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基础环境设计 企业在云上的基础环境主要就是Landing Zone，企业在将任何业务系统云化之前，都需要提前规划和设计一个架构卓越、稳定可靠、易扩展和安全合规的云上运行环境。 具体内容请参考章节 Landing Zone设计。 企业需要针对云环境的安全防护设计全面的安全防护方案，请参考章节安全架构设计。
批次规划 概述 迁移批次规划的方法 大数据迁移批次规划说明 父主题： 方案设计
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。 在做云上架构设计时，企业可以参考TOGAF的架构设计方法论，可以
成本预算计划 企业上云过程中，可以利用华为云的成本中心进行成本预算计划和管理。通过华为云的成本中心，企业可以实现对云开支的全面预算管理和监控，提高资源利用率，降低不必要的支出。合理的预算计划和持续的成本优化将有助于企业在云环境中获得更高的投资回报，实现业务的数字化转型目标。 制定预算计划时，可以参考以下内容：
Haydn是华为云面向合作伙伴和客户的数字化平台，当前Haydn已经积累了700+各类参考架构，企业可以根据业务场景搜索并引用华为云的应用部署参考架构，基于Haydn做架构设计，企业可以对参考架构做定制化修改，以更符合企业业务。 架构模板查找 登录华为云官网，在上方导航栏选择“解决方案>通用解决方案>Hay
6R策略是指将现有的应用程序和数据迁移到云端的六种不同方式，如下图所示。 图1 6R策略 以下是6R策略的含义和适用场景。 表1 6R策略的含义和适用场景 策略 含义 适用场景 Retire 停止使用应用程序或其组件，因为它不再需要或有更合适的替代方案。这并非严格意义上的“迁移”，而是对现有应用的淘汰。 应用程序不再被业务使用。
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题： 方案设计
上云试点 为什么要上云试点 如何选择试点应用 上云试点执行与总结 父主题： 方案设计
性能是目标架构设计中需要考虑的非常重要的一个方面。上一小节介绍了可扩展性设计，性能设计要考虑很重要的一点就是扩展性，可以说可扩展性是高性能的必要条件， 影响云上应用性能的主要因素包括以下几个方面： 针对计算资源，延时是操作执行之间所花的等待时间，也是云计算性能的最直接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率；
迁移组：是一组具有依赖关系（含环境依赖）的应用程序和基础架构的集合，包括APP、主机、存储、数据库、中间件。 迁移批次：是指一组具有相同的预期开始日期和结束日期的一个或多个迁移组的组合，一个迁移批次可能含有多个迁移组。 迁移优先级：是指应用程序的迁移顺序。 迁移批次规划：包括迁移分组、分批的信息和迁移优先
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
采用自建的方案。如果目标云平台上有对应的大数据集群组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。大数据集群的组件要1：1对标设计，版本尽量一致，有版本升级需求的需要评估适配改造工作量。
正常运营的应用作为试点。 上云价值：选择上云的价值可量化、容易量化的应用，如降低成本、提升可用性、实现业务快速部署等，通过试点应用证明上云的价值。 实施难度：根据企业的IT部门的实施能力，选择一些实施难度较低的应用作为试点。 业务影响：考虑上云后对其它业务流程及数据流向的影响，尽量避免影响其它业务的正常运行。
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的大数据任务调度组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。大数据任务调度平台的组件要1：1对标设计，版本尽
大量的数据库处理。 数据库层：华为云RDS数据库可平滑扩展只读数据库的实例，应对大量数据读的场景；配套DDM实现多套实例水平扩容，将大表的数据做水平拆分，均匀拆分到多个数据库实例中，从而提升数据库的容量和性能。此外华为云自研GaussDB数据库采用存算分离架构，支持分钟级的横向扩展能力，减少业务中断时间。
可用性设计 可用性定义 AZ故障域说明 云上高可用方案 双AZ高可用设计 两地三中心高可用设计 跨AZ高可用设计示例 父主题： 应用架构设计
是涉及写操作的业务受到影响。设计切换方案时，对于不同的业务场景和停服要求，会面临多种方案的选择，下面详细介绍如何合适的切换方案。 业务系统从源端切换到目的端，切换方案可以分为3类，即停服切换、停写不停读切换和不停服切换。每类切换方案优缺点具体如下表： 表1 切换方案比较 切换类型
响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的，很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分，有助于降低迁移中对其它业务域的影响。 批次内紧耦合：批次划分时，确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流，包括数据共享场景。
在正式实施双AZ高可用方案前，需要充分的测试和验证来评估应用程序在不同AZ之间的延迟情况。通过模拟真实负载的压力测试，来记录不同AZ之间的应用调用延迟，用于评估是否满足业务的需求，并做出相应的决策。 父主题： 可用性设计
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
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