科技猎
从成立至今，神策数据一直坚持“打造一家技术产品型公司”，服务产品化是我们坚持的产品原则。我们希望能将服务作为神策的重要产品面向客户，以帮助客户更好地使用神策的产品。
在日常服务客户的过程中，我们发现，随着企业客户的业务需求和场景不断调整与扩张，云迁移等相关需求越来越迫切。如何进行数据和系统的云迁移规划与实施？如何在迁移过程中保障数据和业务的完整性、持续运行性以及应用程序的安全性？如何兼顾安全与成本等一系列问题已然成为企业的迁移之“痛”。
近日，神策「数据迁移服务」已正式发布，差异定制化的迁移方案、自研的专属迁移工具能够满足神策客户上云、下云、更换云厂商、因数据量增加从单机环境更换至集群环境等需求，平滑、高效、低风险地完成数据在多个环境中的迁移，全面保障新系统稳定运行。
一、神策「数据迁移服务」，加速客户云化转型
（一）三大迁移类型，多样化服务自主选择
神策数据为客户提供三类迁移服务，能够针对客户的迁移需求及业务场景，为其匹配最合适的迁移方案。分别如下：
（1）标准迁移服务
标准迁移通常是指将客户所使用的神策平台的数据、配置信息等从老环境整体迁移至新环境。
当企业需要确保数据迁移前后环境完全一致时，便可以选择标准迁移服务。
（2）API 迁移服务
API 迁移是通过 API 接口把客户在神策分析环境中的历史数据导出，然后借助工具把历史数据导入到新建的神策分析环境中。
当企业面临业务拆分，需要将划分的多个业务交由不同组织分别管理时，或者当公司业务合并需要将多个业务进行整合时，均可以选择 API 迁移服务。在迁移期间，企业的业务几乎不会受到影响。
（3）镜像迁移服务
镜像迁移是指在同一个云厂商内，将数据从一个区域迁移到另一个区域，比如企业将数据从阿里云的杭州区迁移到香港区；或者将神策客户使用的 vmware 虚拟机迁移到其他宿主机和存储资源上。
镜像迁移相对标准迁移耗时更短，企业可以根据实际业务需求选择最合适的迁移方案。
（二）迁移服务项目化，全流程安全可控
神策「数据迁移服务」采用项目管理的方式，从信息收集、方案和资源评估、环境部署与升级、流量迁移以及迁移后的验证与资源回收等，全链路多环节保障数据安全与迁移可控。
立足于赋能企业多角色、多场景数据迁移诉求，在一个完整的迁移服务流程中，神策数据的运维工程师、专项服务经理、研发工程师、分析师以及客户成功经理均参与其中，满足客户在技术、业务以及服务等多方面的多样化和复杂性需求。
二、数据迁移实践解读，以服务产品化为客户带来价值
神策「数据迁移服务」已经过多次实践验证，自研的迁移工具、完善的迁移流程，能够深刻理解客户在数据迁移方面的需求和痛点；同时，对于一些特殊场景的客户需求，我们能够基于反复实践打造出「最符合客户需求、最大限度降低业务影响」的产品与方案。比如，当客户环境中订阅了 Kafka 数据，那么在部分数据迁移完成后即可开启，无需长时间等待迁移。
我们可以通过两个真实场景中的数据迁移实践，来进一步了解神策「数据迁移服务」。
案例一：教培企业 A 产品线组合环境数据——单机迁移至集群
神策客户某教培企业 A 是一家专注于少儿教育的智能教育平台，注重少儿学习过程中的互动性与趣味性，致力于提升孩子的兴趣、知识面和专注力。近期，由于企业 A 的业务方使用神策分析的用户较多，高峰时间查询速度较慢，且神策智能运营计划越来越多，所以考虑将神策分析、神策用户画像、神策智能运营三条产品线所涉及的 40 亿条数据从目前的单机环境迁移至集群环境。
起初，企业 A 选择了云厂商迁移服务，但在经过近一个半月的沟通、迁移操作后，依旧因为种种因素导致迁移失败。
为了能够尽快完成数据迁移，降低对日常业务的影响，企业 A 尝试了神策的数据迁移服务。首先，神策数据的服务团队通过企业 A 提交的 3 张信息采集表，完整地了解了企业 A 数据迁移的背景和诉求。同时，考虑到此前没有针对神策的产品线组合环境数据做大规模迁移，神策内部负责该项目的同学和研发、运维等角色进行了整体的风险评估和流程策划，并完成了详细的方案制定，评估迁移耗时为 3 天 。
在该项目中，神策数据高级运维工程师实施迁移，资深研发工程师二线支持、研发架构师做三线技术支持，高级项目经理做项目管理，并依托于神策服务过的上百个迁移项目经验总结，确保迁移前的各项准备工作和迁移后的验证工作均通过标准化质量保障，全面降低迁移风险，在约定的时间内顺利完成了数据迁移。
企业 A 选择云厂商和神策的迁移对比
案例二：保险企业 B 神策分析环境数据——集群迁移至集群
某保险企业 B 与神策数据合作多年，目前环境内存平均使用率在 85% 左右，CPU 平均使用率高达 90%，且服务器无法支持再次扩容，因此企业 B 决定通过神策数据的迁移服务来完成其在神策分析环境中从集群到集群的数据迁移，总数据量大约在 202 亿条左右。
因为企业 B 对 Kafka 有较高依赖性，需要每天订阅数据后进行机器学习，因此要求迁移服务过程中影响 Kafka 订阅的时间不能跨天。综合考虑之后，神策数据根据企业 B 提供的信息采集表，进行了风险评估，与企业 B 协商后决定按照两阶段进行迁移：第一阶段迁移前 30 天的数据，待迁移完成后，客户可以正常开启 Kafka 订阅；第二阶段迁移剩余的 Event 数据，此时的迁移不会影响客户订阅 Kafka 数据进行机器学习。
从前期沟通、迁移准备以及迁移过程，到迁移完成后的迁移验证，企业 B 对神策数据在服务过程中的专业与敬业给予了充分肯定，并给神策迁移项目组发出了表扬信！
自成立以来，神策数据始终坚持用强大的产品功能、灵活的配置、完善的服务来帮助客户加速数字化经营，此次「数据迁移服务」的上线，是神策数据服务产品化的重要升级 ！接下来，神策数据的系列标准化服务将陆续上线，以标准化的流程和定价为企业客户的相关服务需求带来更高效的解决方案，敬请期待！