AWS助力企业客户迁移“上云”

　　

　　AWS 在企业上云领域拥有非常丰富的经验，通过帮助企业顺利完成迁移工作，AWS 总结出一套行之有效的迁移方法，概括来讲包含三大阶段，分别是：

　　其中计划阶段可细分为发现和设计两部分，发现部分需要对现有企业商业逻辑和IT架构做数据收集、分类和梳理工作，以评估迁移的功能及非功能整体要求。设计部分通过发现服务得出的数据进行细致洞察，并制定详细的迁移计划，预估工作量，进行安全和风险评估。

　　执行阶段包括改造和过渡两部分。其中改造部分需要部署相应的网络拓扑，执行迁移计划，并且验证迁移有效性。过渡部分需要将迁移后的成果平滑移交生产上线，其中包括引导测试，过渡支持，发布管理以及切换与退役。

　　运行阶段是工作负载上云后的持续优化和改进，包括运维部分和优化部分。运维部分通过组建运维团队，建设统一监控能力，事件管理能力和资源供给能力。优化部分则通过监控驱动，形成持续改进的闭环系统，并且建设持续整合和持续部署能力，提升基础架构服务的整体敏捷性。

　　在计划阶段需要系统地评估企业上云的各方因素，其中包括财务因素，合规因素，安全因素，合约因素，技术因素等。财务因素需要评估企业上云的总体拥有成本，分析上云的财务可行性；合规因素需要考量对于地方法规和行业要求的遵从；安全因素需要制定企业上云的安全策略，尤其需要关注数据的安全保护；合约因素通常指不同企业应用许可模式差异，比如 BYOL、Pay-As-You-Go、SaaS 等；技术因素需要论证迁移的技术可行性，并且制定详细的迁移计划和迁移策略。以迁移策略为例，我们在此展开讨论，  AWS 总结了 6R 迁移策略提供参考，其中包括：Re-Host、Re-Platform、Re-Purchase、Refactor、Retire 和 Retain，说明如下：

　　Re-Host 是一种快速迁移策略，采用这种策略不需要改变现有工作负载的基础架构，是一种简单经济的迁移方式。Re-Host 通常采用 Lift&Shift 的方式，将数据中心内已有基础架构“搬”到 AWS 云上。采用本策略可以做到应用无关的迁移，通常需要引入迁移工具来实现“在线迁移”。

　　在企业上云的不同阶段，采纳不同工具或工具组合，能够极大提升迁移效率，简化迁移工作量，缩短业务停机时间，降低潜在的风险。AWS 在迁移的不同阶段提供不同的工具服务，包括应用发现服务、服务器迁移服务、服务器迁移服务、数据库迁移服务、数据传输服务以及迁移集中管理服务。

　　这些工具分别在迁移的计划阶段和执行阶段各有侧重，确保每个阶段能够顺利进行。

　　通过采用 AWS Application Discovery Service，可以收集有关企业客户的本地数据中心的基础信息，从而帮助企业客户合理规划迁移项目。企业级应用负载往往会涉及数千个高度相互依赖的工作负载，确定服务器利用率和依赖关系是迁移流程中至关重要的步骤。AWS Application Discovery Service 可以收集并呈现服务器的配置、使用数据和行为数据，简化工作负载手工梳理工作。收集的数据以加密格式保存在 AWS Application Discovery Service 的数据存储中。并可以导出为 CSV 文件，利用其来估算在 AWS 上运行的总体拥有成本（TCO）并规划 迁移工作。此外，该数据还保留在 AWS Migration Hub 中，可以统一管理发现的服务器并跟踪其迁移到 AWS 的进度。

　　AWS Server Migration Service （SMS） 是一种无代理服务，实现大规模批量将本地工作负载迁移到 AWS。AWS Server Migration Service （SMS） 通过将实时服务器卷复制到 AWS 并根据需要创建 Amazon 系统映像（AMI），并且实现增量复制，最大限度地降低网络带宽，提高迁移速度，并且大幅减少服务器停机时间。 AWS Server Migration Service （SMS） 适合大规模本地工作负载迁移到 AWS，并可以对其制定计划以及进行追踪，从而能够更轻松地协调大规模服务器迁移。目前支持的系统包括：Windows Server 2003、2008、2012 与 2016，以及 Windows 7、8 与 10；Red Hat Enterprise Linux （RHEL）、SUSE/SLES、CentOS、Ubuntu、Oracle Linux、Fedora 与 Debian Linux 等。

 

