近日，腾讯DevOps产品专家王一男在GOPS大会上发表了题为《互联网研发效能方法工具落地金融行业的实践方法》的主题演讲。文章整理自王一男在GOPS大会上的演讲。 大家好，我是腾讯TEG的王一男。过去一年，我的主要工作是把互联网企业内部的研发效能工具产品化对外toB，给其它行业尤其是金融行业客户提供研发效能提升的解决方案。在这个过程中我发现腾讯等互联网公司的效能工具和方法落地金融行业时会遇到一些"水土不服"的现象。今天的分享是过去一年工作的经验总结，希望能够推动敏捷、DevOps跨行业赋能过程中
1、ConcurrentHashMap,是Java并发包中自JDK1.5后提供的一个线程安全且高效的HashMap实现，可以用来替代HashTable。直接实现了ConcurrentMap接口，同时继承了AbstractMap抽象类。
早在2021年，Gartner公司提出过AI可能会取代若干职业，项目管理经理这个职位上榜令很多人感到意外，虽然有AI提升数据录入、识别、乃至测试的效率，但对于项目过程中的判断和决定，仍然是项目管理人员的价值所在，但如Gartner所描述的那样，AI可以完成80%的相关工作，那项目管理人员如何能够“用好”软件工具，也是项目管理人员需要重视的问题。
数据库检查点之数据迁移 目录 1、数据备份与恢复测试 2、故障转移和恢复测试 3、数据迁移文档测试 4、数据迁移界面测试 5、数据迁移倒换脚本 6、数据迁移数据操作测试 7、数据迁移准确性和完整可靠性 8、数据迁移倒换规则 9、数据迁移方案 1、数据备份与恢复测试 2、故障转移和恢复测试 3、数据迁移文档测试 4、数据迁移界面测试 5、数据迁移倒换脚本 6、数据迁移数据操作测试 7、数据迁移准确性和完整可靠性 8、数据迁移倒换规则 9、数据迁移方案
在项目中经常会遇到系统历史数据迁移的问题，数据迁移是将当前数据从一个存储系统或计算机移动到另一个存储系统或计算机。根据实际的工作环境中面临业务系统不同，数据迁移是一项非常复杂的任务，今天，我们将介绍一下数据迁移的步骤和策略。
如果准备更换或升级服务器、进行服务器数据迁移，遵循服务器数据迁移计划可以简化流程。没有一个，在系统和格式之间传输数据的过程中，将面临高昂的风险，最终会导致代价高昂的停机时间、文件损坏、丢失和放错位置、兼容性问题等。
在开发Web应用程序时，经常需要对数据库模型进行更改，这可能涉及添加新的表、修改字段或者删除旧的模型。Django提供了一个强大的数据迁移工具，可以帮助开发者管理数据库模式的变更，并且保持数据库与代码的同步。本文将介绍如何在Django中使用数据迁移和数据库版本控制，以及一些常见的最佳实践。
数据迁移是指将数据从一个存储系统、数据格式、应用程序或硬件平台转移到另一个的过程。这个过程可以涉及数据的转换、清洗和验证，以确保数据的完整性和一致性。一般用于如下情况：
数据迁移的目的是为了给数据找一个更合适的归宿，让其满足当前及未来某段时间内业务场景的使用需求，使数据更安全，更可靠，更有效的为客户服务。
多年来，SAP系统积累了大量数据：临时数据、低价值数据、很少需要的数据，以及仅因法律原因需要保留的数据。随着业务的增加和社会新技术要求的更新换代，企业信息系统也需要不断的更新升级。企业信息系统迁移的过程最重要的是数据迁移，那么数据迁移要注意什么？
基于应用程序的、基于文件的和基于块的迁移都有各自的优点和适用场景。选择正确的解决方案首先要了解它们之间的差异。
导读：解决好ERP替换过程中的数据迁移问题不仅是新ERP系统成功上线的重要前提和保障，同时也是对已有ERP系统的一次全面总结和反思。
一、问题的提出 互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下： （1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑 （2）中游是服务层service，封装数据访
历史悠久的大型企业，都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务，但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验，很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB，select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目，你的团队很快就会坠入深渊，举步维艰。数据迁移是一项看似简单，实而复杂且繁琐的工作，想要做好并不容易。
导读：数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常启动，而迁移过多垃圾数据，将有可能使新ERP系统运行缓慢、甚至瘫痪。
如果您希望在未来 12 个月内快速切换到 S4/HANA，那么您必须迁移您的数据。就像搬到新房子并把家具搬进去一样，数据迁移过程可能是困难和有压力的。但是，在搬家之前进行清理，并和经验丰富的专家合作可以节省大量成本和时间。选择正确的数据迁移工具和合作伙伴是关键。
