CN109062694B - 一种将应用程序迁移到云平台的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种将应用程序迁移到云平台的方法，该方法包括以下步骤：在应用程序正在使用的至少一个或多个计算机上执行云迁移应用程序发现工具，获得的用于应用程序云迁移的多个用户定义目标，并基于用户定义目标过滤一组预定云风险概率类别；通过评分引擎在单独的计算机上确定相应的权重，以与要评估的每个应用程序的每组预定云风险概率类别相关联以便迁移到云；通过权重来生成云风险概率分数；和基于生成的云风险概率得分和历史应用云迁移数据确定应用清单数据中的每个应用的相应应用配件得分。
Description
技术领域
本发明涉及数据迁移技术领域，具体而言，涉及一种将应用程序迁移到云平台的方法。
背景技术
具备高可靠性及可扩展性的海量数据存储对互联网公司来说是一个巨大的挑战，传统的数据库往往很难满足该需求，并且很多时候对于特定的***绝大部分的检索都是基于主键的的查询，在这种情况下使用关系型数据库将使得效率低下，并且扩展也将成为未来很大的难题。在这样的情况下，使用存储将会是一个很好的选择。对部署在云环境的存储***而言，数据迁移是实现节点动态扩展与弹性负载均衡的关键技术，主要包括迁移计划(migrationplan)制定、路由信息同步、用户请求转发及数据一致性管理等核心内容。数据迁移过程中伴随的大量状态同步会给***性能带来一定影响，因此，如何有效降低迁移开销是云服务提供商需着力解决的问题。然而，存储***的有状态性、新的虚拟化环境、用户严格的低延迟要求以及访问负载的不可预知性和时变性给数据迁移带来了新的挑战。
现有的很多算法为了解决数据迁移的时间和***资源消耗问题，有以下几种方法：1)针对存储服务数据迁移过程中的QoS保障问题,作者提出了一种基于反馈控制的方法,周期性地求解满足QoS约束的最优迁移速率，主要关注迁移带宽的控制问题。2)基于贪心法的数据迁移策略，主要针对Key/Value存储***的数据迁移问题,基本思想是,采用统计方法在线监测热点分区,优先将热点分区的部分数据迁移至负载较轻的邻居节点.为简化迁移操作的复杂度,哈希算法会保持Key值间的先后顺序.这两部分工作的主要不足在于未考虑迁移开销。
对云存储***而言，数据迁移是实现节点动态扩展与弹性负载均衡的关键技术。如何降低***开销是云服务提供商需着力解决的问题
发明内容
本发明提出了一种将应用程序迁移到云平台的方法，该方法包括以下步骤：
在应用程序正在使用的至少一个或多个计算机上执行云迁移应用程序发现工具，其中云迁移应用程序发现工具通过第一程序配置以捕获与所述应用程序相关联的应用程序库存数据和将捕获的应用程序库存数据存储在评估数据库中；
在应用程序未使用的单独计算机上分析经由用户界面获得的用于应用程序云迁移的多个用户定义目标，并基于用户定义目标过滤一组预定云风险概率类别；
通过评分引擎在单独的计算机上确定相应的权重，以与要评估的每个应用程序的每组预定云风险概率类别相关联以便迁移到云；
通过应用包括在应用程序清单数据中的每组预定云风险概率类别的确定权重来生成云风险概率分数；和
基于生成的云风险概率得分和历史应用云迁移数据确定应用清单数据中的每个应用的相应应用配件得分。
所述的方法，还包括在所述单独的计算机上基于用于应用云迁移的所述多个用户定义的目标来定义用于云代码分析工具的至少一个规则；和
在单独的计算机上执行云代码分析工具，以基于至少一个规则确定针对每个应用的云迁移的任何不一致。
所述的方法，执行云代码分析工具还包括基于所述至少一个规则确定解决针对每个应用的云迁移的不一致所需的时间。
所述的方法，执行云代码分析工具还包括基于所述至少一个规则来校正针对每个应用的云迁移的不一致性。
所述的方法，还包括基于所述应用程序清单数据和/或经由所述用户界面进行云迁移的任何其他应用程序来接收所述应用程序的非功能性需
所述的方法，还包括捕获由所述第一程序未发现的任何商业现货应用程序。
所述的方法，还包括将捕获的商业现货应用程序存储在评估数据库中。
所述的方法，还包括至少基于所述多个用户定义的用于应用云迁移的目标和/或所述一组预定云风险概率类别来接收至少一个云参考架构。
所述的方法，还包括至少基于用于应用云迁移的多个用户定义的目标和/或所述一组预定的云风险概率类别来接收密钥成功标准。
所述的方法，还包括确定所述应用程序的当前操作环境。
本发明所取得的有益技术效果是：能够将现有移动终端或者计算机设备迁移到云平台，进行数据备份，减少对硬件设备的依赖，缓解硬件设备的存储空间，防止硬件设备损坏造成的数据丢失。同时，方便随时通过云平台进行查看数据。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中，在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
图1是本发明的将应用程序迁移到云平台的方法示意图。
