數據中心的遷移和合并工作任務是一種常見發生的情況，特別是當前數據中心正以平均每年40%至60%的速度增長的情況之下，這使得我們的數據中心管理人員們必須面臨三種選擇：提升數據中心的容量；將數據遷移到成本較低的存儲環境；或整合數據中心的環境。
由于預算限制了大多數企業盲目地升級他們的存儲容量，現如今的企業都轉向了采用遷移和整合數據中心的方法，以控制成本。
但是，當面臨著遷移到新的存儲平臺或多個環境整合時，那些已然過時的、被廢棄的和年代久遠的數據的遷移工作無疑是相當復雜，且不環保的過程。
這些沒什么價值的數據卻可以輕易地占去數據中心總容量的30%至50%�，F在，采用新的數據分析技術可以使得數據中心管理人員們在進行遷移和整合之前，刪除掉那些商業價值的數據。
數據分析是針對非結構化的用戶文件的元數據進行分析。數據分析通過提取關鍵元數據，能夠帶來高效且符合成本效益的指標(通過NFS/CIFS/NDMP)。最后修改/訪問日期、數據業主、位置、大小、甚至是重復的內容均可以進行自定義查詢。
此外，數據分析軟件與Active Directory/LDAP的整合也使得企業和部門，能夠總結出活躍用戶與無效用戶(離職雇員)的報告和分析。
這一分析報告能夠顯示出那些已經不再使用或屬于已離職員工的文件數據，使得數據中心經理可以按照數據所屬管理部門的具體要求，以及相關法律的監管要求來處置這些數據。
這種分析軟件與現有的分析訪問日志和網絡元數據解決方案大大不同。這種分析軟件能夠深入到文件中進行數據分析，如果需要的話甚至可以分析一個完整的文本輪廓，并提供全面的信息訪問文件。管理文件時，這是唯一能夠提供相關知識背景，以及有效地遷移數據所需的分析工具和處置能力的解決方案。
過濾器和查詢
數據分析提供了靈活的過濾器，查詢和動態匯總報表，以便為企業數據中心提供做出適當的決策所需要的知識背景。
例如，根據勞動統計部門的統計，目前的企業大概面臨3.3%的周轉率。以一個具有5000名員工的企業為例；這意味著其每年大約有165名員工會離職。如果每位離職員工每年所產生的非結構化數據大約為5GB，那么這些數據量的總和將達到每年1TB，并逐漸被人們所遺忘。
考慮到一位員工所創建的共享文件，以及存儲在公司內部其他人的桌面、郵件附件、檔案備份等等數據，這一總的無用數據將迅速達到每年10TB的總量。隨著時間的推移，這些數據總量還會繼續增長，10年的時間，這些數據將會達到100TB。而借助數據分析工具就可以在執行數據遷移或整合任務之前找到并刪除這些無價值的數據了。
數據分析是靈活的，可以讓用戶了解數據的當前狀態，以及這些數據是如何發生改變的。從發現并管理那些已失去其商業價值的數據，到查找和管理必須進行妥善保存和歸檔的數據，數據分析能夠提供所需的相關工具，進而很容易地完成報告和數據處置工作。
數據處置
動態顯示您數據中心的環境和縮小數據集的分析報告，可以幫助管理人員更容易的管理處置的數據內容。使用內置的工具來刪除、遷移或歸檔數據，或導出csv文本文件，這樣你就可以利用現有的工具，很容易地管理內容了。
刪除相關數據內容所涉及到的一個敏感話題，是要保護企業遵守相關法規，免受監管部門的處罰。一旦你確定了一個子集的數據內容可以被刪除，而且其是符合相關法律的，您只需要點擊一下鼠標相關數據就被刪除了。而分析軟件可以創建一個活動日志，包括誰在何時刪除了哪些特定文件，并將這些信息存儲起來以備將來參考。
數據遷移的管理包括移動到一個更合適的平臺，或對現有的數據信息進行歸檔保存，或存儲到云存儲庫。期允許基于數據的商業價值和訪問要求進行分層存儲，進而釋放了昂貴的存儲空間，來存放更重要的數據內容。
簡化的遷移和整合
受節約成本和減輕風險的等因素的影響，遷移和整合數據中心的趨勢還將繼續下去，其必須精簡才能真正有效。浪費精力和成本費用去遷移那些已經失去商業價值的數據無疑是一個重大的資源浪費。
典型的企業服務器可能容納了22%需要被廢棄的數據，14%的老舊過時和失去了商業價值的數據，24%的重復內容，以及6%的員工私人數據，如度假的照片和音樂等。這可以解釋為什么企業的數據中心浪費了超過50%的容量。
遷移或整合管理可以幫助您的企業減少一半的容量，必將釋放巨大的資源，削減開支。而隨著時間的推移，這筆費用的累計無疑是相當可觀的。
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本文標題：數據中心遷移和整合方法
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