Google Cloud 迁移

2023-12-19 03:15

    广州越光信息科技有限公司是一家专注于提供迁移解决方案的 Google Cloud 合作伙伴。他们与客户紧密合作,成功帮助他们迁移到 Google Cloud,并优化他们的云    基础设施环境。以下是一个越光科技在Google Cloud 云迁移的实践方法论:


    客户工作负载的评估和发现

    广州越光信息科技有限公司与客户密切合作,评估和分析他们的工作负载。他们深入了解客户的业务需求,并通过技术评估和发现过程来确定适合迁移到 Google Cloud 的工作负载。这包括对现有基础设施和应用程序的调查,以及评估迁移过程中可能面临的挑战。


    构建可靠、安全的云基础

    作为 Google Cloud 合作伙伴,广州越光信息科技有限公司具备丰富的经验和专业知识,能够帮助客户构建可靠、安全的云基础设施。他们与客户合作,根据客户的需求和业务目标,设计和部署适合其工作负载的云架构。这涉及到选择适当的云服务、配置网络和安全设置,以及实施运维和监控方案。


    从手动部署迁移到自动化、容器化部署、   

    广州越光信息科技有限公司帮助客户将手动部署的工作负载迁移到自动化、容器化部署环境。他们利用 Google Cloud 提供的容器服务,如 Kubernetes,帮助客户实现更高效、可扩展的部署方式。他们帮助客户将应用程序容器化,并利用自动化工具和流程来管理和部署这些容器。这样可以提高部署速度、降低维护成本,并增强应用程序的可伸缩性和弹性。


    优化云基础设施环境

    通过深入了解客户的云基础设施环境,广州越光信息科技有限公司能够提供优化建议,并帮助客户提高性能、降低成本。他们通过分析客户的资源使用情况和负载模式,识别潜在的优化机会。然后,他们与客户合作,制定和实施优化策略,包括资源调整、负载均衡和缓存策略等,以提高系统的效率和可用性。


    验证迁移计划的最佳实践

    广州越光信息科技有限公司始终遵循迁移计划的最佳实践。他们与客户紧密合作,确保迁移过程顺利进行,并最大程度地减少业务中断。他们使用测试和验证工具来验证迁移的可行性和准确性,并进行持续监控和调整,以确保迁移后的系统稳定和可靠。


    越光迁移案例

成功案例一 -游民/游戏行业

客户痛点

  • 在用户量达到一定程度时增长缓慢,无法更高效的积累用户,为此客户采用传统的问卷调查的方式来收集不同用户的喜好,并结合用户的喜好来开发不同的功能,但问卷调查的方式需要大量人员来操作,后期也需要人工来筛选整合数据,效率太过于低下且成效不高,对于增长用户没有实质性的帮助。

  • 随着业务量的增大,自建大数据集群成本较高,没有足够的人力物力投入。后期维护费用较高。

  • 没有统一的数据存储方式且数据的分析方式不够成熟,多数是采用从别处收集零散数据传至数据分析平台分析,这样不利于数据的安全,且结果回馈时间较长,对数据分析管理不友好。




解决方案

  • 使用Dataproc降低在运维上的难度,客户无需担心底层的基础设施,只需要管理好自己运行的工作负载。并且Dataproc可以根据实时的工作负载情况,来调节集群的大小,保证资源的可用性。节约了人力成本,提高了运维效率。

  • 结合BigQuery创建统一的数据仓库,高效管理数据,防止数据冗余和丢失,保证数据安全。同时结合BigQuery的高效查询性能,也可以缩短数据查询周期,提升效率。

  • 提升了平台的可拓展性,结合谷歌云的弹性伸缩能力,在流量高峰的时候可以持续保证其稳定性,提升用户的使用体验。在流量低峰期可以为其节约系统资源,节省成本。


迁移路线图

客户收益

  • 使用了BigQuery,客户有了统一管理数据的仓库,可以更加规范快捷的操作管理数据。

  • 使用了Dataproc,客户的维护时间减少了70%。在运营侧,也节约了大量的数据分析时间。让公司的战略和市场活动更快的执行。

  • 在硬件管理方面按需伸缩,节省了30%的人力成本,同时在硬件的采购和维护方面也更加的高效与简洁。



成功案例二 -美琪佳成/电商行业

客户痛点

  • 数据处理和分析流程繁琐:购买和维护大量硬件设备,自行搭建数据处理管道,成本较高
  • 游戏产生的数据量巨大,客户需要处理和存储海量的游戏数据,包括用户信息、游戏状态和收入数据等。无法实时分析大数据集,数据存储和查询效率低下。

  • 面临数据安全保护和个性化推荐等方面的挑战



解决方案

    •   客户提供了安全功能和合规性认证。客户可以使用GCP的身份和访问管理工具来控制数据访问权限,并利用数据加密和网络安全功能来保护数据的安全性和完整性。此外,GCP还支持个性化推荐,帮助客户基于用户行为和偏好实现个性化推荐和营销策略。

    •   GCP提供的数据处理服务(如Pub/Sub、Dataflow),客户可以高效地处理大规模的游戏数据。他们不再需要购买和维护大量硬件设备,也不需要自行搭建复杂的数据处理管道。这将大大减少他们的成本和工作量。

    •   持久性存储服务(如CloudStorage和BigQuery)来存储和查询海量的游戏数据。CloudStorage提供可靠且高度可扩展的对象存储,而BigQuery则为客户提供了强大的分布式数据仓库


迁移路线图

客户收益

    •   节省设备投资和维护成本,提升数据处理效率数据查询性能提升了3倍,查询大规模数据集的平均时间从之前的几分钟降低至几秒钟。

    •   借助高级分析工具,客户发现了一个新增收入来源,使其收入增长了10%。

    •   平均每秒处理消息数量增加至10,000条,相较于之前的传统处理方式提高了500%的处理能力。