由于當今大多數工作負載都運行在虛擬機或裸機上，因此云遷移變得復雜。這導致許多公司的工作負載面臨是否可遷移的問題。

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在2019年，越來越多的企業和組織正在評估本地數據中心(或私有云)中的現有工作負載應如何遷移到公共云以及它們如何利用公共云服務提供的許多好處。為了滿足要求，我們在公共云服務領域中扮演著重要角色：AWS、Azure和GCP。當前，這些公共云公司提供的服務和利益對于運營數字業務至關重要，而后者要更多地關注用例，而不是對IT基礎設施架構進行投資。此類投資可以根據人力需求，也可以用于管理基礎設施的人工任務。

但是云遷移的路線并不像看起來那么簡單。正確的云遷移策略應該到位。

云遷移風險

遷移依賴于數據的應用程序時，始終存在風險。這些應用程序移動應該產生最小的影響。任何故障或停機都可能導致客戶失去對業務的關注。

在將應用程序和相關數據移動到云中時，應該有在新環境中測試應用程序運行時的檢查點。云遷移變得復雜，因為當今的大多數工作負載都在虛擬機或裸機上。這導致許多公司的工作負載可遷移性問題。然而，許多問題與應用程序的可遷移性有關，并且數據可以通過公共云供應商提供的現有服務來解決。

對于某些組織來說，云遷移策略是如何將敏感信息移動到云上。對于從醫療、金融等機構收集專有和關鍵信息的大型組織來說，這一問題常常會出現。應該有一個檢查點來評估GDPR等法律行為，以評估特定地區或國家的數據主權。

物聯網的用例正在迅速增長，這反過來又推動了對延遲敏感的基礎設施的需求。當移動到云平臺時，一個問題可能會涉及到各種數據處理請求可能來自的位置的支持和距離。遷移到云平臺可能會對現有的一些應用程序產生影響。對延遲敏感的應用程序可能會在響應時間上發生變化。

在物聯網用例中，可以選擇分布式云架構。但是存在潛在的陷阱。如果將應用程序移至公共云，則需要在代碼級別進行修改以啟用分布式級別的支持。

另一個大問題是供應商鎖定。轉移所有工作負載后，如果出于任何原因計劃遷移到另一個云選項，則可能會在應用程序設置和數據服務方面鎖定供應商。在遷移到云平臺時，這是一個很大的風險，大多數企業必須評估測試用例。因此，建議先進行少量的概念驗證(PoC)，然后再將所有工作負載遷移到云中。

容器化在云遷移中的作用

許多企業選擇在遷移到公共云之前或之后對工作負載和數據進行容器化。他們中的一些人選擇了容器化微服務架構，以幫助他們分別維護不同的子服務，并允許這些服務在主服務應用程序中重用。

如果企業已經將工作負載放在基于容器的系統上，并且已使用諸如Kubernetes或Docker引擎之類的容器編排引擎進行了編排，則遷移到云中會變得非常容易。AWS和Azure云為Kubernetes以及其他引擎提供了特定的幫助，進一步幫助了遷移過程。眾所周知，Kubernetes的主要特點是工作負載應該是可遷移的，無論是任何類型的云平臺還是裸機。

總結

隨著時間的推移，由于組織可能希望轉向基于容器的基礎結構，因此在遷移工作負載方面，云遷移已成為一項繁瑣的任務。但是，大多數挑戰已由公共云參與者解決。不過，停機時間或供應商鎖定等問題仍然很關鍵。