为了继续提到的项目，我想向您简要解释一下逐步迁移的具体工作原理。为了避免实施过程中遇到障碍并确定核心系统现代化的经济可行性，应首先确定遗留系统现代化的目标和要求。这些包括：
现有主机系统的技术分析
数字化潜力的识别和评估
迁移场景的业务案例
粗略概念形式的文档
接下来怎么办？
在后续的迁移项目中，旧应用程序将被分解为功能块。然后，这些功能模块按照预先确定的顺序在新的目标环境中可用。并行测试成功后，服务可以陆续切换到生产环境并连接到遗留系统。一旦所有功能块都以这种方式迁移，旧的流程就可以完全关闭。在下图中，我为您更详细地总结了各个步骤。
从遗留系统逐步迁移的各个阶段
正如我的博客系列的第二部分中已经指出的，您需要云中的不同技术才能创建功能应用程序。为您的应用程序找到合适的云平台 (PaaS) 非常重要。在云中开发和提供您自己的应用程序是在 PaaS 层中进行的。当然，您不受 临床护士专家电子邮件列表 特定 PaaS 提供商的束缚，但可以自行决定。为了让您对各种技术有一个大致的了解，我想向您简要介绍一下云平台 OpenShift、Heroku、Google App Engine 和 Microsoft Azure，并告诉您我认为最重要的功能。
首先最重要的是：所有平台都为您提供创建容器、使用服务进行编排、托管其平台的公共版本、持久存储数据的方法以及支持编程语言 Java、Ruby、Node.js 的选项。 js、PHP 和 Python。
借助 OpenShift 和 Microsoft Azure，您还可以选择混合。这意味着您可以在自己的本地基础设施中创建自己的私有云版本，并在资源稀缺时将流程移至公共云。
提供和使用的成本也存在差异。 OpenShift 是所提到的唯一具有开源版本的平台之一。对于 Heroku，该服务可以免费使用最大 512 MB RAM 的应用程序。 Google 提供用于非商业目的的免费版本，Microsoft 为您提供免费试用访问，前 30 天的起始信用额为 170 欧元。
就支持的数据库而言，OpenShift 和 Heroku 提供了替代方案，因此您可以自己在多个数据库之间进行选择。谷歌和微软的情况有所不同，因为在那里你只能访问他们的“内部”SQL 数据库。使用 Microsoft Azure，还可以将 API 放置在数据库前面，以便数据库的行为类似于 MongoDB，例如面向文档的 NoSQL 数据库。
为了让你的决定更容易，你应该提前问自己以下问题：
您的预算是多少？
本地基础设施是否已经存在，是否应该转移到云端？
哪种组织云架构（公共、私有或混合）是首选？
您的 Web 应用程序应该使用哪种编程语言来开发？
您更喜欢哪种操作系统？
应该使用哪些技术？
要转让的软件是否已与特定技术绑定？
当然，我不能替你决定应该使用哪些技术。相反，这取决于您的具体要求。