华润数科城市与公共事业部门下属项目组近期完成了一个地产行业遗留复杂业务系统的微服务化改造，目前项目已经成功上线，系统切换过程中实现了原单体系统在线业务数据分批无缝无损迁移到微服务架构新系统，确保了业务平滑过渡。本文分享我们在此次数据迁移过程中的思考、探索和实践总结，希望能够为有类似需求的朋友们提供一些经验借鉴。
上周举行的腾讯云知识分享，雁栖学堂湖存储专题第八期 GooseFS 数据湖存储数据成本迁移篇已经圆满结束了。 腾讯云存储团队高级产品经理林楠，带我们一起探讨了如何将本地大数据集群上的数据迁移到公有云对象存储服务中。腾讯云提供了多种迁移服务方式，用户可以根据业务需求，按需选择适合自己业务的迁移方案。 本次分享将从以下四个维度来介绍的数据湖存储迁移方案： 一、数据迁移流程； 二、迁移服务平台； 三、离线迁移； 四、大数据迁移； 数据迁移流程 首先，我们来看一下迁移的全流程、目的、以及评估方式；
当我们在初创公司或者公司的一个新的业务线的初期，通常来说不会采用分库分表的，但是随着业务发展，就会有需要分库分表的情况产生。那么针对于之前单库表中的数据我们如何迁移到新的分库分表上呢？我们最先想到的方案应该就是发公告停机停服的数据迁移。 停机停服数据迁移 比如我们已经准备好某一天要进行数据迁移了，那么我会们在当天发布公告，比如通告一下用户，凌晨12点到早上6点系统升级，服务暂不可用。那么到了凌晨12点，所有服务停机，并观察数据库中是否还有数据写入变更删除等操作，如果发现现在数据库中的数据已经静止了，那么一部
上一篇文章我们介绍了服务化带来的一系列问题。以及我们解决服务雪崩、链路过长问题难定位、服务调用关系错综复杂这几个问题的经历。
在平时工作中，经常会遇到数据迁移的需求，比如要迁移某个表、某个库或某个实例。根据不同的需求可能要采取不同的迁移方案，数据迁移过程中也可能会遇到各种大小问题。本篇文章，我们一起来看下 MySQL 数据迁移那些事儿，希望能帮助到各位。
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶，也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等，HTTP等。
打开浏览器进入 http://ip:11000/debug/vars 可以获取一些debug信息
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。它于2016年以apache 2.0协议开源，以优秀的查询性能，深受广大大数据工程师欢迎。为了服务客户业务，腾讯云于2020年4月正式上线ClickHouse服务。
首先，判断table数组是否为空（即：{}），如果为空，则调用inflateTable(threshold)方法初始化一个默认长度为16的数组。源码如下所示：
在企业里，许多上云迁移成功的案例，都是先从一些较为简单的应用开始迁移，然后再一步步把更多的应用和数据迁移到云，不可能同时把所有的应用都一下迁移过去。
在软件项目的生命周期中，我们不时需要执行重大更改，这可能会迫使我们修改数据库以适应我们的新行为。
因为我们的数据不是静态的，所以我们不能随便写个job迁移就好了。需要确保一些迁移上的标准
直播预告详情 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库，2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。和腾讯云大学、腾讯云云+社区合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第六场，在前五场的活动中，来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署，Greenplum备份、安全与高可用，生态与工具，快速调优，和常见问题等的干货内容 在企业级应用场景下，有时候会有从Oracle、MySQL、PostgreSQL等数据
在项目中经常会遇到系统完全更换后的历史数据迁移问题，以示对客户历史工作的尊重，何况很多数据仍有保留的必要。
曾几何时我也是个能糊弄就糊弄的小白，不知道是年级大了还是其他什么别的原因所致，遇到问题不在敷衍，总想着解决问题，就好比这次，因为旧主机磁盘已满想着续费不划算就趁着阿里搞活动新购一台，但是之前的数据多而杂且项目带有SVN库，如果是简简单单迁移还好说，毕竟备份恢复就完成了，这次我想着能不能把SVN也备份到新服务器直接使用，最终在我测试了36个小时之后得到的答案是【可以】，不然也不会有这篇文章了吧，哈哈~可能是因为比较笨，用时较长，哎反正不管怎么说这次SVN的备份和迁移算是尘埃落地，以下是我此次备份和迁移的过程。
选择数据库类型：目前支持达梦数据库之间、其他主流关系型数据库至达梦、达梦到Oracle及其他文件之间的迁移
越来越多的企业面临着ERP系统替换或扩展的问题，而现有ERP系统中有效数据的维护，对ERP系统切换、扩展以及新系统正常运行有着重要影响。数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常运行，而迁移过多垃圾数据
