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数据架构师：由IT主管指派，来自IT部门的大数据团队，负责设计企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和数据治理。 应用架构师：由业务主管指派，来自业务部门的应用团队，负责设计和管理业务系统在云上的应用架构，包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等，确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。
告时提供清晰的成本构成。 更简化的账单管理和分析：使用标签可以大大简化账单解析工作，让财务人员能够快速理解和审核账单内容。此外，还可以利用标签进行详细的费用分析，找出节省成本的机会点。 更准确的决策：准确的标签信息为管理层提供了基于事实的数据基础，帮助他们做出更明智的投资决策。
OpenAPI 快速升级资源的配置，将资源调整到更高规格的实例上（如更多的 CPU、内存、带宽、磁盘空间等），以应对活动的流量冲击；而在活动过后，又可以将规格收缩回原来的规格，达到降低成本的目的。 横向（水平）扩展：适用于分布式应用、无状态应用、快速变化的应用等场景下，固定数据的资源配比显然已
上云迁移期间，企业的软件版本开发、迭代发布通常还在正常进行，所以在切换前需要进行一次环境详细清单的核对，包括应用清单和JOB任务等。 清单核对完成，通知版本封版，避免正式切换时环境和准备时的不一致情况。 根据最新的应用清单和JOB任务清单，刷新Runbook中相关的切换操作脚本。 环境检查
下： 先易后难（调研的方式）：是指调研方法的难易，调研有多种方法，我们要优先选择简单快速的调研方式。 先粗后细（调研的内容）：是指调研到的信息详细程度，评估规划阶段获取的信息比较粗，实施阶段获取的信息最为详细。 持续迭代（调研的过程）：是指调研不是一次完成的，需要持续迭代，尤其在
Zone) 是公有云的一个独立的故障域，一个AZ是由物理上互相隔离的数据中心组成，每个AZ都具有独立的电力供应、网络连接和硬件设施，公有云厂商通常会将不同的AZ部署在不同的地理位置，以提高系统的可用性和故障容错能力，AZ故障域的优点包括： 高可用性：将应用程序和数据部署在多个AZ上，确
最后，组织分级分域管理还有助于成本的精细化控制。通过对各个云账号的独立计费，企业可以清晰地了解每个业务单元的资源消耗和成本支出。这为成本优化和预算管理提供了有力的支持。业务单元可以根据自身的预算，合理规划和调整资源的使用，而公司层面也可以根据整体的财务目标，制定和调整各业务单元的预算和成本策略。 父主题：
调研方法有很多，企业要结合自身的实际情况，从调研的效率、调研获取信息的完整度和真实度三个方面评估，选择最合适的调研方式。通常情况下，优先推荐CMDB调研法，CMDB中缺少的信息再通过云管平台或调研访谈的方式补齐。 如下是常见的调研方式，建议企业遵循由易到难的调研思路进行调研。有些服务
了解过去3个月+未来一个月的每日原始成本趋势。 按关联账号汇总的月度成本 了解过去6个月原始成本较高的关联账号的月度成本数据。 按企业项目汇总的月度成本 了解过去6个月各企业项目的原始成本月度数据。 按区域汇总的月度成本 了解过去6个月按照区域汇总的原始成本月度数据。 ECS的月度按需成本和使用量
大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统（如Azkaban等）用于管理和调度各种数据处理作业，可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等，以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可
以获得有价值的洞察，用于改进产品质量、优化运营流程和预测需求变化。 客户体验和增值服务：物联网设备可以与客户的手机或其他终端设备连接起来，为用户提供个性化的服务和增值体验。例如，智能家居设备可以根据用户的行为习惯自动调节室温、照明和安全系统，提供更舒适、便捷和安全的居住环境。此外
练，提高切换操作的熟悉度和各方的配合默契度以及问题处理的效率，对于一些操作时长比较长的步骤，还可以通过自动化脚本代替人工操作或者持续优化脚本提高执行效率，从而减少正式切换的中断时长。以某大型零售平台上云为例，采用所有业务系统一把切的方案，通过4次演练，正式切换的时间比预期缩短了40%。
应用架构、部署架构、依赖关系等信息。 负责设计和管理业务系统在云上的应用架构，包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等，确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。 与数据架构师和云架构师紧密合作，确保应用架构与数据架构和云架构的兼容性。 指导开发团队进行应用开发和部署。 深入理解
等方面的信息。用于后续大数据调度平台的选型和方案设计。 调研现有的大数据任务调度平台的类型，例如Azkaban等，了解它们的特点和适用场景。 调研现有大数据任务调度平台的版本，并了解最新版本的功能更新和改进。 确认任务调度平台是否支持当前使用的大数据框架和技术，例如Hadoop、
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构设
Ops实践等，是否具备云原生应用的开发和部署能力。 云基础设施 主要评估组织对于云基础设施的设计、部署和管理能力，包括Landing Zone的设计和实施、网络和IAM的一体化管理、基于IaC的基础设施自动化部署、数据备份和弹性伸缩策略等。 云卓越架构 主要评估组织是否遵循卓越架
去中心化运营模式是常见运营模式中最简单的一种，如下图所示。在这种运营模式中，所有业务系统都由专门的应用团队独立运营，应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资源的成本管理。中心IT团队仅负
为了实现业务单元的安全和故障隔离，华为云的推荐做法是将不同业务单元的应用系统分别部署在不同的账号中。华为云账号具备以下三个属性。 华为云账号是一个资源容器，用户可以在其中部署任意云资源和上层业务应用系统，不同的账号相当于不同的资源容器，账号之间是完全隔离的。因此在一个账号中的故障和安全风险不会影响和传播到其他账号。
件工程的方法解决问题，从“消防员”向“建构师”转型。 高可用架构是前提 高可用架构是确定性的前提，通过设计合理的架构，可以降低系统故障的风险，缩短故障恢复的时长，并且控制故障的影响范围，高可用架构的设计与落地需要关注如下三点： 瞄准SLO 的目标，运用科学的方法进行架构的设计，对可用性架构的选择以及落地时间进行管理。
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