打造低成本低风险数据迁移新技术

特约通讯员罗丽

数据迁移项目是一个很复杂的项目，我们要认真考虑其成本和风险。为了成功完成一个数据迁移项目，相关组织机构必须制定一个全面的关于人员、流程和技术的计划。执行数据迁移有许多方法，譬如逻辑卷数据镜像方法、直接拷贝法、主机迁移方法、存储虚拟化方法等等，每个方法都有不同级别的成本和风险，以及优缺点，重要的是选择与使用环境相适应的最好方法。

虚拟存储技术

异构虚拟存储技术能够使数据迁移风险和成本最小化。使用异构虚拟存储方法时，数据源和目的地都要增加必要的虚拟存储设备，通过SAN（存储区域网络）与新旧存储系统相连，识别并正确地配置和测试新的存储系统。数据被复制到新的环境，也被重新定向到新的存储系统，期间不会有任何额外的运行中断。一旦数据被安置在新的存储系统，旧的系统就可以退役了。这种方法能够最大限度地减少停机时间，允许较高的数据吞吐量，并且对于不同的中断窗口都非常灵活，且能够扩展到大容量数据。

对基于主机的数据迁移，新存储系统的识别以及迁移完成后旧存储系统的释放可能会引起运行中断，这些中断取决于不同的操作系统和应用程序的类型，如Sun Solaris的旧版本Sun5.8在数据迁移完成后需要重启服务器，从而导致了一个运行中断，而新版本Sun5.10则是动态的释放旧的存储系统，不会引起中断。

表1表明了虚拟化存储技术对环境有着最小的影响，但需要大量的前期成本。而当一个客户已经迁移到虚拟化存储环境，这种方法就会有不少的优点。

迁移成本比较

在研究各类成本数据的基础上，可以建立一个成本模型来表示数据迁移总成本，从而可以更直观地分析基于各种技术的数据迁移成本。研究表明，使用光纤通道SAN存储的行业平均迁移每万亿字节成本要超过5000到7000美元。目前许多研究把注意力集中在存储平台上，而忽略了在SAN交换机层上、主机操作系统层、主机总线适配器级别上客户要求的互操作性。此外，执行数据迁移的技术和工具成本通常也会被忽略，因为在新的存储平台上使用脚本重建自动控制也会需要这些技术及工具。

图1表示了在研究中得到的不同成本要素所占份额，我们可以看到在企业迁移的总成本中，数据迁移内部资源成本一般不超过$2000/TB，服务承包商的花费在$2000到4000/TB，在迁移工具上的花费大致在$6000～12000/TB浮动，另外还有基础设施、脚本开销、主机修复这三类成本，我们可以从图中得到这三类成本的大致开销。

企业存储迁移的平均总成本总是轻易地超过每万亿字节15000美元，接下来我们将会详细介绍每一种类的迁移成本。

首先需要阐明的一个成本要素是用来表示迁移成本的度量尺度“TB”，这个度量尺度不是基于存储的容量，而是基于迁移数据的大小。这个数据的大小通常是使用之前已分配好的存储容量。在本文的迁移成本模型中我们假设数据的大小与之前使用过的已分配的存储容量一致。

为了与这个成本模型相适应，一般的组织机构可以把这个成本的单位转换成每台主机，一个企业存储迁移成本是直接与相关的主机成正比的（此外一些其它的因素如多站点的实现、维护窗口的时间和日期也会直接影响迁移成本）。随着每台主机的平均容量到达1.25TB到1.5TB，相关的迁移成本会在每台主机10000到12000美元间浮动。

本调查的注意力集中在内部资源和外部承包商执行迁移的开销上。表2提供了调查中一些关键标准的结果：（我们可以计算得到内部资源成本是$2095/TB）。

迁移技术是整个项目成本和工期的主要的决定因素，研究表明对于内部资源来说，使用虚拟化技术所需要的花费是基于主机迁移的1/6—1/4。从表3可以看出。

企业组织一般不会把主机管理和维护的安全问题委派给外部承包商，因此主要的压力就落在了内部IT人员身上。

在工期方面，我们也有同样的发现，基于主机的迁移项目要比虚拟化存储技术多用一倍的时间，如表4所示。

据研究表明，美国服务供应方面的平均开销是$3552/TB。这个值是用服务供应开销除以平均迁移容量得到的。聘请外部承包商和顾问是本行业为支持非营业时间的数据迁移的普遍做法。外部承包商利用其数据迁移的技术、工具、流程方面的经验和知识也会有助于减少迁移成本。应用程序运行要求，迁移技术和工具，内部IT人员的专业知识，还有维护窗口和项目规模都会在很大程度上影响所需要的外部承包商和顾问的数目。研究表明，每个迁移项目在承包商和顾问人员的平均开销是$251，000。

此外研究还表明，每个迁移项目在技术和工具上的开销是$5099/TB。这个值是用迁移工具和技术上的总开销除以迁移数据的大小得到的。这个值高度依赖于所使用的技术，供应商选择的工具及软件的授权结构。

