云迁移是一个复杂概念的简单术语。企业将不断地将数据和工作负载转移到云端。但他们还将数据和工作负载移回本地，或从公共云移至私有云，或从一个超大规模企业移至另一个超大规模企业。因此，云迁移永远不会完成。
云迁移没有统一的解决方案，因此需要仔细规划并采取有针对性的方法，来确定如何迁移到云以及迁移到云的内容。例如，了解应用依赖性和互操作性、确定技术可行性、评估本地与云的性能和成本、考虑合规性和监管等至关重要。
云迁移中的数据
在考虑如何进行云迁移并决定将哪些内容保留在本地、将哪些内容迁移到私有云以及将哪些内容迁移到公共云时，企业的数据也必须是一个关键的考虑因素。这是因为现代企业从数字化的角度来看，几乎所有的事情都需要数据。因此，数据库占任何企业云支出的大部分。
为了确保您获得云的所有优势，同时实现价值最大化，确保数据库针对性能和成本进行优化非常重要。数据库工作负载需要强大的计算能力，并且往往是内存密集型的。由于这些原因，更好地了解数据库，以做出关于它们应该存放在哪里的最佳决策至关重要。但不幸的是，这说起来容易做起来难。
数据库代表了最难观察、调整、管理和扩展的生态系统。不仅有不同类型的数据库服务于不同的目的，而且它们还由不同类型的数据填充，这增加了它们的复杂性。无法了解数据库的后果可能是代价高昂的烦恼，也可能是导致业务服务中断的重大问题。例如，大多数应用性能问题都根源于数据库。
对于大多数企业来说，数据库在很大程度上被视为黑匣子，但数据库黑匣子中发生的复杂性更难以辨别。对于制定云迁移策略的企业来说，这是一个重大问题。
数据库可观察性
这就是数据库可观察性发挥作用的地方，它可以充当数据库的X光机。查看黑匣子内部并了解任何问题的根本原因，并在迁移到云之前、期间和之后优化数据库。
数据库可观察性可以帮助获得完整的映射并捕获数据库环境的基线详细信息。由于数据库、数据库实例和/或数据库服务器占用大量资源，因为数据库、数据库实例和/或数据库服务器占用了大量资源。使用这些基线信息可以使云迁移过程更加顺畅，节省成本并帮助更好地管理资源。
有了这些基准性能洞察，企业还可以决定哪种云环境最适合给定的数据库工作负载。不同的云提供商各有其优点和缺点。数据库可观察性提供了对各种应用和系统行为的必要了解，以确定哪个云提供商最适合任何特定的数据库工作负载。
数据库可观察性在云迁移过程的最后一步，迁移本身也发挥着关键作用。在将数据从一个环境移动到另一个环境的这一阶段，监控数据库的性能，并将其与在预迁移阶段建立的基线数字进行比较至关重要。可观察性解决方案可帮助企业识别，并解决传输过程中可能出现的任何问题或差异，从而最大限度地减少中断并防止延误。
当然，在迁移阶段之后，对数据库优化的需求并没有结束。可观察性通过将其与基线进行比较来帮助验证性能。了解服务水平可以让领导者放心，因为转型是成功的。假设它确实识别出新环境中的问题。
在这种情况下，可观察性可以更轻松地识别问题的根本原因，以便快速处理和解决问题，或者企业可以决定是否需要不同的环境。可观察性还可以帮助根据可能出现的任何新业务需求，决定是否扩大或缩小新的云基础设施。
对于任何想要跟上所有行业面临的快速数字化转型步伐的企业来说，“转向云”是重要的一步。成功迁移到云需要对数据库有深入的了解和可见性。数据库的可观察性提供了必要的视图，以了解在他们最难以察觉和最有价值的系统中发生了什么。
