成功整合数据库管理的关键考量

主要重点

在合并与收购MampA过程中，数据库管理至关重要。此次文章将探讨在数据评估、兼容性、数据安全和治理等方面的主要考量，以确保数据的无缝整合和业务的持续运作。

合并与收购MampAs是一项复杂的商业交易，牵涉到资产、运营的整合，通常还包括数据库的合并。数据库在任何企业中都是关键组成部分，在MampA期间有效管理数据库需要仔细的规划和实施，确保过程顺利且数据完整。在现代技术环境中，数据库不仅是应用程序的数据储存层，还塑造了完整的数据分析平台。良好的数据库管理准备将支持强大的数据分析平台的建立，并揭开机器学习ML、人工智慧AI等的潜力。

基于我们帮助客户完成涉及数据库的MampA交易的经验，我们总结了一些关键考量和过程中的常见模式。本文将重点介绍数据评估到整合策略等方面的成功数据库管理的关键考量。

数据评估与尽职调查

在启动MampA交易之前，进行全面的数据评估和尽职调查至关重要。这不仅有助于识别潜在的不兼容性、数据格式差异或结构不同，还能确保合规性，以减少与不合规相关的法律或金融风险。价值评估有助于确定相关数据资产的真实价值。公司可以评估数据结构、关系和数据质量指标，以确保业务连续性和风险减轻。通过此过程，公司能够识别关键数据依赖性和潜在的数据丢失风险，并制定应急计划。各方必须了解现有数据库的结构、质量和合规性，包括但不限于评估数据结构、关系和数据质量指标。这种全面了解数据环境的方式将促进整合计划的制定，并及早揭示潜在挑战。

将此评估与风险评估和尽职调查相结合，形成了符合监管要求或合规的基础。您可以通过 AWS Audit Manager 提升MampA的尽职调查，这是一项可以将您的合规需求映射到AWS使用数据的服务。

兼容性与互操作性：了解您的目标

大多数MampA涉及不同类型的数据库。有些交易需要合并数据或标准化来自不同数据源的数据格式。在MampA过程中，评估双方组织数据库的兼容性和互操作性是重要的。这包括评估数据库系统、版本或架构之间的差异，这些差异可能在集成过程中造成挑战。现代化您的数据库基础架构时，采取平行方式来同时处理多个方面是至关重要的。有三个关键方面需要考虑：

确定这个数据库将运行的工作负载类型。将是 在线分析处理OLAP还是在线交易处理OLTP NoSQL数据库通常适合OLTP工作负载。选择正确的数据库类型以满足特定需求是至关重要的，并确保使用正确的专用数据库。平行处理这些方面不仅可以现代化您的数据库基础架构，还可以针对特定的数据储存和处理需求进行优化。

知道您的数据将用于什么。如果您计划将数据库用于分析目的，则需要简化和最终确定将数据从数据库移动到数据湖或数据仓库的必要机制。有多种工具可以帮助您完成此过程。例如，您可以使用 AWS Glue 来提取、转换和加载ETL来自各种来源包括数据库的数据，以便将其导入数据湖或数据仓库。或者，您可以探索像 AWS Glue Databrew 这样的工具来清理和标准化数据，以准备进行分析和机器学习，以及 ZeroETL 来自动从源数据库到目标数据库复制和复制数据，无需构建ETL管道。

数据安全与合规性

数据安全和合规性是首要任务。在MampA期间，可能需要协调安全协议，确保双方组织的数据库遵守行业法规，例如 GDPR、HIPAA 或其他数据主权或保护法规。这一步骤涉及评估访问控制和加密机制以及审计能力。 AWS身份和访问管理IAM 可以帮助集中访问控制，并在合并环境中强制执行最小权限原则。 AWS Key Management Service (AWS KMS) 提供强大的加密密钥管理，帮助您保护静态和传输中的数据。 AWS CloudTrail 记录API调用，帮助您审核活动并遵守法规。AWS提供的众多数据库解决方案可满足主要 数据隐私和安全法规 的要求，比如GDPR、HIPAA和PCI DSS。AWS定期进行独立审计和认证，以验证这些产品的安全性和合规性，并通过 AWS Artifact 提供合规报告和协议的访问。

