從成立至今，神策數據一直堅持“打造一家技術產品型公司”，服務產品化是我們堅持的產品原則。我們希望能將服務作為神策的重要產品面向客戶，以幫助客戶更好地使用神策的產品。

在日常服務客戶的過程中，我們發現，隨著企業客戶的業務需求和場景不斷調整與擴張，云遷移等相關需求越來越迫切。如何進行數據和系統的云遷移規劃與實施？如何在遷移過程中保障數據和業務的完整性、持續運行性以及應用程序的安全性？如何兼顧安全與成本等一系列問題已然成為企業的遷移之“痛”。

近日，神策「數據遷移服務」已正式發布，差異定制化的遷移方案、自研的專屬遷移工具能夠滿足神策客戶上云、下云、更換云廠商、因數據量增加從單機環境更換至集群環境等需求，平滑、高效、低風險地完成數據在多個環境中的遷移，全面保障新系統穩定運行。

一、神策「數據遷移服務」，加速客戶云化轉型

（一）三大遷移類型，多樣化服務自主選擇

神策數據為客戶提供三類遷移服務，能夠針對客戶的遷移需求及業務場景，為其匹配最合適的遷移方案。分別如下：

（1）標準遷移服務

標準遷移通常是指將客戶所使用的神策平臺的數據、配置信息等從老環境整體遷移至新環境。

當企業需要確保數據遷移前后環境完全一致時，便可以選擇標準遷移服務。

（2）API 遷移服務

API 遷移是通過 API 接口把客戶在神策分析環境中的歷史數據導出，然后借助工具把歷史數據導入到新建的神策分析環境中。

當企業面臨業務拆分，需要將劃分的多個業務交由不同組織分別管理時，或者當公司業務合并需要將多個業務進行整合時，均可以選擇 API 遷移服務。在遷移期間，企業的業務幾乎不會受到影響。

（3）鏡像遷移服務

鏡像遷移是指在同一個云廠商內，將數據從一個區域遷移到另一個區域，比如企業將數據從阿里云的杭州區遷移到香港區；或者將神策客戶使用的 vmware 虛擬機遷移到其他宿主機和存儲資源上。

鏡像遷移相對標準遷移耗時更短，企業可以根據實際業務需求選擇最合適的遷移方案。

（二）遷移服務項目化，全流程安全可控

神策「數據遷移服務」采用項目管理的方式，從信息收集、方案和資源評估、環境部署與升級、流量遷移以及遷移后的驗證與資源回收等，全鏈路多環節保障數據安全與遷移可控。

立足于賦能企業多角色、多場景數據遷移訴求，在一個完整的遷移服務流程中，神策數據的運維工程師、專項服務經理、研發工程師、分析師以及客戶成功經理均參與其中，滿足客戶在技術、業務以及服務等多方面的多樣化和復雜性需求。

二、數據遷移實踐解讀，以服務產品化為客戶帶來價值

神策「數據遷移服務」已經過多次實踐驗證，自研的遷移工具、完善的遷移流程，能夠深刻理解客戶在數據遷移方面的需求和痛點；同時，對于一些特殊場景的客戶需求，我們能夠基于反復實踐打造出「最符合客戶需求、最大限度降低業務影響」的產品與方案。比如，當客戶環境中訂閱了 Kafka 數據，那么在部分數據遷移完成后即可開啟，無需長時間等待遷移。

我們可以通過兩個真實場景中的數據遷移實踐，來進一步了解神策「數據遷移服務」。

案例一：教培企業 A 產品線組合環境數據——單機遷移至集群

神策客戶某教培企業 A 是一家專注于少兒教育的智能教育平臺，注重少兒學習過程中的互動性與趣味性，致力于提升孩子的興趣、知識面和專注力。近期，由于企業 A 的業務方使用神策分析的用戶較多，高峰時間查詢速度較慢，且神策智能運營計劃越來越多，所以考慮將神策分析、神策用戶畫像、神策智能運營三條產品線所涉及的 40 億條數據從目前的單機環境遷移至集群環境。

起初，企業 A 選擇了云廠商遷移服務，但在經過近一個半月的溝通、遷移操作后，依舊因為種種因素導致遷移失敗。

為了能夠盡快完成數據遷移，降低對日常業務的影響，企業 A 嘗試了神策的數據遷移服務。首先，神策數據的服務團隊通過企業 A 提交的 3 張信息采集表，完整地了解了企業 A 數據遷移的背景和訴求。同時，考慮到此前沒有針對神策的產品線組合環境數據做大規模遷移，神策內部負責該項目的同學和研發、運維等角色進行了整體的風險評估和流程策劃，并完成了詳細的方案制定，評估遷移耗時為 3?天?。

在該項目中，神策數據高級運維工程師實施遷移，資深研發工程師二線支持、研發架構師做三線技術支持，高級項目經理做項目管理，并依托于神策服務過的上百個遷移項目經驗總結，確保遷移前的各項準備工作和遷移后的驗證工作均通過標準化質量保障，全面降低遷移風險，在約定的時間內順利完成了數據遷移。

企業 A 選擇云廠商和神策的遷移對比

案例二：保險企業 B 神策分析環境數據——集群遷移至集群

某保險企業 B 與神策數據合作多年，目前環境內存平均使用率在 85% 左右，CPU 平均使用率高達 90%，且服務器無法支持再次擴容，因此企業 B 決定通過神策數據的遷移服務來完成其在神策分析環境中從集群到集群的數據遷移，總數據量大約在 202 億條左右。

因為企業 B 對 Kafka 有較高依賴性，需要每天訂閱數據后進行機器學習，因此要求遷移服務過程中影響 Kafka 訂閱的時間不能跨天。綜合考慮之后，神策數據根據企業 B 提供的信息采集表，進行了風險評估，與企業 B 協商后決定按照兩階段進行遷移：第一階段遷移前 30 天的數據，待遷移完成后，客戶可以正常開啟 Kafka 訂閱；第二階段遷移剩余的 Event 數據，此時的遷移不會影響客戶訂閱 Kafka 數據進行機器學習。

從前期溝通、遷移準備以及遷移過程，到遷移完成后的遷移驗證，企業 B 對神策數據在服務過程中的專業與敬業給予了充分肯定，并給神策遷移項目組發出了表揚信！?

自成立以來，神策數據始終堅持用強大的產品功能、靈活的配置、完善的服務來幫助客戶加速數字化經營，此次「數據遷移服務」的上線，是神策數據服務產品化的重要升級?！接下來，神策數據的系列標準化服務將陸續上線，以標準化的流程和定價為企業客戶的相關服務需求帶來更高效的解決方案，敬請期待！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据迁移服务正式上线，以服务产品化迎战云迁移难题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。