在传统企业中，他们会把自己的数据存储在线下的数据中心，由于有很多企业都是自建或者租用的IDC，所以面临着在人员、技术、运维、性能、故障、软件授权、租用等等多方面的难题，凭借企业自身的能力，在解决各种难题时难免会有力不从心。
有关HBase集群如何做不停服的数据迁移一直都是云HBase被问的比较多的一个问题，目前有许多开源的工具或者HBase本身集成的方案在性能、稳定性、使用体验上都不是很好，因此阿里云提供了BDS迁移服务，可以帮助云上客户实现TB级数据规模不停机迁移
使用 BDR/Replication Manager 将加密数据迁移到CDP PvC Base。
面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？ 面试官心理剖析： 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？
在生产环境中，做数据迁移需要考虑很多的可能性和场景，尽量排除可能发生的问题。我自己总结了下，大体有如下需要注意的地方。 1）充分的测试，评估时间，总结经验，提升性能 在生产中进行数据的大批量迁移时，充分的测试时必须的。一方面可以根据这些测试积累一些必要的数据作为生产中使用参考，另外一方面可以基于之前的测试，总结经验，总结不足之处，加入改进，在生产中每一分钟的改进都是很重要的。 2）完整的备份策略 热备甚至冷备 在数据迁移之前进行完整的备份，一定要是全量的。甚至在允许的情况下做冷备都可以。数据的备份
业内，常见的redis数据迁移方式有以下三种：aof（日志文件）、rdb（快照文件）、replication（主从复制）。 其中，aof和rdb两种方式适用于跨网络（网络隔离）的redis实例之间的数据迁移，通过：在源实例上执行指令（bgrewriteaof/bgsave）生成aof或者rdb文件 -> 下载数据文件 -> 上传数据文件 -> 启动目标实例 -> 完成数据迁移。aof和rdb的差异，主要体现在数据格式和数据加载速度两个方面，前者是纯文本格式（redis文本协议的流水记录），加载的过程相当于历史重放，而后者是二进制格式，直接进行加载，所以一般情况下rdb数据加载会比aof加载快！这也是网上建议使用rdb做跨网络数据迁移的一个重要的原因。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
在存储设备中，使用分层技术，将冷热数据自动分层存放在具有不用读写性能的存储介质上，已经是很普遍的做法，比如 IBM 的 DS8K 中使用的 Easy Tier。这些功能都需要存储设备固件的支持，如何在 Linux 主机上，使用 Linux 现有的机制，实现数据的分层存储？本文主要介绍了 Linux 平台上两种不同的实现分层存储的方案。 背景介绍 随着固态存储技术 (SSD)，SAS 技术的不断进步和普及，存储介质的种类更加多样，采用不同存储介质和接口的存储设备的性能出现了很大差异。SSD 相较于传统的机械硬
这里就不再赘述关于SVN与Git的区别以及为什么要迁移源码到Git了，毕竟Git是当前的主流DVCS了，而且已经公认地非常好用，如果你还在使用SVN的话该考虑换了，是时候迁移那些遗留代码了，有兴趣可以参阅 Why Git 和 Perforce to Git 了解更多。
数据库作为企业核心的数据存储引擎，在其提供服务的过程中，经常会因为各种各样的原因需要进行数据的迁移。数据库迁移作为一个古老的话题并不神秘，但因为迁移数据的重要性，以及业务对数据库可用性的高要求，导致数据库迁移的复杂度极高，一般都需要专业工具的协助才能完成。当前 ，市面上也已经提供了各种各样的数据库迁移工具。本文将介绍数据库迁移的步骤以及市面上常见的迁移工具。
Flyway 是一款开源的数据库版本管理工具，它更倾向于规约优于配置的方式。Flyway 可以独立于应用实现管理并跟踪数据库变更，支持数据库版本自动升级，并且有一套默认的规约，不需要复杂的配置，Migrations 可以写成 SQL 脚本，也可以写在 Java 代码中，不仅支持 Command Line 和 Java API，还支持 Build 构建工具和 Spring Boot 等，同时在分布式环境下能够安全可靠地升级数据库，同时也支持失败恢复等。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
当数据量持续新增，面临着这样一些需求，两台数据库无法容纳，需要数据库扩容，这里选择2台—扩容到3台的模式，如下图：
互联网系统，经常会有数据迁移的需求。系统从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台，系统重构后表结构发生了变化，分库分表，更换数据库选型等等，很多场景都需要迁移数据。
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