利用Infosys和AWS加速Hadoop迁移
概述
基于Hadoop的生态系统帮助企业处理不同的数据集，构建可操作的分析。然而，随着这些平台被大规模采用，企业将面临供应集群、成本增加、治理和性能方面的挑战。分析的沙盒类型的环境需要供应按需计算需求，这在预部署Hadoop架构中比较困难，因为它不支持解耦计算和存储。
企业可以通过迁移到稳定、安全、受治理的云平台来解决这些问题，该云平台可以按需伸缩、有效地管理成本、促进按使用量付费特性并满足遵从性需求。分析用户还可以使用按需提供的基础设施，并利用大量的预构建库组件。Hadoop迁移到云在数据景观现代化中扮演着关键角色，可以帮助利用数据经济提供的机会。
我们的Hadoop迁移策略和加速器可以帮助企业有效地加速向云的迁移旅程。
Infosys的数据和分析团队通过明确定义的战略和一套工具构建了解决方案，以加速Hadoop向云平台的迁移。
我们已经确定了向云高效迁移的不同方法:
- 提升/移位-迁移内部流程，不改变云
- 改造——以最小的改变迁移对象，比如存储组件和与新环境兼容的功能
- 重新架构:重新设计应用程序，以实现现代化平台的好处
- 混合:使用不同模式的组合迁移应用程序
图1:Hadoop迁移到AWS-模式
我们设计了加速器和流程，以帮助迁移基于上述模式的数据湖对象和应用程序，并遵循实现策略，以帮助客户实现可伸缩和可预测的结果。
图2:实施策略
使用Infosys Wizard和AWS加速云迁移
与我们的专家交流通过功能加速了50%的云迁移旅程
- 目录元数据集合
- 模式转换
- 历史数据迁移&追赶负载
- 数据认证
Infosys数据向导可以帮助加快迁移过程。解决方案包括以下组件:
- 评估:一个全面的评估框架，可以识别源数据存储的使用模式，并推荐最适合的目标数据存储
- 现代化建议:决策矩阵帮助确定每种类型的数据存储的正确方法
- 数据库对象迁移:帮助迁移不同类型的DB对象库存类的解决方案加速器
- 代码/管道迁移:帮助迁移不同类型的数据处理对象库存类的解决方案加速器
- 消费迁移解决方案加速器，帮助迁移不同类型的消费对象库存类
- 历史数据迁移:帮助将历史数据迁移到目标数据平台的解决方案加速器
- 测试和验证:一个全面的测试解决方案，可以加速已迁移资产的验证
- 伙伴生态系统:供应商伙伴关系补充了迁移框架和解决方案
我们有不同的方法来满足客户特定的需求，在不同的平台上迁移与工具兼容的工作流/代码。
从Hadoop迁移到AWS可以通过以下方式实现:
- 云上Hadoop平台
- Hadoop到AWS EMR
- Hadoop到下一代服务(原生+第三方)
挑战与解决方案
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