与重建计划,妥善、安全地处理这些电子废弃物。在许多情况下,系统会以某种方式重新利用。
由于企业机密数据可能存留在驱动器和内存中,IT需要确保将信息抹除干净,没有人可以对其访问。
10.更新业务流程
数据中心经理需要在迁移完成后,更新过程、流程以及文档。新系统可能无法按照旧方法进行操作,工作人员需要时间来熟悉。在迁移完成后对员工进行培训或课程讲解,确保员工不会按照旧数据中心的操作流程来运营新环境。
严格遵守以上“十步走”战略,企业就可以成功向数据中心迁移,尽管在迁移的过程中会面对很多问题和风险,但是有了数据中心迁移清单和项目计划后,管理人员可以降低系统出现问题的可能性,按照合理的方式操作,可以有效处理迁移可能遇到的问题,“十步走”战略恰恰提供了这样的安全保障。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01