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它***、方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的***、方法、特征和优点都包括在本说明书内、包括在本发明的范围内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。
如图1所示，为本发明提出了一种将应用程序迁移到云平台的方法，该方法包括以下步骤：
在应用程序正在使用的至少一个或多个计算机上执行云迁移应用程序发现工具，其中云迁移应用程序发现工具通过第一程序配置以捕获与所述应用程序相关联的应用程序库存数据和将捕获的应用程序库存数据存储在评估数据库中；
在应用程序未使用的单独计算机上分析经由用户界面获得的用于应用程序云迁移的多个用户定义目标，并基于用户定义目标过滤一组预定云风险概率类别；
通过评分引擎在单独的计算机上确定相应的权重，以与要评估的每个应用程序的每组预定云风险概率类别相关联以便迁移到云；
通过应用包括在应用程序清单数据中的每组预定云风险概率类别的确定权重来生成云风险概率分数；和
基于生成的云风险概率得分和历史应用云迁移数据确定应用清单数据中的每个应用的相应应用配件得分。
所述的方法，还包括在所述单独的计算机上基于用于应用云迁移的所述多个用户定义的目标来定义用于云代码分析工具的至少一个规则；和
在单独的计算机上执行云代码分析工具，以基于至少一个规则确定针对每个应用的云迁移的任何不一致。
所述的方法，执行云代码分析工具还包括基于所述至少一个规则确定解决针对每个应用的云迁移的不一致所需的时间。
所述的方法，执行云代码分析工具还包括基于所述至少一个规则来校正针对每个应用的云迁移的不一致性。
所述的方法，还包括基于所述应用程序清单数据和/或经由所述用户界面进行云迁移的任何其他应用程序来接收所述应用程序的非功能性需
所述的方法，还包括捕获由所述第一程序未发现的任何商业现货应用程序。
所述的方法，还包括将捕获的商业现货应用程序存储在评估数据库中。
所述的方法，还包括至少基于所述多个用户定义的用于应用云迁移的目标和/或所述一组预定云风险概率类别来接收至少一个云参考架构。
所述的方法，还包括至少基于用于应用云迁移的多个用户定义的目标和/或所述一组预定的云风险概率类别来接收密钥成功标准。
所述的方法，还包括确定所述应用程序的当前操作环境。
本发明所取得的有益技术效果是：能够将现有移动终端或者计算机设备迁移到云平台，进行数据备份，减少对硬件设备的依赖，缓解硬件设备的存储空间，防止硬件设备损坏造成的数据丢失。同时，方便随时通过云平台进行查看数据。
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。因此，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。
Claims (1)
1.一种将应用程序迁移到云平台的方法，该方法包括以下步骤：
在应用程序正在使用的至少一个或多个计算机上执行云迁移应用程序发现工具，其中云迁移应用程序发现工具通过第一程序配置以捕获与所述应用程序相关联的应用程序库存数据和将捕获的应用程序库存数据存储在评估数据库中；
在应用程序未使用的单独计算机上分析经由用户界面获得的用于应用程序云迁移的多个用户定义目标，并基于用户定义目标过滤一组预定云风险概率类别；
通过评分引擎在单独的计算机上确定相应的权重，以与要评估的每个应用程序的每组预定云风险概率类别相关联以便迁移到云；
通过应用包括在应用程序清单数据中的每组预定云风险概率类别的确定权重来生成云风险概率分数；和基于生成的云风险概率得分和历史应用云迁移数据确定应用清单数据中的每个应用的相应应用配件得分；
其特征在于，还包括在所述单独的计算机上基于用于应用云迁移的所述多个用户定义的目标来定义用于云代码分析工具的至少一个规则；和在单独的计算机上执行云代码分析工具，以基于至少一个规则确定针对每个应用的云迁移的任何不一致；
其中，执行云代码分析工具还包括基于所述至少一个规则确定解决针对每个应用的云迁移的不一致所需的时间；
其中，执行云代码分析工具还包括基于所述至少一个规则来校正针对每个应用的云迁移的不一致性；
并且所述方法还包括基于所述应用程序清单数据和/或经由所述用户界面进行云迁移的任何其他应用程序来接收所述应用程序的非功能性需求；
其中，还包括捕获由所述第一程序未发现的任何商业现货应用程序以及将捕获的应用程序存储在评估数据库中；
并且所述方法还包括至少基于所述多个用户定义的用于应用云迁移的目标和/或所述一组预定云风险概率类别来接收至少一个云参考架构，以及还包括至少基于用于应用云迁移的多个用户定义的目标和/或所述一组预定的云风险概率类别来接收密钥成功标准；以及还包括确定所述应用程序的当前操作环境。
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