01 人工智能驱动的自动化正在改变云迁移人工智能和智能体自动化正在改变企业规划和执行云迁移的方式。人工智能平台可以自动完成基础设施发现、依赖关系映射、工作负载评估、迁移波次规划、网络转换和应用程序现代化等工作。这减少了对人工评估的依赖，使企业能够更高效地迁移大型复杂的IT环境，同时降低运营风险。2026年6月，AWS扩展了AWS Transform，使其成为一个基于人工智能的智能迁移和现代化平台，能够自动化从基础设施发现和规划到网络现代化和迁移执行的整个工作流程。AWS报告称，其更广泛的转型技术已分析了近80亿行代码，并节省了超过250万小时的人工工时。随着企业寻求更快、更具可扩展性的方式来实现传统基础设施的现代化，智能自动化技术的日益普及正成为云迁移服务市场的重要趋势。
02 从直接迁移转向应用现代化企业正逐渐超越简单地将虚拟机迁移到云端。如今的迁移方案涵盖了应用程序重构、容器化、数据库现代化、代码转换以及云原生架构的采用。这种方法有助于企业减少技术债务，并使现有应用程序能够更好地适应人工智能、分析、自动化和其他云技术。2026年6月，微软通过与GitHub Copilot现代化功能的集成，扩展了Azure Migrate的功能。此次集成使组织能够评估多个应用程序、分析Azure兼容性、获取代码级建议，并评估工作负载是否应该重构或重新平台化。随着企业在云转型过程中需要咨询、评估、工程、集成和托管服务，迁移与现代化之间的联系日益紧密，云迁移服务市场规模也随之扩大。
01 对老旧企业IT基础设施进行现代化改造的需求日益增长大型企业仍在运营着维护成本高昂且难以扩展的传统服务器、数据中心、数据库、虚拟机和应用程序。老化的基础设施也限制了企业快速推出数字化服务和支持快速变化的计算需求的能力。将这些工作负载迁移到云环境可以提供灵活的容量、集中式管理以及对现代计算技术的访问。在医疗保健、金融服务、制造业、零售业、政府和其他行业中，减少对传统基础设施的依赖并提高运营灵活性的需求，正在增强云迁移服务市场的需求。
01 数据安全、监管合规和数据主权要求在本地系统和云环境之间迁移应用程序和敏感信息会引发安全、隐私和治理方面的问题。银行业、医疗保健业、政府机构和其他受监管行业必须确定信息的存储位置、访问权限、加密方式以及云环境是否符合相关法规。复杂的合规性要求会增加评估、架构、测试和文档编制成本，同时延长迁移时间。此外，当公有云迁移无法满足特定的安全或数据驻留要求时，企业可能还会选择将某些工作负载保留在私有或本地基础设施上。这些因素可能会抑制云迁移服务市场的增长，特别是对于受严格监管和任务关键型工作负载而言。
01 跨云迁移和多云采用日益增长企业越来越多地跨多个公有云平台运营，而不是完全依赖单一供应商。收购、区域需求、应用需求、成本优化和供应商多元化等因素都可能导致工作负载分布在 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、私有云和本地基础设施上。这为能够评估不同平台上的工作负载、在云之间传输应用程序和数据以及管理异构环境的服务提供商创造了机会。多云技术的日益普及为迁移专家提供了机会，他们可以通过跨云评估、工作负载可移植性、集成和托管迁移服务来加强其云迁移服务市场份额。
01 迁移复杂的遗留工作负载而不中断业务大的企业应用通常情况下，应用程序依赖于相互关联的数据库、网络配置、身份系统、中间件、API 以及多年积累的定制软件。如果在未充分了解这些依赖关系的情况下迁移某个组件，可能会导致应用程序故障、性能问题、数据不一致或服务中断。因此，迁移团队必须梳理依赖关系、确定迁移顺序、测试工作负载、建立回滚流程，并在维持正常业务运营的同时协调切换工作。当涉及数千台服务器和应用程序时，这些要求将变得更加困难。在尽量减少停机时间、控制成本和保持应用程序性能的同时管理这些依赖关系，仍然是云迁移服务行业面临的一项重要挑战。