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针对不同的刷新周期，制定数据的迁移计划和校验计划。 日刷新/周刷新/月刷新/实时更新 任务执行区间 让数据迁移、数据校验和业务高峰期错开。 离线任务上班前和下班后执行 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取，并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题： 大数据调研
期等。用于后续任务改造和迁移时，和关键人员及时沟通。 任务依赖关系 识别关键任务，识别任务间依赖关系。 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取，并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题： 大数据调研
客户有CMP或虚拟化管理平台 能够获取准确的资源详情 无法获取应用架构、关联关系等信息 3 现有文档 客户有比较完整的设备档案，包括设计文档，实施方案等。 可快速获取现网信息 文档的及时性和完整性无法保证 4 安装工具（RDA\第三方） 客户同意安装工具agent 可较快获取详细资源清单 1.需要客户现网环境安装agent，较敏感；
合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数据的分析，企业可以发现市场趋势、需求变化以及潜在风险。这有助于做出准确的决策，提高业务的竞争力。 个性化营销和客户关系管理：大数据技术可
验证：进行数据和业务验证。 切换：进行切换演练，刷新Runbook，实施正式切换。 保障：业务切换后进行一段时间的实时监控和特别运维保障。 调研 应用迁移小循环需要调研的信息主要集中在单个应用级别，前面阶段获取的调研信息可以复用。 本阶段主要是“由粗到细”打开到能够指导迁移实施的详细程度。 调研方法请
存储集群、计算集群、查询集群等。 调研各个集群或组件负责的业务范围，以及它们处理的数据类型和数据流转的方式。 调研用于处理实时数据和离线数据的组件，例如实时数据可能使用Apache Kafka、Apache Flink等，离线数据可能使用Hadoop、Spark等。 调研数据格式类型和压缩算法：
和数据库实时同步的云服务。DRS服务是一种易用、稳定、高效，用于数据库平滑迁移和数据库持续同步的云服务。DRS围绕云数据库，降低了数据库之间数据流通的复杂性，有效的减少数据传输的成本。数据复制服务支持多种数据源之间的数据流通，实时迁移、备份迁移、实时同步、数据订阅和实时灾备对不同
华为云弹性云服务器云主机上，具体使用方法请查看SMS帮助文档。 数据复制服务（DRS）：用于数据库实时迁移和数据库实时同步的云服务。提供了实时迁移、备份迁移、实时同步、数据订阅和实时灾备等多种功能。具体功能及使用方法请查看DRS帮助文档。 Redis数据迁移服务：用于自建Redi
源、进行漏洞扫描等。同时设置监控系统，以便实时监测容器的性能和运行状态。 测试和部署：在容器化改造完成后，进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和性能测试。确保应用程序在容器环境中正常运行。然后，使用自动化工具或脚本将容器部署到生产环境中。 持续集成与交付：建立持续集成与交付（C
标系统中。 增量数据迁移 当历史数据迁移完成后，进行增量数据的迁移。增量数据是在历史数据迁移之后生成的新数据，需要实时或定期迁移到目标系统中。增量数据迁移通常通过数据同步或数据传输的方式进行，确保新数据能够及时和准确地被目标系统所使用。 设计数据校验标准 在大数据迁移过程中，并不
计算、分析、修改等操作。业务连续性高的业务，很依赖数据库迁移工具的实时同步能力。在做结构化数据迁移方案时，需要结合业务连续性、迁移网络、业务架构等因素，选择合适的结构化数据迁移方案，做到数据迁移复杂度、数据迁移实时性，业务连续性的平衡。 MySQL迁移方案 表1 MySQL迁移方案
关联分析有如下4种方法，上云迁移过程中，企业可以根据自身的实际情况选择合适的分析方法： 图3 关联关系分析法 CMDB法：适用于客户有CMDB系统，CMDB系统中通常有应用间的通信依赖，应用与数据库的依赖，应用与中间件的依赖等，可直接通过CMDB获取依赖关系。 图4 CMDB法 图5
按需计费：适用于临时、突发的业务场景。 包年包月：通过预付一定周期的资源使用费用，来获取优惠的计费模式。一般适用于资源长期使用，业务较稳定的场景。 资源包：一种特殊的包年包月，可通过预付一定周期下某种资源使用量的费用，来获取优惠的计费模式。资源包可以抵扣多个资源的用量，适用于长期使用且用量比较稳定的场景。
简称DIS） 处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等）中连续捕获、传送和存储数TB数据。详细信息请参考官网文档。 云数据迁移（Cloud
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。
基础设施即代码（IaC）：采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署，从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志和监控：通过集中管理日志和监控数据，可以实时了解系统运行状况，并及时发现和解决问题。选择适当的日志管理和监控工具
强调文档和标准：建立明确的文档和标准，包括架构设计规范、接口规范和开发规范等。这有助于团队成员理解整体架构，并在开发过程中遵循一致的实践。文档和标准也可以帮助新加入团队的成员更快地适应和贡献。 实时监控和日志记录：引入实时监控和日志记录系统，以收集和分析微服务的运行情况和性能指标。这样可以及时发现潜在的问题或异
在DCS服务中的数据迁移模块创建迁移任务，选择备份文件导入方式，并选择OBS中源端的aof/rdb备份文件，填写其余选项，启动迁移任务。 DCS数据查询对比两端数据 使用redis查询命令：info keyspace 在线迁移 在线迁移不光可以迁移全量数据，还可以实时同步迁移过程
Redis使用场景 迁移方式 Redis实例中的数据用作缓存 业务切换时，为防止Redis后端的数据库被击穿，可基于数据库性能判断使用哪种迁移方案： 方案1：不迁移，将Redis缓冲数据提前预热 方案2：使用Redis迁移方案迁移缓冲数据 Redis实例中的数据是持久化的，作为数据库使用 使用Redis迁移方案迁移持久化数据
跨AZ部署：将应用程序的不同组件部署在多个AZ中，以确保即使一个AZ不可用，其他AZ中部署的组件仍能正常运行，企业可以使用云服务提供商的工具或容器编排工具来简化多AZ部署的管理。 负载均衡：使用负载均衡将流量分发到不同AZ中的应用程序实例，可以设置合适的转发策略，避免单个AZ
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