需求探索与工作负载清单
迁移前梳理管道、表、调度、依赖、服务水平及运营负责人。
服务 02
迁移、现代化与性能优化
以清晰清单、受控验证、可衡量性能及可运维的目标环境，迁移关键工作负载。
适用情形
老旧平台成本高或难以支持。
迁移依赖与验证投入尚不清楚。
作业运行缓慢、出现难以预料的故障，或消耗过多资源。
交付范围
项目可以涵盖的工作。
目标设计与转换
将现有工作负载转换为易维护的目标平台模式，避免盲目复制旧限制。
验证与核对
定义预期结果、自动执行比较，并在切换前让差异可见。
性能工程
剖析瓶颈、重构作业、优化编排，并在代表性负载下衡量改进。
切换与上线准备
为上线规划迁移批次、回退、支持、监控、文档及责任归属。
围绕成果设计
项目完成后，应带来哪些改善。
- 以真实工作负载依赖为依据的迁移计划
- 通过可重复验证降低切换风险
- 目标平台上的工作负载更快、更稳定
- 运营团队可实际使用的文档与交接资料
500+ETL 工作负载
500+张数据表
100 TB数据规模
服务常见问题
团队在启动前常问的问题。
结合项目范围和实际交付方式，解答常见问题。
数据平台迁移通常如何开始？
从证据开始：列出工作负载、调度、数据集、依赖、服务水平、凭据、负责人及下游使用方。这份清单决定迁移批次、估算、验证、切换及回退。
如何证明迁移数据正确？
Monic 会在转换前先确定数据核对方法。根据工作负载，验证依据可包括行数、汇总值、业务规则输出、异常记录、源端与目标端比对，以及有代表性的边界情况。
迁移与性能优化能同时进行吗？
可以。直接转换可能保留旧平台瓶颈。代表性基准测试有助于判断迁移中何时应重新设计、调优或重新编排工作负载。
如何降低切换风险？
计划可采用分批迁移、并行运行、自动验证、明确的继续或停止标准、回退触发条件、生产监控及指定决策负责人，避免依赖一次高风险切换。
从实际工作出发
告诉我们您的运营难题。
我们将协助判断下一步应采用数据工程、系统迁移、自动化，还是范围明确的 AI 试点。