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　　ADAM（Advanced Database & Application Migration）提供数据库平滑迁云解决方案，全面评估上云可行性、成本和云存储选型，内置实施协助、数据迁移、应用迁移等工具，覆盖数据库迁移的全生命周期，帮助企业降低数据库和应用迁移的风险、技术难度和实施周期，助力企业源数据库迁移上云。

　　传统企业的IT系统使用的是IOE小型机架构，这种架构扩容只能升级硬件，高配置硬件升级带来的性能提升跟硬件升级投入的成本不成正比，越往上升级性价比越低，无法做到平滑线性的扩容。而互联网分布式架构能做到平滑扩容，并且硬件投入跟性能提升成正比。

　　系统已经在阿里云上，但随着业务增长，现有的数据库不满足需求，需要更换或者新增数据库，ADAM提供的目标存储选型及应用改造专家服务可以帮助您完成系统扩展改造。

　　数据库采集器：收集、汇总源数据库信息，包含环境、对象、SQL、空间、性能和事务，全面覆盖数据库实际运行状况。同时针对数据冗余、信息安全问题，对采集结果中的SQL数据进行脱敏、去重、一致性校验等处理，保证采集结果的准确性。更多信息，请参见数据库采集。

　　提供目标库选型建议，对迁移工作量和成本进行预估。更多信息，请参见数据库评估概览。

　　源库画像分析: 对数据库采集器采集到的源库数据进行多维度评估分析，包括源库的性能、容量、特性、外部依赖、对象详情和全景搜索。其中全景分析提供对象的关联关系、特征标识等信息。

　　目标库选型建议: 统计分析多种目标库版本对源库的对象兼容性和SQL兼容性，智能分析源库使用场景，给出推荐的目标库。

　　目标库兼容评估: 针对某个目标库版本，提供源库与目标库版本之间的对象兼容度、SQL兼容度和对象改造点详情，给出目标库建议最小规格和预估费用，提示迁移风险。

　　将源库结构迁移到目标库中，通过智能转换和手动订正相结合的方式，对不兼容的DDL进行改造。更多信息，请参见线上改造迁移综述。

　　在ADAM中新建、测试和删除数据库档案，避免用户在使用功能时，重复输入数据库信息。更多信息，请参见管理数据库档案。

　　积累并提炼阿里巴巴内部多年的成功迁移经验，尤其是从传统IT架构向互联网和云架构改造升级方面的全流程工具和成功实践经验。

　　全面评估源库上云可行性、成本和目标库存储选型，提前对迁移工作量和成本进行预估。

　　源库使用场景匹配：针对一些特定的使用场景（通常可能会影响性能），评估目标库上是否能够很好地支持这些使用场景，如果需要调整会给出调整方案。

　　提供表和其它对象从源库到目标库的自动转换能力，将支持转换的对象直接转换为目标库上对应的对象买球平台或Java代码。目前模式自动转换支持将表结构在目标库上自动创建。