一、前言
在刚刚落幕的2019中国数据与存储峰会上，阿里云对象存储OSS(Object Storage Service)和业界专家一起探讨了《企业数据上云构建数据湖的正确姿势》。OSS作为非结构化数据存储池和数据湖底座，为双十一期间淘宝、天猫、支付宝等应用提供了如丝般顺滑的图片、视频体验，OSS基于多年支撑双一的上云经验，从“迁、存、稳、用”四个纬度总结了上云的正确姿势。
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二、(迁)数据迁移之道：闪电立方
针对企业的非结构化数据，OSS提供两类迁移方案：
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2.1离线迁移(闪电立方设备)
当容量大、带宽小时，推荐离线迁移(闪电立方设备)，它有3类设备：
- 闪电立方Mini。迁移数据量为40TB，无需占用机架空间。
- 闪电立方II。迁移数据量为100TB，占用3U机架空间。
- 闪电立方III型。迁移数据量为480TB，占用6U机架空间。
它们迁移的理论带宽都是20Gbps，采用AES-256加密方案，提供最大40:1的压缩能力，支持多种数据源，如NAS、FastDFS、HDFS等。
如2018年迁移115网盘时，因为数据量巨大、迁移时间短，所以选择了离线迁移的闪电立方设备形式。通过双方努力，仅仅45天就完成100PB的数据迁移，迁移完成后115科技总经理刘睿表示：“将基础设施托付给阿里云后，115科技团队得以集中精力，聚焦顶层设计，为用户提供更好的产品体验和服务。”
2.2在线迁移服务
在容量可控、带宽足够时，推荐使用在线迁移服务。当前，支持多种数据迁移方案：阿里云OSS间迁移、HTTP/HTTPS源迁移、七牛云迁移、腾讯云COS迁移、AWS S3迁移、AWS S3 Inventory 迁移、Azure Blob迁移、又拍云迁移、百度云BOS迁移、金山云KS3迁移、谷歌云GCP迁移、ECS数据到OSS的迁移、NAS数据到OSS的迁移。结合OSS的镜像回源功能，可以平滑迁移存量数据，实现业务不中断。
2.3迁移工具
除迁移服务外， OSS还提供迁移工具。容量小于30TB时，推荐使ossutil；容量大于30TB时，推荐使用ossimport，它支持丰富的数据源，可采用单机、多机模式部署，从而适应大规模的数据迁移。
迁移过程中，建议使用CRC64检查数据一致性；同时，可以查看日志、并对比源和目的对象列表，确认迁移完备度。
三、(存)安全存储之道：安全白皮书
数据迁移上云后，就可以参考OSS的安全白皮书做好安全存储工作。实施过程，包括认证、授权、加密、日志监控。
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3.1认证
阿里云访问控制RAM(Resource Access Management)认证体系支持云账号(例如邮箱登陆控制台)、RAM用户 (典型如使用Access Key用于开发)、临时安全令牌STS(Security Token Service)、单点登录SSO(Single Sign On)、OAuth认证，以及对象存储OSS的签名URL认证机制。
SSO支持和微软的AD(Active Directory)、Google G Suite、Okta等对接，从而可以使用企业现有的AD账号登陆阿里云。
3.2授权
OSS支持三种授权模式：
- RAM策略授权。基于用户，配置访问资源的策略。
- Bucket策略授权。基于桶资源，配置单用户、多用户、IP的访问策略。
- ACL，分为桶ACL和对象ACL。可以选择设置公共读写、公共读&私有写、私有读写、默认权限(继承桶ACL)。
3.3加密
OSS提供两大类加密方式，服务端加密SSE(Server-Side Encryption)和客户端加密CSE(Client-Side Encryption)。
服务端加密，又分为如下种类：
- SSE-OSS使用OSS完全托管加密，OSS负责对象加密、解密的密钥管理。
- SSE-KMS使用KMS托管密钥进行加解密，它包含三种模式：OSS默认托管的KMS密钥、采用BYOK(Bring Your Own Key)方式管理KMS密钥(该模式又细分为两类：阿里云提供的BYOK材料、用户自有的BYOK材料)。
客户端加密，分为如下两类：
- CSE-C用户自主管理密钥，客户端基于自有技术管理密钥。
- CSE-KMS由KMS托管用户主密钥，客户端使用阿里云KMS技术来管理密钥。
如果对数据非常敏感，推荐客户端加密，从而保证到OSS的全流程都是密文，安全度最高，但对客户端有性能影响。采用服务端加密，卸载加密处理在云上，保证在OSS内部处理时，都是密文。
3.4日志监控
