将传统系统迁移到云端需要采用结构化方法，以实现过时基础设施的现代化，同时最大限度地减少中断。该过程通常始于对现有系统的全面评估，以识别依赖关系、兼容性问题和性能瓶颈。例如，传统应用程序可能依赖于云环境中不原生支持的过时数据库或专有协议。像 AWS 服务器迁移服务或 Azure Migrate 这样的工具可以自动化发现和依赖关系映射，帮助团队了解哪些组件可以进行直接迁移（lift-and-shift），哪些需要重构。此阶段还包括评估安全要求、合规性限制和成本影响，以便使迁移策略与组织目标保持一致。
执行阶段侧重于使用重托管（rehosting）、重平台（replatforming）或重构（refactoring）等策略来迁移工作负载。重托管（即直接迁移，lift-and-shift）通常是简单应用程序最快的路径，在此过程中，虚拟机无需修改代码即可直接迁移到云实例。然而，具有单体架构的传统系统可能需要重构以采用云原生模式，例如将其拆分为微服务或使用 Docker 和 Kubernetes 对组件进行容器化。例如，一个使用旧版本 Tomcat 的传统 Java 应用程序可以进行容器化，并部署在 AWS ECS 或 Google Cloud Run 上。数据迁移是另一个关键步骤：数据库可能需要调整模式、进行增量数据传输或执行验证检查以确保一致性。像 AWS 数据库迁移服务或 Azure Data Factory 这样的工具通过处理复制和最大限度地减少停机时间来简化此过程。
迁移后，严格的测试和优化可确保系统在云端按预期运行。像 Apache JMeter 这样的负载测试工具或 AWS CloudWatch Synthetics 这样的云原生服务可以在流量高峰期验证性能。安全审计和合规性检查（例如 GDPR 或 HIPAA）对于解决迁移过程中引入的漏洞至关重要。团队还应使用 Prometheus 或 Azure Monitor 等工具实施监控和日志记录，以跟踪资源利用情况和排查问题。最后，成本优化技术——例如调整实例大小（rightsizing）、利用预留定价或采用无服务器架构——有助于降低长期费用。例如，用 AWS Lambda 函数替换未充分利用的虚拟机可以降低运营成本，同时提高可伸缩性。