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云计算就在这里。然而，数据在云端迁移正在变得令人烦恼。根据McAfee公司的调查，97％的组织使用公共云或私有云服务。大数据也开始超越本地部署/云计算差距。IDG公司发现，41％的企业已经将存储、归档、备份、文件服务器迁移到云端，21％的企业计划在未来一年内迁移存储、归档、备份、文件服务器。
　　
　　这些数字对于云计算采用率和云计算大数据供应商来说都是个好消息。因为那时人们会看到59％的企业没有迁移，或者79％的企业没有迁移计划。人们想知道，在生成和使用数据的应用程序附近存放大数据具有很多好处，为什么很少有企业能够抢先一步？
　　
　　事实证明，答案很简单：这真的很难。
　　
为什么数据云迁移陷入困境
　　
　　要使用现有的模式和工具将大数据迁移到云端，需要非常强大的技术能力，并且需要大量的资金。看看Lyft公司的AWS云计算帐单，就会明白这么多公司都不愿尝试的原因。
　　
　　这是一个新闻：将大数据迁移到云需要技巧。暴力行为不起作用，这就是62％的大数据迁移工作比预期或失败更难完成的原因。
　　
　　IT利益相关者倾向于忽视物理学仍然参与的事实，即使在数字世界中也是如此。当前的方法试图通过数字等效的集装箱存储产品大量移动数据，忽略数据不是静态货物这一事实。它不断变化。迁移期间业务不会停止。即使企业将数据迁移到云平台，数据也会不断流入现有的本地存储中。这使得迁移期间维护数据完整性非常复杂。由于常见的解决方法往往不尽如人意，因此许多迁移陷入困境。
　　

　　
　　为了避免大数据云迁移的陷阱，避免使用暴力手段。采用更精细和复杂的方法，并记住以下大数据云迁移的五条要点。
　　
　　要点1：需要了解自己的数据
　　
　　在开始迁移项目之前，请确保企业真正了解数据源。创建一个系统流程来识别作为迁移候选者的数据源。然后，对于每个来源，问问自己：
　　
　　（1）这些数据是否有效和/或实际用于任何事物？
　　
　　（2）从1到10的迁移优先级有多高？
　　
　　（3）从1到10的优先级，迁移将涉及多少工作？
　　
　　（4）迁移期间和迁移后维护数据的成本和风险是什么？