云迁移正在走向工具化和自动化

根据RightScale的《2018 年云状况调查报告》96％的企业使用云，公有云采用从2017年的89％增加到2018年的92％，2018年私有云采用率从2017年的72％上升到75％。新业务可以直接在云上开展，旧业务如何迁移到云上，一直是一个难点，目前还大多停留在重人工阶段。

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云迁移的难点有哪些？

上云的难点是云迁移，这是业界的共识。云迁移是将组织内部服务器上托管的应用程序，数据和其他组件移动到基于云的基础架构的过程。云迁移为什么难，因为云迁移是一个非常复杂的过程，在云迁移过程中要考虑的因素非常多，包括以下因素：

• 保持业务稳定：将业务迁移到云上，并稳定运行，业务上云了，可用性更低，这肯定是不能接受的；

• 弹性：性能满足业务需求，并实现弹性，弹性是云的最大好处之一，业务上云，就是为了获得云的敏捷特性；

• 安全：因为环境发生变化了，安全需要重新评估和评审，比如像ISO27000和等保这样的安全资质要求，如果环境发生变化，都要重新进行评审；

• 技术：业务迁移在云上，或多或少都要重新配置和调整，比如如果使用了RDS服务，业务的代码都要调整，这些对技术上都是挑战。

• 组织和人：业务迁移到云，相关的组织架构要调整，流程要优化，人的技能要重新再培训。

那么，如何才能做好云迁移呢，云迁移正在经历从重人工向工具化和自动化演讲的过程。

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云迁移，从重人工向工具化和自动化演进

云迁移方式

从迁移方式来看，Gartner将云迁移划分为五种方式：

• Rehost：即IaaS层的迁移，应用程序代码不需要修改。

• Reflatform：平台层面的迁移，使用云服务，比如是云上的负载均衡，使用RDS数据库，需要部分代码修改。

• Refacor/Reengineering：以云供应商的服务为主，对应用进行重构，比如使用云供应商的PaaS服务重构应用。

• Retire/Repurchase：转换为购买SaaS服务的模式。

• Retain：不迁移，保留在现有环境下。

云迁移的阶段

从迁移阶段来看，可以划分为三个大的阶段

迁移准备：

• 信息收集，从硬件的配置信息，到操作系统的版本，软件的授权，应用的配置信息等。

• 确认上下游的依赖关系，这项工作非常重要，决定了迁移的先后顺序

• 业务规划，根据信息和业务依赖关系，制定迁移方案

迁移及验证：

• 云的建设或采购

• 测试环境验证

• 小范围验证

• 应用迁移和验证

• 数据迁移和验证

• 逐步迁移，并且验证，持续不断的循环，直到完成迁移。

持续改进：

• 迁移完成不是终点，要充分挖掘云的好处，必须持续不断的优化，持续改进

• 不断的提升自动化水平

• 不断的提升数字化水平

传统云迁移需要人工重度参与

如前面的描述，上云迁移是非常复杂的一个过程，要保障业务稳定的迁移到云上，必须对熟悉业务的人来实施，并且制定周密的上云迁移流程和方案，整个迁移过程还需要不断的协调沟通，云迁移在传统上是一个重人工的过程。但是人工方式将迁移的风险都“赌”到了人身上，带来了相对较高的误配风险，同时迁移效率也无法有效提升。而工具和自动化，逐渐成为新方向。

云迁移走向工具化和自动化

早在虚拟化时代，就有一些工具帮助完成物理机到虚拟机，或者虚拟机到虚拟机的迁移，比如VMware的converter工具。随着云时代的到了，迁移到云，每个云厂商也推出了自己的一些工具，可以方便的把客户的物理机或者虚拟机迁移到自己的云上，也有数据层面的迁移工具。但是这些工具一般都只支持自己的云，不支持别的云厂商。通过这些工具，在一定程度上也能提升自动化水平。

此外，除了公有云提供通用工具，面向所有云平台的中立第三方工具，也正在成为新选择。

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几种云迁移方案对比

公有云迁移方案

每家公有云都有自己的迁移方案，以AWS为例，AWS迁移相关的有好几款工具：

• AWS Application Discovery Service：收集有关企业客户的本地数据中心的信息，从而帮助企业规划迁移项目。

• AWS Database Migration Service： 可帮助将数据库迁移至AWS。源数据库能够在迁移过程中全面保持运行，该服务支持在不同数据库平台之间的异构迁移（例如从 Oracle 迁移到 Amazon Aurora 或从 Microsoft SQL Server 迁移到 MySQL）。

