SKT DataLake工作负载整合

项目背景

随着 AI 和数据驱动决策成为竞争力核心，各行业正从本地系统转向可扩展、灵活的云数据平台。系统分类和迁移多种工作负载，并建立标准化验证体系以保障迁移后的质量与业务连续性，成为采用云平台的重要前提。

SKT 推进 DataLake 工作负载集成项目，将分散的本地数据平台整合至 AWS Cloud，系统迁移大规模工作负载并建立稳定运营基础。

项目范围

• 工作负载分析及迁移
• 数据安全及验证体系建设
• 自动化验证流程实施
• 分析师工作负载迁移支持

实施内容

1. 工作负载分析及迁移：

深入分析包含现有业务逻辑的用户环境，按数据流和任务类型制定迁移方案，开发适用于 AWS Cloud DataLake 的程序，实现从本地处理环境到云端的稳定迁移。

2. 数据安全及验证体系建设：

建立并应用安全体系，构建标准化验证框架，精确比较生产与迁移环境的大规模数据，验证数据一致性和准确性。

3. 自动化验证流程实施：

自动采集验证对象及参考信息，统一管理结果，建立可持续的自动验证流程，对新增数据处理任务也能执行一致验证。

4. 分析师工作负载迁移支持：

预先分析分析师工作环境，识别迁移对象及任务依赖关系，支持系统规划及稳定运营。

成果及预期效益

成功将分散的本地数据平台整合至 AWS Cloud，建立稳定、可扩展的数据处理基础。

按任务类型系统迁移并精确验证，减少迁移错误、提升稳定性。通过标准化持续检查，保障一致性、质量、可信度及业务连续性。自动验证流程形成企业质量管理体系，迁移后仍按统一标准管理准确性和质量。

迁移前的数据流分析为系统制定迁移日程提供基础，帮助组织分析业务平稳、顺利地融入云环境。