数据迁移英文解释翻译、数据迁移的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data migration

分词翻译：

数据的英语翻译：

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

迁移的英语翻译：

migrate; move; removal; remove; transfer; transference; transplant
【计】 migration
【化】 migration
【医】 translation

专业解析

数据迁移的汉英词典角度详解

在信息技术领域，“数据迁移”（Data Migration）指将数据从一个存储系统、格式或应用程序转移到另一个系统、格式或应用程序的过程。其核心目标是确保数据在转移后的完整性、可用性及一致性，通常发生在系统升级、平台更换（如本地到云端）、数据库整合或应用退役等场景。

一、术语定义与核心要素

1. 基本释义（汉英对照）

   • 数据 (Data): 可被计算机处理的原始事实或信息单元。
   • 迁移 (Migration): 指移动、转移或移植的行为或过程。
   • 数据迁移 (Data Migration): The process of transferring data between storage types, formats, or computer systems. It is a key consideration for any system implementation, upgrade, or consolidation.
   • 关键目标： 最小化停机时间，消除数据冗余，防止数据丢失或损坏，并确保迁移后数据的准确性和业务连续性。

2. 主要类型

   • 存储迁移 (Storage Migration): 将数据从一个物理存储设备（如旧服务器、磁带）移动到另一设备（如新服务器、SAN、NAS、云存储）。
   • 数据库迁移 (Database Migration): 升级数据库软件版本（如Oracle 11g 到 19c），或在不同数据库管理系统（DBMS）间转换（如SQL Server 到 MySQL），涉及表结构、数据及存储过程的迁移。
   • 应用迁移 (Application Migration): 更换软件供应商或平台时，将应用配置、业务规则及关联数据迁移到新环境（如本地ERP迁移到SaaS模式）。
   • 云迁移 (Cloud Migration): 将数据、应用或业务服务从本地数据中心迁移到云平台（如AWS S3, Azure Blob Storage），或在云服务商之间迁移（如AWS到GCP）。
   • 业务过程迁移 (Business Process Migration): 伴随业务流程重组或系统集成（如并购后系统整合）的数据迁移。

二、迁移流程与关键技术

1. 核心流程 (ETL/ELT)

   • 提取 (Extract): 从源系统识别并读取所需数据。
   • 转换 (Transform): 清洗数据（去重、纠错、标准化）、重构格式、映射字段、丰富内容或计算衍生值以适应目标系统要求。这是保证数据质量的关键步骤。
   • 加载 (Load): 将转换后的数据写入目标系统。可能涉及初始批量加载和增量同步。
   • 验证 (Validation): 通过数据比对、完整性检查和应用测试确认迁移成功及数据准确性。

2. 常用技术与工具

   • ETL/ELT工具： 专业软件（如Informatica PowerCenter, IBM InfoSphere DataStage, Talend, Microsoft SQL Server Integration Services - SSIS）用于自动化迁移流程。
   • 脚本与API： 开发自定义脚本（Python, SQL）或利用系统API进行特定迁移任务。
   • 数据库工具： 数据库自带的导入/导出工具（如Oracle Data Pump, MySQL mysqldump）。
   • 云服务工具： 云服务商提供的迁移服务（如AWS Database Migration Service, Azure Data Factory）。

三、关键挑战与最佳实践

1. 主要挑战

   • 数据质量： 源数据存在错误、不一致或冗余。
   • 兼容性： 源与目标系统的数据结构、格式、编码标准差异大。
   • 业务中断： 迁移期间的停机时间影响业务运营。
   • 数据量与时耗： 海量数据迁移耗时过长。
   • 安全与合规： 迁移中需确保数据安全（加密、访问控制）并满足法规要求（GDPR, HIPAA等）。

2. 成功要素

   • 详尽规划： 明确范围、目标、时间表、资源分配及风险评估。
   • 数据剖析与清洗： 迁移前彻底分析源数据质量并进行清洗。
   • 全面测试： 执行单元测试、系统测试和用户验收测试（UAT）。
   • 备份与回滚计划： 迁移前备份源数据，制定失败回退方案。
   • 沟通与协作： 确保IT团队、业务部门及管理层有效沟通。

四、典型应用场景

• 数据中心现代化： 老旧硬件升级或虚拟化。
• 云转型： 采用IaaS, PaaS或SaaS服务。
• 系统替换/升级： 部署新CRM、ERP或数据库系统。
• 企业合并/收购： 整合不同IT系统和数据资产。
• 数据仓库/湖建设： 将操作数据集中到分析平台。
• 应用退役： 将旧系统数据归档或迁移到新系统。

权威参考来源：

• IBM - What is Data Migration? https://www.ibm.com/topics/data-migration (涵盖定义、流程、挑战、最佳实践)
• Microsoft Azure - Data Migration Guide https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/migrate/ (侧重云迁移类型与策略)
• Oracle - Database Migration Overview https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/19/mig/index.html (详解数据库迁移方法与工具)
• Amazon Web Services (AWS) - What is Cloud Data Migration? https://aws.amazon.com/what-is/cloud-data-migration/ (聚焦云迁移概念与AWS服务)
• NIST Special Publication 800-88r1 - Data Sanitization and Secure Migration Considerations https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-88/rev-1/final (强调迁移中的数据安全与清理标准)

网络扩展解释

数据迁移是指将数据在不同存储设备、系统或格式之间进行转移的过程，其核心目标是确保数据的完整性、可用性和一致性。以下是详细解释：

一、定义与核心特点

数据迁移涉及数据的物理或逻辑转移，通常伴随系统升级、云平台迁移或数据整合需求。其特点包括：

1. 非破坏性：以不改变原始数据内容为前提（如格式转换需额外处理）；
2. 多场景适用：覆盖存储设备替换、服务器维护、企业系统合并等场景。

二、分类方式

1. 按业务连续性：
   • 离线迁移：业务中断期间完成数据转移；
   • 在线迁移：业务运行中同步迁移，减少中断影响。
2. 按数据层次：
   • 存储迁移：如将冷数据从磁盘迁移至磁带库（分级存储管理）；
   • 系统迁移：跨平台或新旧系统间的数据转移。

三、关键流程

1. 数据整理：筛选需迁移的数据并清理冗余；
2. 格式转换：适配目标系统的数据规范；
3. 传输执行：通过自动化工具或程序完成迁移；
4. 验证测试：检查数据完整性及目标系统兼容性。

四、主要挑战与注意事项

• 数据一致性：需确保迁移前后逻辑关系不变；
• 兼容性适配：新旧系统字段、格式差异可能导致丢失风险；
• 风险控制：需制定回滚计划以应对迁移失败。

五、典型应用场景

• 企业更换数据库或ERP系统；
• 传统数据中心向云平台迁移；
• 存储设备升级（如HDD替换为SSD）。

通过合理规划和技术手段（如增量同步、校验算法），可有效降低迁移风险。如需具体案例或技术细节，可进一步查阅来源网页。

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