用户在访问 OSS 的过程中，会产生大量的访问日志。日志存储功能，可将 OSS 的访问日志，以小时为单位，按照固定的命名规则，生成一个 Object 写入您指定的 Bucket（目标 Bucket，Target Bucket）。通过这些日志信息，可用于安全审核。
OSS监控服务提供系统基本运行状态、性能以及计量等方面的监控数据指标，并且提供自定义报警服务，帮助跟踪请求、分析使用情况、统计业务趋势，及时发现以及诊断系统的相关问题。
四、(稳)数据保护之道：容灾备份
安全保存好数据后，然后就是做好数据保护，保证数据不丢不错，抵御自然灾害、人为误操作。
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4.1跨区域复制
跨区域复制（Bucket Cross-Region Replication）是跨不同OSS数据中心（地域）的存储空间（Bucket）自动、异步复制文件（Object），它会将Object的创建、更新和删除等操作从源存储空间复制到不同区域的目标存储空间。
跨区域复制功能能够很好的提供Bucket跨区域容灾，或满足用户数据复制的法规需求。目标Bucket中的对象是源Bucket中对象的精确副本，它们具有相同的对象名、元数据以及内容，例如创建时间、拥有者、用户定义的元数据、Object ACL、对象内容等。
4.2同城冗余存储
OSS采用多可用区（AZ）机制，将用户的数据分散存放在同一地域（Region）的3个可用区。当某个可用区不可用时，仍然能够保障数据的正常访问。OSS同城冗余存储提供99.9999999999%（12个9）的数据设计可靠性以及 99.995% 的服务设计可用性。
OSS的同城冗余存储能够提供机房级容灾能力。当断网、断电或者发生灾难事件导致某个机房不可用时，仍然能够确保继续提供强一致性的服务能力，整个故障切换过程用户无感知，业务不中断、数据不丢失，可以满足关键业务系统对于“恢复时间目标（RTO）”以及“恢复点目标（RPO）”等于0的强需求。
4.3版本控制
开启存储空间（Bucket）版本控制特性后，针对数据的覆盖和删除操作将会以历史版本的形式保存下来。通过文件（Object）的版本控制，用户在错误覆盖或者删除 Object 后，能够将 Bucket 中存储的 Object 恢复至任意时刻的历史版本。
版本控制和数据生命周期结合可实现类似回收站功能，避免软件错误、人为误操作、病毒攻击等逻辑错误造成的数据丢失。
五、(用)价值挖掘之道：数据湖
数据保护完善后，不能作为数据资产静静的躺在角落，而是应该构建数据湖、挖掘数据的价值，这是企业上云最关键的目标。
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企业通过构建云上数据湖、挖掘更多价值，从而驱动行业新未来，数据湖构建分为4个环节：
- 多源站数据采集
- 基于OSS构建数据湖
- 进行结构化、非结构化数据处理与分析
- 数据可视化
5.1非结构数据分析
OSS产品长期为行业提供解决方案，基于数据就近处理的架构原则，卸载了合适的算子到存储，提供了丰富的数据处理能力，典型如：
5.2结构化大数据分析
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针对结构化数据的大数据分析，OSS和阿里体系的大数据相关产品结合，通过业务打磨，提供了如下典型的解决方案：
- 阿里云 EMR JindoFS + OSS 的大数据分析，它通过OSS做持久化、本地存储缓存加速计算本地化，以及优化的元数据管理，实现比HDFS更佳的性能。
- 阿里云 DLA + OSS 的大数据分析，DLA(Data Lake Analytics)对用户保存在 OSS里面的数据建立数据湖，对数据进行各个维度的分析，分析完成得到业务洞见之后，再把这些产生的结果回流到的 RDS，供前台业务决策。
- 阿里云 MaxCompute + OSS 的大数据分析，实现阿里云计算、数据的生态融合。基于OSS海量视频、图像、音频等数据的巨大价值，拉通OSS数据、TableStore数据、和MaxCompute内部存储数据，在MaxCompute的核心计算引擎上进行融合。
六、总结
综合企业上云的“迁、存、稳、用”的四个步骤：
- 数据迁移，关注数据量、带宽、一致性。
- 安全管理，配置认证、授权、加密、日志监控。
- 数据保护，开启跨域复制、同城冗余、版本控制+生命周期管理。
- 价值挖掘，支持结构化、非结构化数据分析。
通过多年的企业数据上云经验，公共云并非会让企业IT人员失业，而是实现知识拓展、技能提升。因为使用公共云，让基础设施管理就是代码调用(Infrastructure as a code)，从而可以让企业IT人员有更多的时间、精力学习最新的技术，比如大数据、AI、5G等。
