京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
成功进行数据中心迁移的四大步骤_数据分析师
即使是看似简单的数据中心迁移也可能会影响到企业运作,危害到关键的业务职能和商业关系。尽管如此,公司完全可以做到成功迁移数据中心。GreenHouseData的数据中心和规划部总监Art Salazar日前撰文分享了做好数据中心迁移的四大步骤,很多相关人士关注和学习。
以下为译文:
随着公司并购,内部部署设施不断老化,然而整合任务已经交待下来,这时就需要将数据中心设备迁移到新设施上去。
无论你想要两套设施放置一处,还是想为公司统一的数据中心选择最好的设备,或将IT设备和工作负载迁移到另一个地方都是个费时费力,并且还有可能耗钱的工作。这里,我们讨论一下有助于规划数据中心迁移的最优方法。
你可能购买了新设备,想要将其中一些项目或者全盘挪到新的地点去。以旧换新逐步淘汰旧设备的时刻非常关键。因为设备迁移是有风险的,如果有什么东西在途中损坏,就可能导致系统在新地点无法运行。外来设备或迁移期间的服务合同可以使迁移过程更加顺利。
回顾一下你与硬软件提供商的合同,是否有什么需要终止?它们是否可以随你一起移动位置?这里就可能会有位置或兼容性的限制。因为你是把一切打破后重装,这时你终于可以抛弃之前棘手的供应商,尝试一项新的服务,或者达成一个更好的交易结果。
你的设备可能还需要适应新的空间。是时间实现通道遏制或资料库系统规则?是否可以设计一个更高密度的环境?迁移过程允许你去探索效率问题,并且可以看看在你的工具设计中什么是有用的,什么是没有用的。
一旦你知道哪些设备是需要移动的,就需要决定是一次性移动所有设备还是分批转移。后者可以保证在新的位置运行数据中心中的一部分数据,并开始传输系统。如果想要一次性移动所有设备,外来设备或服务合同可以有效的避免宕机。当然,如果你的组织机构对宕机时间无所谓的话,这就不是问题了。
判断你是否有足够的资源来自己完成数据中心迁移,还是需要相关的服务帮助。能够提供这项服务的一般是专业的IT公司,他们专门从事数据中心工作,或者更加简单,他们本身就经常迁移数据中心,这时你只需要确保他们有足够的IT设备处理经验就可以了。
第二步:查看环境,列出设备清单
在把所有设备断电打包之前,查看系统日志和库存文件。确定是否所有的东西都在,并记录下一切新设备。检查使用率,从而查看正在进行的工作负载、定时备份以及当前的软件和应用。如果有服务合同,也需要多加注意:比如灾难恢复需要指向新的位置。有些项目可能需要特殊许可,才能在你切换到新设施的过程中同时或临时运行。
标注需要保留和正在运行设备。如果一台设备需要移动,查找记录保修信息和序列号,确保迁移过程不会导致保修失效。
接下来要建立或调整灾难恢复或备份。最好是有一个物理备份和一份云端备份。测试灾难恢复是为实际迁移做准备的重要环节。
第三步:集结人员,完成迁移
计划搬迁日期,避免在业务繁重的经营期干扰公司正常业务,比如即将到来的产品发布或内部项目。真正的迁移活动完全可以在下班时间完成。当然,在此之前你需要确保搬运人员可以进出所有相关必要的建筑。
将人员分为领导、搬运工和准备随时监测并迁移系统的技术团队。制作一个搬运当天的全面计划,内容包括搬运方式、搬运项目、备份计划、安装以及测试方案。想想每一个步骤可能涉及到的风险,并尽可能减少迁移对公司业务的影响。
有条理的打包和整理,标注一切信息:电缆盒上需要标明电缆的类型和长度,服务器应该注明他们需要什么模块以及/或者空间来简化重新安装。建议分层移动数据中心,或者你也可以以其他方式,比如首先移动非关键系统。
认真地处理旧设备和用品。如果可以的话,回收或卖掉仍然有用的电子产品。确保所有设备没有任何数据残留。清空技术或清除内存级的处理可能不足以彻底清除数据,存储消磁或物理破坏有时也是必要的。电池等危险设备则需要妥善处理。
在此过程中,安全是至关重要的。了解员工,追踪设备,并留意安全日志。这个时间人们很容易溜出你以往的视野范围,因为此时不是为了搬运东西打开了大门,就是防火墙处于关闭状态。根据需要带走或破坏安全密钥、文件和存取系统。
第四步:文档编制和测试
安装好一切后,开始测试。对照盘存清单检查新设施中的设备,以防任何错位。核对系统和应用程序列表,确保它们都运行正常或更换到位。
为了将来的文档编制完成项目审计审查,评估迁移成功。迁移是否按照日程安排进行?是否符合设计规范?问问团队的想法,并询问C级领导和其他部门负责人,数据中心迁移后是否满足了他们的需求。
数据中心迁移期间有许多需要跟踪记录的内容。这些步骤概括了移动设备和系统的方式、事物、地点、时间和原因。也许迁移过程中最关键的是记录整个过程,依照完善的计划执行,最后完成审核。这有助于你规划出过程的同时,留下书面记录,以便发现过程中的错误以及计量最终的成功。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20