数据迁移中的常见陷阱往往源于被忽视的技术挑战，这些挑战可能扰乱工作流程或损坏信息。这些问题通常分为三类：数据完整性风险、性能瓶颈和安全漏洞。理解这些挑战有助于开发人员设计更可靠的数据管道。
数据完整性与验证问题 一个常见的问题是数据传输不完整或不准确。例如，在数据库之间迁移客户记录时，如果模式未完美对齐，可能会丢失空值或截断文本字段。开发人员可能假定源系统的“last_updated”字段是时间戳，结果却发现在目标系统中存储为字符串。为防止这种情况，在传输前应实施模式验证工具，例如 Apache Avro 或 JSON Schema。对于批量处理，添加校验和验证（例如 MD5 或 SHA-256 哈希），以确认传输过程中没有字节被更改。AWS Glue 或自定义 Python 脚本等工具可以自动化这些检查。
性能瓶颈 在未针对规模进行优化的情况下传输大型数据集可能会导致系统瘫痪。一个典型的错误是使用单线程脚本传输 100 GB 的日志文件，导致超时或网络拥塞。并行化（例如，使用 Python 的 multiprocessing 或 Apache Spark）和压缩（gzip 或 Snappy）通常有所帮助。另一个疏忽是忽视网络延迟：在 US-east 和 Asia-Pacific 云区域之间传输数据时，如果不利用内容分发网络（CDN）或区域缓存，可能会降低操作速度。rsync 用于增量传输，Kafka 用于流式管道等工具从设计上解决了这些问题。
安全与合规漏洞 如果未妥善保护，传输中的数据很容易受到攻击。例如，通过未加密的 FTP 发送个人身份信息（PII）存在泄露风险。始终使用 SFTP 或 HTTPS 等协议，并在传输前使用 AES-256 对敏感字段（例如信用卡号）进行加密。访问控制同样至关重要：在数据库迁移期间，配置错误的 S3 存储桶允许公开读取访问可能导致数据泄露。实施基于角色的访问控制（AWS IAM policies，Azure AD）和审计跟踪。为了符合合规性要求，通过 AWS Macie 或手动审查等工具验证传输是否符合 GDPR（欧盟数据）或 HIPAA（健康记录）等法规。