当今企业持续大力投资"云优先"战略和架构。各行各业都在采用云服务，涵盖云部署模型的各个层面，包括软件即服务、平台即服务和基础设施即服务。但是，迁移大型数据库和数据到云端所需的努力、时间和资金成本正成为沉重负担，可能会拖慢云采用的步伐。
数据库云迁移涉及众多变量、陌生技术、大量活动部件，对IT领导者而言不容出错。通过采用熟悉的"计划-构建-运行"结构化方法，IT领导者能够成功将本地系统迁移到云端，同时降低固有风险，帮助企业创建新的云数据库平台，为业务和技术敏捷性奠定基础。
**规划阶段**
任何云迁移的成功都依赖于充分准备。这个阶段是在数据迁移之前打好基础（策略、专业知识、工具和风险缓解）。
IT领导者可以首先制定与组织业务目标一致的全面迁移策略。这意味着不仅要理解技术层面，还要理解业务驱动因素，如成本节约、敏捷性提升或获得先进云原生功能。
领导者随后应评估当前数据库环境的复杂性。他们需要考虑数据库数量、规模、依赖关系和定制化程度。还需要估算所需时间、精力和资源，并及早识别关键依赖关系、潜在风险和治理要求，避免后续出现意外情况。
**选择本地数据批量加载到云端的方法**
批量数据传输通常是迁移过程中最耗时且技术挑战最大的部分。IT领导者应选择适合企业需求的数据传输方法，包括互联网传输、直连网络连接或物理设备运输。
**选择数据库结构和代码迁移工具**
数据迁移只是挑战的一部分；数据库结构、存储过程、触发器和其他代码也必须迁移。
在这个过程中，IT领导者必须识别并选择满足企业特定需求的迁移工具，特别是在不同数据库技术间迁移（异构迁移）时。
需要考虑的因素包括：兼容性、转换要求以及自动化重复任务的能力。提前测试这些工具可以节省大量时间并减少后续困扰。
**选择数据库同步工具**
在迁移过程中，特别是对大型或关键系统，IT领导者应保持本地和云数据库同步，避免停机和数据丢失。
为促进这一点，选择能处理数据变更速率和业务需求的同步工具。务必提前测试这些工具：高变更速率或复杂数据关系可能会压垮某些解决方案，使并行运行或分阶段切换变得不可行。与业务利益相关者合作有助于规划可能存在的限制。
**为云数据库和应用程序创建测试计划**
测试是安全网。IT领导者应制定全面的测试计划，不仅涵盖技术功能，还包括性能、数据完整性和用户接受度。
领导者还应规划并行运行，同时操作本地和云系统，在最终切换前验证一切按预期工作。应及早让最终用户参与流程，确保迁移环境满足业务需求。
**构建阶段**
有了稳固计划，这个阶段专注于有序执行。这是实际迁移发生的阶段：数据被迁移，系统被转换，同步得到维护。
**执行迁移**
IT领导者此时应已制定详细的迁移计划。要执行该计划，首先使用选定的方法和工具进行批量数据传输。然后迁移数据库架构、代码和对象，确保所有依赖关系和集成都得到考虑。
随着迁移继续，维护本地和云数据库之间的持续同步，保持数据最新并最小化停机时间。密切监控进度，及时解决问题，与所有利益相关者保持清晰沟通。准备好迭代：意外挑战很常见，灵活性将是关键。
**运行阶段**
迁移不是终点，而是企业新运营阶段的开始。这个阶段专注于优化、保护和从企业新云数据库平台中提取价值。
当企业转向云运营时，IT领导者应专注于监控、安全和合规。例如，实施强大的监控以快速检测和解决问题。确保安全控制措施如加密、访问管理和合规策略在云环境中完全运行。
现在是优化性能和成本的时候，利用云原生功能如弹性扩展、自动备份和集成分析。并按要求淘汰遗留系统和归档旧数据，确保安全处置或长期存储。
持续改进是关键。IT领导者应利用这个机会现代化流程，采用DevOps实践，实现更大的业务敏捷性。云不仅是企业数据的新家，更是创新和增长的平台。
