谷歌云迁移
NEBULA DATA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NEBULA DATA在Google Cloud 云迁移的实践方法论：
客户工作负载的评估和发现
NEBULA DATA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，NEBULA DATA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
NEBULA DATA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，NEBULA DATA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
NEBULA DATA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。
NEBULA DATA 迁移案例
成功案例一 -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 -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。