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策略等。 调研数据流： 调研大数据平台及业务的架构图及数据流图，如下图： 大数据平台及业务的架构图和数据流图。 平台数据接入源。 数据流入方式（如：实时数据上报、批量数据抽取）。 分析大数据平台数据流向，数据在平台内各个组件间的流向，例如：数据采集组件类型、采集组件下一层、存储数据组件，数据处理过程中的工作流等。
平台工程 什么是平台工程 如何构建平台工程 父主题： 顶层规划
将其列为十大重要战略技术趋势，并预测到2026年将有80%的大型软件工程组织将建立平台团队为开发者提供可重用的服务、组件和工具。平台工程对企业带来的价值如下： 提升开发者体验: 平台工程提供自助服务功能，简化了基础设施配置、应用部署和管理等流程，让开发者更专注于业务逻辑的开发，而不是底层基础设施的管理。
如何构建平台工程 在云平台上构建平台工程，可以充分利用云平台提供的丰富服务和工具，降低构建和维护成本，并提高IDP的可靠性和可扩展性。以下是一些关键步骤。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有
任务数量 调研各类任务的总数量，用于评估任务迁移周期及改造工作量。如：XX调度平台下，Jar任务XX个。 任务更新周期 识别出不同调度平台，不同任务类型的任务更新周期。如：XX调度平台XX类任务月度更新；XX平台XX类型任务每日XX点更新。 任务详细信息 识别出所有任务的详细信息，包括
容器化改造是将传统应用程序或服务迁移至容器化环境的过程，以下是进行容器化改造的一般步骤： 评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 容器化平台选择：选择一个适合你的需求的容器化平台。最常见的容器化平台是Docker，但也有其他选择，如Kubernetes等。
时成本 意识薄弱，且消费云资源的工程师部门多人数多，使得云成本控制困难。 云服务丰富导致成本优化难：云服务商通常都提供数百个云服务和多样化的计费量纲，各服务也没有统一的调优方案。而且云厂商持续发布新服务、新实例类型和新的优惠。面对云上如此丰富的供应和选择，企业难以开展成本优化工作。
大数据迁移流程每个阶段概述如下： 调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。
在上云迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 云平台监控：确保建立有效的监控系统，跟踪云平台的性能、可用性和安全性。设置警报机制，及时发现并解决潜在的问题。 系统监控和运维：设置系统监控和告警，确保及时发现和解决潜在的问题。配置基础设施监控工具，监测服务器、存储、网络等关键指标，并确保日志记录和错误报警机制正常运行。
在云服务模式下，华为云与客户共同承担云环境的安全保护责任，为明确双方的责任，确定责任边界，华为云制定了如下图所示的责任共担模型。 图1 安全责任共担模型 华为云的安全责任在于保障云平台和云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这
云计算的价值。 首先，由于云平台已经搭建了统一的资源池，并提供了应用系统所需要的IaaS和PaaS云服务，所以应用系统的建设过程中不再需要独立采购硬件设备和基础软件（操作系统、虚拟化软件等），您只需要按需购买和开通云平台提供的IaaS和PaaS云服务就可以即时搭建出来应用系统所需
3、统一日志平台，减少应用日志检查时间 数据校验 5~30 1、开启工具的动态校验功能，减少校验时间 应用启动 1~30 1、统一运维平台，批量关停，减少操作时间 2、统一日志平台，减少应用日志检查时间 中间件层停服（消息消费完） 5~30 1、提前关停非核心业务，减少消息量 2、统一监控平台，减少检查时间
主要有如下3种方式： 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接，调用云平台的API接口，批量发放云资源，每个云服务都有对应的API接口，可以进行资源的生命周期管理。详情请见对应服务的帮助文档。例如，利用API创建云服务器，请参考这个链接。 使用华
Hadoop数据迁移到华为云MRS服务 如图所示，将IDC机房或者其他公有云的Hadoop集群中的数据迁移到华为云MRS服务。详细操作指导请参考官网文档。 图1 Hadoop数据迁移 HBase数据迁移到华为云MRS服务 将IDC机房或其他公有云的HBase集群中的数据迁移到华为云MRS服务。HBase
优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据集群组件，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。如果目标云平台上有对应
大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是传感器、网站日志、移动应用、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不
体产品、团队、项目的成本。 除了在成本中心查看预算进展外，您还可以为指定预算设置预算提醒，当实际使用或预测使用达到提醒阈值时，及时接收系统发出的短信或邮件预警，从而及时采取下一步措施。 您还可以设置预算报告，定期将指定预算的执行情况以日报、周报、月报的形式周知给企业内部相关角色，
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
多个独立的云平台上，实现跨云容灾，避免单一云平台故障带来的业务中断。即使一个云平台出现问题，其他云平台上的业务仍然可以正常运行，保障业务连续性。 避免厂商锁定：将所有业务都放在一个云服务商的云平台里会造成厂商锁定，使企业在未来的谈判中处于劣势，并且难以迁移到其他平台。多云战略可以
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