云遷移是一個復雜概念的簡單術語。企業將不斷地將數據和工作負載轉移到云端。但他們還將數據和工作負載移回本地，或從公共云移至私有云，或從一個超大規模企業移至另一個超大規模企業。因此，云遷移永遠不會完成。

云遷移沒有統一的解決方案，因此需要仔細規劃并采取有針對性的方法，來確定如何遷移到云以及遷移到云的內容。例如，了解應用依賴性和互操作性、確定技術可行性、評估本地與云的性能和成本、考慮合規性和監管等至關重要。

云遷移中的數據

在考慮如何進行云遷移并決定將哪些內容保留在本地、將哪些內容遷移到私有云以及將哪些內容遷移到公共云時，企業的數據也必須是一個關鍵的考慮因素。這是因為現代企業從數字化的角度來看，幾乎所有的事情都需要數據。因此，數據庫占任何企業云支出的大部分。

為了確保您獲得云的所有優勢，同時實現價值最大化，確保數據庫針對性能和成本進行優化非常重要。數據庫工作負載需要強大的計算能力，并且往往是內存密集型的。由于這些原因，更好地了解數據庫，以做出關于它們應該存放在哪里的最佳決策至關重要。但不幸的是，這說起來容易做起來難。

數據庫代表了最難觀察、調整、管理和擴展的生態系統。不僅有不同類型的數據庫服務于不同的目的，而且它們還由不同類型的數據填充，這增加了它們的復雜性。無法了解數據庫的后果可能是代價高昂的煩惱，也可能是導致業務服務中斷的重大問題。例如，大多數應用性能問題都根源于數據庫。

對于大多數企業來說，數據庫在很大程度上被視為黑匣子，但數據庫黑匣子中發生的復雜性更難以辨別。對于制定云遷移策略的企業來說，這是一個重大問題。

數據庫可觀察性

這就是數據庫可觀察性發揮作用的地方，它可以充當數據庫的X光機。查看黑匣子內部并了解任何問題的根本原因，并在遷移到云之前、期間和之后優化數據庫。

數據庫可觀察性可以幫助獲得完整的映射并捕獲數據庫環境的基線詳細信息。由于數據庫、數據庫實例和/或數據庫服務器占用大量資源，因為數據庫、數據庫實例和/或數據庫服務器占用了大量資源。使用這些基線信息可以使云遷移過程更加順暢，節省成本并幫助更好地管理資源。

有了這些基準性能洞察，企業還可以決定哪種云環境最適合給定的數據庫工作負載。不同的云提供商各有其優點和缺點。數據庫可觀察性提供了對各種應用和系統行為的必要了解，以確定哪個云提供商最適合任何特定的數據庫工作負載。

數據庫可觀察性在云遷移過程的最后一步，遷移本身也發揮著關鍵作用。在將數據從一個環境移動到另一個環境的這一階段，監控數據庫的性能，并將其與在預遷移階段建立的基線數字進行比較至關重要。可觀察性解決方案可幫助企業識別，并解決傳輸過程中可能出現的任何問題或差異，從而最大限度地減少中斷并防止延誤。

當然，在遷移階段之后，對數據庫優化的需求并沒有結束。可觀察性通過將其與基線進行比較來幫助驗證性能。了解服務水平可以讓領導者放心，因為轉型是成功的。假設它確實識別出新環境中的問題。

在這種情況下，可觀察性可以更輕松地識別問題的根本原因，以便快速處理和解決問題，或者企業可以決定是否需要不同的環境。可觀察性還可以幫助根據可能出現的任何新業務需求，決定是否擴大或縮小新的云基礎設施。

對于任何想要跟上所有行業面臨的快速數字化轉型步伐的企業來說，“轉向云”是重要的一步。成功遷移到云需要對數據庫有深入的了解和可見性。數據庫的可觀察性提供了必要的視圖，以了解在他們最難以察覺和最有價值的系統中發生了什么。