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数据工程和迁移

在系统之间移动数据而不丢失任何数据

每一次迁移都要面对比任何人都记得的更糟糕的数据。 重复的记录没有人能够调节,日期有三种格式,一个带有意义的自由文本字段本应是一个下拉菜单,一个在 2019 年之前是唯一的密钥。 迁移数据的技术部分很少是困难的部分,困难的部分是决定数据的意义,并在切换之前而不是在切换期间让某人拥有这一决定。

工作内容

  • 在制定计划之前,诚实地分析源数据,包括没有人想看的部分
  • 为实际运行的查询设计模式,而不是旧结构的转写
  • 版本控制下的迁移,并对照生产副本重复排练
  • 调节,证明行数和总数匹配,而不是假设
  • 一个经过测试的回滚计划,而不仅仅是写成的
  • 围绕业务而不是工程师的方便而设计的切换序列

为什么我们是可信的

我们在分布式 SQL 引擎之间迁移了我们自己的生产平台,并且使用了实时数据。 我们还从经验中了解到,在分布式数据库中,事务在其整个生命周期中只会看到一个快照,即使在读取提交模式下,也会默默地使在单个节点上正确的代码无效。

什么移动价格

我们在发现后报价,在任何事情开始之前,数字是固定的。 这些是推动它的东西,所以您可以在与我们交谈之前大致了解您的项目所在位置。

  • 源数据的清洁程度 — — 这一点通常占据着所有其他因素的主导地位
  • 旧系统和新系统是否必须并行运行,以及运行时间长短
  • 可接受的切换停机时间,因为接近零停机时间是一种不同的和更昂贵的设计
  • 是否必须准确保留历史数据或可以进行总结

证明我们已经做到了这一点

A distributed data layer, chosen deliberatelyDistributed SQL, wide-column, cache, object storage and vectors — each for a reasonThe cluster we run our own company onA production Kubernetes platform, operated by the people who deploy to it

我们常见的问题

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