• AWS Server Migration Service (SMS)： 是一种无代理服务，可以将本地工作负载迁移到AWS。借助 AWS SMS，可以自动执行实时服务器卷的增量复制、对其制定计划以及进行跟踪，从而能够更轻松地协调大规模服务器迁移。

• AWS Snow 系列：使用物理设备将数据传入和传出AWS

特别介绍下AWS Snowmobile，AWS Snowmobile是一个 45 英尺长的坚固集装箱，可迁移高达 100PB 的数据。

公有云迁移解决方案往往都有相应的镜像和数据迁移工具，甚至像AWS这样，有大容量数据的物理迁移方案，但是公有云迁移方案一般只支持自己的云，提供的是标准化的服务，具体实施还需要用户自助，不能根据用户制定周密的迁移方案。

用户自己迁移到云上

用户制定自己的迁移计划，然后逐步迁移到云上，这种方案虽然比较灵活，用户对自己的业务也最熟悉，但是往往因为缺乏迁移经验，会走不少弯路，大多数情况下会造成迁移失败。

借助Cloud MSP完成迁移

Cloud MSP是云和用户之间的桥梁，云迁移是Cloud MSP的基本功（关于Cloud MSP是什么及能做什么，请阅读《云时代，Cloud MSP时代！》)。借助Cloud MSP可以帮助完成以下方面的迁移：

• 支持迁移到多个公有云，并且支持跨云迁移；

• 支持迁移到私有云，并且支持公有云迁移到私有云；

• 结合用户业务情况，制定周密的迁移计划；

• 团队拥有丰富的云迁移经验；

如何衡量Cloud MSP的云迁移能力，有以下三项指标：

• 是否拥有自己的迁移工具：迁移工具是衡量Cloud MSP迁移能力的重要标志，强大的工具，代表的是Cloud MSP对云迁移的理解和不断实践的积累，也是迁移自动化水平的保障。

• 是否有完善的迁移方案：云迁移是一个复杂的过程，Cloud MSP的迁移方案要能根据用户的实际情况定制，并且考虑到相关的推进进度和流程。

• 是否拥有云迁移的经验：团队是否完成过云迁移的操作。

所以，借助Cloud MSP来完成云迁移才是保证云迁移顺利达到目标的正确方案。在Cloud MSP中，也有很多玩家，我们在上篇 《云时代，Cloud MSP时代！》中有所介绍。其中，ChinaMSP的迁移方案在工具化和自动化方向上走的更远，并且已经在运营商和互联网金融用户处实施，效果显著，下面详细介绍。

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ChinaMSP的迁移方案解析

ChinaMSP有自己的迁移工具MigFlash，该方案由3类组件构成：控制器、复制器、转换器，控制器用于人机交互、对复制器发出控制指令等，复制器用于将虚拟机、物理机数据由源端加密、压缩后发送到目的端，转换器将机器的文件格式转变为目标平台格式。

MigFlash具有如下关键特性，能够帮助用户实现稳定、快速的云迁移：

1. 源端无代理,源端环境无侵入风险

   迁移基于磁盘的块复制技术,⽆无需在源操作系统部署agent,避免源端引入异常风险

2. 支持增量复制

   基于增量复制,可以大大降低迁移数据传输对网络的要求,提升业务迁移速度

3. 传输带宽限制

   通过多源端和目的端的带宽限制,避免迁移数据和正常业务的带宽争抢,迁移过程不会影响业务

4. 数据压缩加密传输

   迁移数据中,源端和目的端是压缩加密传输的,降低了带宽要求,并且保证数据的安全性

5. 迁移速度线性增长

   支持部署多对传输组件,虚拟机并行迁移,迁移速度线性增长,减少迁移时间

6. 应用感知的数据保护

   支持应用感知,在迁移过程中,内存中的交易数据全部写⼊入磁盘,保证应用事务级别的数据一致性

7. 自动化截屏验证

   虚拟机⾃自动截屏,⾃自动化验证迁移后虚拟机的可用性,减少人为操作

8. 不限次迁移演练

   迁移中目标端不限次恢复演练,保证迁移的可靠性,演练对源端⽆无影响,源端业务正常运行

9. 全自动化

   整个应用迁移全自动化,手工干预少,避免迁移手工操作的⼈人为错误,大幅提升效率

标签：虚拟机,AWS,MSP,自动化,迁移,工具化,Cloud
来源： https://blog.51cto.com/u_15127621/2761334