数据治理框架

数据治理是一种方法论，确保数据处于适当状态以支持商业计划和操作。

建立具有强大 数据治理框架，使其与MampA后新的组织结构保持一致。此框架应定义与数据管理相关的角色、责任和政策，为合并实体提供统一的数据治理方法。数据治理需要在一定范围内的人员、流程和技术解决方案，并包括三个关键里程碑阶段：策划、理解和保护。

如何为您的小型或中型企业创建数据治理策略 是开发数据治理策略的良好起始参考。

数据映射与转换

在MampA过程中，确保两个组织之间的数据无缝整合至关重要。数据映射和转换在这一过程中发挥重要作用。制定详细的数据映射和转换计划，识别两个组织数据库之间相应的数据元素，并制定转换、对账和映射数据的策略。在此过程中，标准化数据格式和数值以维持一致性可能是必要的。

例如，在迁移数据库或合并至单一数据库时，可使用 AWS数据库迁移服务AWS DMS的架构转换。DMS架构转换可自动将源数据库架构及大部分数据库代码对象转换为与目标数据库兼容的格式。此转换包括表、视图、存储过程、函数、数据类型、同义词等。

数据迁移策略

如果MampA交易涉及数据在数据库之间的迁移，您必须考虑停机时间。根据数据库的大小和复杂性选择合适的数据迁移策略。选项包括 平行运行系统、 分阶段迁移，或 完全切换。使用平行系统时，您可在迁移过程中同时运行旧系统和新系统，这样可最小化中断，但需要更多的资源和努力来保持所有信息的同步。分阶段迁移则允许您批量搬迁数据，每次转移时造成部分停机。完全切换则是一次性操作，将旧系统下线，搬迁数据并启动新系统这会造成显著的停机时间。AWS DMS在这一步是可取的，因其支持持续数据复制，让平行或分阶段的方式更顺利，随时同步旧数据到新数据库，这减少了停机时间。

在考虑每个选项时，关注两个因素可用的网络带宽和传输模式在线、离线或混合。考虑操作影响、划分大型数据源、保护元数据及数据转移对源存储的影响，这可能会导致增加的读取活动，从而可能降低性能或增加高读取和转移速率的费用。仔细的规划和测试对于最小化停机时间和数据丢失至关重要。以下表格显示了根据可用的网络带宽传输数据所需的时间：

键：橙色少于30小时考虑在线传输；红色数年考虑离线传输；灰色小时考虑在线、离线或混合方式。

可扩展性与性能

评估合并后的数据库基础设施的可扩展性和性能。MampA通常会导致数据量和使用者需求的增加。确保整合后的数据库基础设施能有效处理扩展的工作负载至关重要。评估MampA后，是否会出现用户基础的变化，考虑 AWS地区 ，即您运行工作负载的地区，以及用户的接近度和具体延迟要求。

某些专用数据库，如 Amazon DynamoDB 和 Amazon Aurora 提供选项来创建全球资源和全球表，以在各地区提供无缝的可扩展性和可用性。

业务连续性与灾难恢复

审查和更新业务连续性计划BCP和灾难恢复DR计划，以考虑MampA所带来的变化。这包括确保备份和恢复过程涵盖新整合的数据库，并确保有明确的程序来应对潜在的中断情况。对于关键系统和数据，考虑恢复时间目标RTO和恢复点目标RPO非常重要，因为这些指标定义了在灾难情况下可接受的最大停机时间和数据丢失。请参见 AWS WellArchitected可靠性支柱 获取最佳实践和在AWS上实施有效灾难恢复策略的指导。

考虑使用托管服务，例如Amazon Aurora，该服务默认提供高可用性。高可用性内建于 Amazon Aurora PostgreSQL兼容版 的架构中，这是一种与PostgreSQL兼容的专有数据库引擎，还有 Amazon Aurora MySQL兼容版，数据在三个可用区中维护六份拷贝，每个可用区内有两份。这提高了可用性，声称可达 9999 的可用性，这意味着每年可能只有438分钟的停机时间，最小化中断，保持数据完整性。下图显示了Amazon Aurora的参考架构，其中包含主数据库和三个Aurora副本。

确定合适的备份策略，包括备份频率和备份政策。制定集中式备份策略有助于简化数据管理。例如，使用 AWS Backup 可以中央创建和管理不同数据存储的策略和备份时间表，包括 [Amazon关