亿级数据迁移：某通信运营商子公司的跨云数据同步实践
业务背景
某国内大型通信运营商的核心子公司，长期深耕区域数字基础设施建设与信息化服务，是政企信息化项目的重要参与者与技术支撑方。其业务覆盖移动通信、宽带、系统集成与开 发等多个领域，对数据的稳定性、合规性和可持续利用能力有着较高要求。
近年来，随着国家乡村振兴战略的持续推进，基层治理、公共服务、安防管理等领域对数字化能力提出了更高要求，逐步成为支撑乡村治理现代化的重要基础工程。
在这一背景下，该公司启动了面向乡村场景的新型信息基础设施建设项目，重点围绕村民基础信息、安防业务数据等核心数据资产进行统一整合与治理，希望通过统一的数据底座，为基层治理平台、公共服务系统以及后续的数据分析与辅助决策场景提供可靠的数据支撑。
原始数据架构与升级目标
目前，核心通信业务系统部署在公有云环境中，相关业务数据（如用户基础信息、开户资料等）集中存储于公有云数据库内，这些数据与内网隔离，无法直接用于内部的二次开发和深度分析。
因此，项目团队希望在不影响现有在线业务的前提下，将公有云上的核心业务数据迁移并持续同步至自建的私有云环境，构建一个安全、可控、可扩展的数据基础平台。
本次跨云数据迁移同步的源端和目标端如下：
| 源端 | 目标端 | |
|---|---|---|
| 环境 | 公有云 | 私有云 |
| 数据库 | 华为云 MySQL | 万里数据库 （MySQL 兼容） |
| 特点/用途 | - 数据量大（亿级） - 持续写入 - 业务不可中断 | - 数据二次开发 - 构建私有化、可控的数据底座 - 为后续业务系统提供稳定数据源 |
选型过程：从开源方案到企业级工具
在选型初期，项目团队首先考虑了业界较为常见的开源工具 Canal。
从能力层面来看，Canal 在 MySQL Binlog 订阅与增量同步方面已经被大量项目验证，在中小规模、技术团队成熟的场景下具备一定可行性。但在结合本次项目的实际条件进行深入评估后，团队逐步发现其在生产级场景中的一些不足。
- 操作与运维复杂：Canal 缺乏统一的可视化管理界面，部署、配置与运维高度依赖命令行和配置文件，对工程师的经验要求较高，不利于项目的快速交付和后期维护。
- 迁移流程割裂：表结构迁移、全量数据迁移与增量同步需要借助不同工具分别完成，任务之间需要人工衔接。一旦某个环节出现异常，整体回滚和排查成本较高，流程可控性不足。
- 缺失企业级能力：本次迁移的数据涉及大量隐私与敏感信息，对数据一致性、安全性和可审计性要求较高。Canal 本身不提供 RBAC 权限控制、数据校验与订正等能力，团队需要额外开发或引入其他组件，整体风险和复杂度较高。
综合技术能力、交付效率以及后期运维成本等方面考虑，团队最终选择了 CloudCanal 作为数据迁移与同步的核心工具。
相较于传统开源方案，CloudCanal 提供了一套更全面、更自动化、更可靠的企业级解决方案。
- 结构迁移与 DDL 同步：自动完成表结构迁移，支持加列、减列等 DDL 变更同步，并可自动处理不同数据库之间的数据类型兼容问题，减少人工干预。
- 一体化迁移同步：从结构迁移、全量迁移到增量同步形成统一的自动化流程，任务之间自动衔接，显著降低了配置与运维复杂度。
- 易用性与低门槛：全流程可视化的操作界面，让不熟悉数据同步技术的工程师也能快速上手，显著降低了学习与操作门槛。
- 可靠性保障：内置数据校验与订正功能，持续保障源端和目标端的数据一致性，为业务提供了可信赖的数据基础。
- 数据安全：具备一系列企业级的数据安全防护措施，包括数据加密传输、RBAC 权限控制、操作审计等，全程操作受管控、可追溯，保障隐私数据安全，满足企业对合规性的要求。
更多 CloudCanal 与 Canal 之间的差别，欢迎阅读 CloudCanal 和 Canal 区别。
生产环境中的实际挑战
在实际生产环境中，该集团需要定期按照网络安全管理规范进行系统维护，在特定时间窗口内可能会短暂关闭网络端口。
对于持续运行的数据同步链路而言，这类不可避免的网络中断，如果处理不当，容易导致数据同步中断、数据重复或遗漏，增加人工介入和排查成本。
在这一场景下，CloudCanal 的断点续传机制发挥了关键作用。
当同步任务因网络维护等原因异常中断时，CloudCanal 会自动记录当前的同步位点。待网络恢复后，任务可从中断位置继续执行，无需重新进行全量迁移，无需人工干预，数据也不会出现错漏或重复。
这一机制使数据同步具备了“自恢复”能力，显著降低了安全窗口期间的运维压力，也更好地适配了央企级生产环境对稳定性与可控性的要求。
效果与价值
借助 CloudCanal，该项目顺利完成了公有云到私有云的跨云数据迁移，并持续进行数据同步，在交付效率和业务价值上取得了明显成效：
- 平稳完成亿级数据迁移：约 2 亿条核心业务数据在 2–3 小时内完成全量迁移，之后，增量同步延迟稳定控制在秒级范围内。
- 业务全程无感知：迁移与同步过程中，源端在线业务库无感知、无影响，保持正常运行。
- 加速交付：跨云数据迁移快速、稳定地完成，大大缩短了整体交付和上线周期。上线时间较预计提前了 20%。
总结
通过引入 CloudCanal，该通信运营商子公司成功实现了公有云与私有云之间的大规模数据迁移与实时同步，在保障业务连续性的同时，构建了安全、可控的数据基础设施。
这一实践不仅验证了 CloudCanal 在亿级数据规模、复杂生产环境下的稳定性与 可靠性，也为政企场景下的数据架构升级提供了一条可复制、可落地的技术路径。