　　通过采用 AWS Database Migration Service（DMS）迁移数据库至 AWS，能够在迁移过程中保持数据库运行，尽可能减少依赖该数据库的应用程序的停机时间。源数据库能够在迁移过程中全面保持运行，尽可能减少依赖该数据库的应用程序的停机时间。AWS Database Migration Service 可以在广泛使用的开源商业数据库之间迁移数据，支持同构迁移（例如从 Oracle 迁移到 Oracle），以及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 Database Migration Service（DMS）支持从关系数据库（包括 Amazon Aurora、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、SAP ASE 和 SQL Server）中将数据流式传输到 Amazon Redshift，以便在 PB 级数据仓库中对数据进行整合和分析。AWS Database Migration Service 还可用于连续数据复制，并且高度可用。

　　通过 AWS Migration Hub 集中管理迁移过程中各个组件的状态，管理迁移进度，提升迁移过程的整体效率。在迁移过程中会涉及到许多组件，例如服务器或数据库的状态， 一般会使用不同的工具来跟踪管理这些组件。利用 AWS Migration Hub 可以对相关服务器和资源进行分组，以帮助制定迁移计划，并且从应用视角跟踪迁移生命周期的进度，以确保迁移成功。

　　通过 AWS Snowball 实现 PB 级数据传输，解决迁移过程中网络成本高昂、传输时间长和安全等问题。使用 Snowball 传输数据简单、快速、安全，并且成本可低至高速 Internet 费用的五分之一。传输任务可直接从 AWS 管理控制台进行创建。当任务创建后，AWS 将 Snowball 设备交付于客户。当收到设备后，只需将该设备挂载到企业的本地网络、下载并运行 Snowball 客户端来建立连接，然后使用该客户端选择要传输到该设备的数据即可。客户端随后将对文件进行加密，并将其高速传输至该设备。当传输完成后即可返还该设备，并且可以通过 Amazon SNS、短信或直接在控制台中跟踪任务状态。

　　与此同时， AWS 以合作共赢的理念与合作伙伴一起打造云计算生态环境，尤其在企业上云领域，其业务的多样性和系统的复杂性决定了必须依赖一个丰富且强大的生态体系才能满足企业客户需求，以下列举部分合作伙伴解决方案以供参考：

　　ATAMotion 是一种无代理的在线迁移工具，实现将工作负载从任何物理、虚拟或云端资源迁移至的 AWS EC2上。通过与 AWS API 集成全面集成从而实现友好的用户界面，比如 VPC 自动配置，为所有 AWS 支持的操作系统提供细粒度迁移控制。其中专有克隆引擎是为企业级工作负载构建的，具备高效的迁移速度、灵活的部署，以及对复制或同步的数据库大小没有限制，满足企业工作负载迁移上云的各类需求。

　　CloudEndure 支持各类企业工作负载迁移，包括物理的、虚拟化的、基于云的还是混合的，并且实现在线迁移，极大减少迁移工作对业务的影响。CloudEndure 在云中创建了一个完全复制的整个工作负载或应用程序，包含最新的存储和配置数据，同时允许进行非破坏性测试，以确保副本正常工作。当完成相应迁移工作准备割接时，在目标云位置创建一个最新的副本，并相应地重定向业务流量即可。由于 CloudEndure 使用了真正的连续数据保护（CDP）技术将数据移动到目标位置，所以在切换过程中几乎没有停机时间。

　　Racemi DynaCenter 通过复制技术将应用程序迁移到 AWS EC2，其中包括 Amazon 专用主机和实例。针对大规模迁移迁移上云的应用，DynaCenter 能够创建可重复的、自动化的和可重用的配置，以加速迁移项目。工作负载针对云兼容性和性能进行优化，并且可以加载迁移后脚本自动安装管理工具和云服务。同时支持环境检查、迁移目的地服务器实例的自动调整，以及可以在迁移过程为不同工作负载设置不同迁移 策略，减少手动迁移所带来的风险。从产品部署上，与 SaaS 工具不同，DynaCenter 防火墙友好，可直接安装到 AWS VPC 中，并提供强大的可视化和控制能力以保证迁移工作的顺利进行。

　　综上所述，企业上云过程是一个复杂的系统工程，需要通盘考量。本文涵盖了迁移方法论和迁移工具的部分内容，迁移过程中还有很多专题值得深入探讨，例如迁移流程模型，测试与验证方法，运维与持续优化最佳实践等，由于篇幅有限，期待下一期与您更加深入的交流。