当前的云迁移模式包括简单的“提升和转移”，这通常通过重构或重做应用程序和数据来以最少的工作量移动数据，从而使它们在基于www.jifang360.com/news/yjs/云计算的平台上更有效地工作。越来越多的迁移包括多云，这导致出现新的数据复杂性问题。在利用多云架构时，IT领导者和云计算专业人员必须重新考虑如何处理数据复杂性，这一点很重要。
数据复杂性问题增加的原因是众所周知的，其中包括：
•越来越多的没有本地模式的非结构化数据使用。模式通常在访问时定义。
•许多企业越来越多地使用流数据来收集信息，然后在运行中对其进行处理。
•产生大量数据的物联网设备的兴起。
•事务数据库的性质不断变化，转向NoSQL和其他非关系模型。
•将单一用途数据库绑定到应用程序的持续实践。
•最后，也是最重要的是，基于服务的基于云计算的数据库和仅基于云的数据库的兴起，例如所有主要云提供商现在提供的数据库，它们正在成为公共云内外构建的应用程序的首选数据库。此外，在多云架构中使用异构分布式数据库是首选。
多云的挑战
在大多数情况下，那些构建今天的数据系统的人只是试图跟上而不是超前于数据复杂性问题。在多云环境下，将数据迁移到网络新系统，与其说是解决问题，不如说是在这个问题上投入资金和数据库技术。缺失是关于数据复杂性应该如何管理以及数据治理和数据安全的核心思考。人们显然忽略了在多云部署中使用新的方法和有用的启用技术，这将消除数据复杂性的核心缺陷。
核心问题是转向使数据库与应用程序脱钩的应用程序体系结构，甚至转向服务的集合，以便用户可以在另一抽象层处理数据。使用抽象并不是什么新鲜事物，但是直到最近几年才具备所需的功能。这些功能包括主数据管理（MDM）、数据服务支持以及使用配置机制处理物理数据库的能力，该配置机制可将波动性和复杂性置于单个域中。
虚拟数据库是技术供应商提供的数据库中间件服务的功能。如果需要，它们可以在现有物理数据库上驱动可配置的结构和管理层。这意味着您可以更改数据库的访问方式。用户可以创建通用的访问机制，该机制在中间件内可以更改，并且不需要对基础物理数据库进行冒险且昂贵的更改。
在堆栈上移动，我们进行了数据编排和数据管理。这些层为企业数据管理提供了提供诸如主数据管理（MDM）、恢复、访问管理、性能管理等服务的能力，这些服务是存在于云计算机或本地物理或虚拟数据库之上的核心服务。
进入下一层，对核心数据服务或微服务进行了外部化和管理。它们在通用的治理和安全层下进行管理、控制和保护，这些层可以跟踪、提供、控制和提供对任意数量的请求应用程序或用户的访问。
大多数企业都忽略了数据的快速增长以及数据复杂性的增长。许多人希望发生一些神奇的事情，例如标准，可以为他们解决问题。多云使用的迅速增加意味着您的数据复杂性问题将乘以最终成为多云一部分的公共云提供商的数量。因此，将看到复杂性已从核心问题演变为主要障碍，从而使多云部署有效地为企业服务。
现在需要的是了解存在的问题，然后考虑潜在的解决方案和方法。一旦这样做，就很容易弄清楚要采用的技术。
不要为解决问题而丢掉工具。只靠工具就无法解决复杂性的核心问题。考虑以上讨论，可以分两个步骤完成此操作。首先，定义一个可以利用任何类型的后端数据库存储系统的逻辑数据访问层。其次，通过系统同时使用安全性和治理来定义元数据管理。
解决方案出现在概念级别，而不是在已经很复杂的技术阵列之上引入另一种复杂的技术阵列。现在该意识到已经陷入困境。
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