表2 各项迁移指标数据

表3 虚拟迁移和主机迁移的内部成本比较

模型中的第四类成本“基础设施的间接成本”为$263/TB，这个间接成本是在迁移过程中所需要的额外的基础设施成本及其相关的费用。如执行迁移过程中，目标存储系统的容量必须不少于源存储系统的容量，目标存储平台的端口、电力、冷却等方面的要求也必须满足不低于源存储系统。我们用行业标准磁盘的单位GB以及在超过规定时间的基础设施预算费用来得到的值为$236/TB。使用后者可以更好地反应在迁移过程中源存储帧保存较长时间时相关的金融负载关系。

模型中的第五类成本“脚本处理”的平均值为$1767/TB。这个值是与迁移相关的脚本处理成本除以平均迁移容量得到的。迁移中这个值的底线是内部资源开销和服务开销之和，另外这个成本很容易波动，主要是取决于受调查者所使用的不同平台的数目。我们能从研究的结果中发现，平均31%的迁移成本都是用在目标存储系统创建新的脚本上。

研究表明，为支持最近一次的存储迁移，需要平均花费四天来修复，在主机修复中的平均成本为$4965/TB。这个值是由相同时间的等效成本乘以调查得到的成本除以平均迁移容量得到的，主要的决定因素如下：

--由应用程序中断所引起的维护窗口大小；

--被访人员主机已使用年限及主机上运行的操作系统的版本；

--存储承包商的互操作性要求（不包括旧的操作系统，主机总线适配器，光纤通道SAN交换机），如果一个组织没有时刻更新其IT环境，那么他们也不得不让部分主机升级以支持目标存储平台。

基于经验和新技术降低数据迁移风险

在关于数据迁移经验的研究中，我们发现了一些确保数据迁移成功的决定性因素，这些决定性的因子大多数都是基于经验和一些成功范例来确保顺利迁移。

表4 虚拟迁移和主机迁移的工期比较

研究表明，有10%的预算超支都是因为经验缺乏。当执行迁移时，要利用一个有着不同类型迁移经验和方法的团队。研究表明，最佳范例的关键如下：

--应用的逻辑分组

根据应用程序受存储资源变化的不同影响及其对业务盈亏的影响，对应用进行分组，同类型的应用具有相同的索引字段和存储特性，有助于改善存储管理效率，便于数据迁移。

--将数据迁移分割多个阶段

数据迁移服务一般分为五大关键阶段，包括事先规划、发现、设计、实施与测试、以及知识传授阶段。在事先规划阶段，评审项目的范围、交付和工作方法，并就整个迁移目标向客户提供建议；在发现阶段，开展数据收集工作，并对当前环境进行研究和审计；在设计阶段，开发出具体迁移解决方案，并准备规划与设计报告；在实施与测试阶段，开展模拟移植测试、验证和认证工作，然后才进行实际的数据迁移工作，以确保所有新老存储系统，以及应用程序均能够正常运行；在最后的知识传授阶段，提供有关移植工具、设计与概念的全部信息，并提供项目完工后的整体评估。这一方法可确保制定出一个条理清晰的系统化计划，保障数据迁移过程能够无缝高效地完成，进而满足客户的期望。知识传授阶段还可以确保移植相关的概念和技能被传授给客户，以便支持未来的工作。

--分期/测试

数据迁移的成功与否，最能说明问题的应该是模拟测试和整体测试。对测试过程中发现的问题要分析透彻，确定是否是数据迁移引起的错误。

模拟测试即根据设计的数据迁移测试方案测试数据模拟迁移，也就是检查数据模拟迁移后数据和应用软件是否正常，主要包括：数据一致性测试、应用软件执行功能测试、性能测试、数据备份和恢复测试等；整体测试即按照数据迁移测试方案测试数据迁移效果，并对数据迁移后的数据库参数和性能进行调整，使之满足数据迁移后实际应用系统的需要。

除此以外，随着时间的推移，将出现用于打造低风险数据迁移的新技术。前文已经提到过，异构虚拟存储技术能够使得数据迁移风险和成本最小化。它也是构建服务导向型存储的关键要素之一。服务导向型存储是一种具有优异经济性的存储架构，它将存储与业务需求统一起来，为企业节约总体拥有成本（TCO）。企业在部署具有优异经济性的存储架构时有多种选择，既可以随着时间的推移逐步采用这种架构，也可以将其作为整个数据中心技术更新的一部分来部署。这些架构在购置方面可能并不是最便宜的，但它们的拥有成本更低。

使用一个综合的策略来减少迁移的风险和成本

数据迁移项目将会消耗一定的资源并存在一定的风险，有一些最佳范例和关键技术可以使得企业减少成本和风险。本文关于企业数据迁移成本的介绍为IT部门构造成本模型来评估不同的数据迁移操作提供了一定的信息。在此研究和行业数据的基础上，IT部门应该评估新的存储平台和迁移方法来降低数据中心操作开销。

准确的成本模型能够为企业现在甚至将来的数据迁移降低成本。选择具有优异经济性的存储架构，并与成功经验及最佳范例相结合，能够帮助企业实现更低成本更小风险的数据迁移。

数据迁移将能够使企业降低运营成本，因为数据迁移能够轻易避开过时技术，从而允许我们更灵活地改变和再次利用现有资产，或者促进了技术的更新。当您规划下一次数据迁移时，不妨利用上述经验和知识来引导您的数据迁移，获得最低风险最小成本的一次迁移。

参考资料：

http://www.celona.com/index