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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
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。
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的大数据集群组件，但
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
移方法请参考前面的数据迁移部分的内容。 源端SQL脚本导出：从源端任务调度平台导出SQL脚本。 修改SQL脚本：根据云上调度平台的语法及资源配置修改SQL脚本。 目标云平台导入SQL脚本：在云上任务调度平台配置SQL类任务，导入SQL脚本。 SQL任务运行和测试：执行SQL调度任
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
人员最后一次熟悉整体切换流程以及各自操作指导 是 否 相关人员操作权限检查 ALL 人员登录操作环境检查操作权限（登录系统，OS，操作界面等） 是 否 测试团队 ITSM是否可以正常登录？是否可以正常记录上云项目的问题？ 是 否 ALL 登录批处理任务平台后检查当天操作人员是否有操作执行器的权限 是 否 操作终端检查
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
设计并实施持续安全运营方案。 负责云平台的日常安全监控与运维，及时发现并处理安全事件。 执行漏洞扫描、补丁管理和安全配置加固。 实施访问控制、权限管理和日志审计，确保系统合规性。 配合云安全专家完成安全技术方案的落地与优化。 编写安全运维脚本，提升安全运营效率。 熟练使用云平台的安全运营服务和各种安全监控工具。
保障 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
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同数据源的数据进行整合和转换
将各个应用系统和大数据平台迁移或直接部署到云上，或者基于云平台进行应用现代化改造，也可以基于云平台提供的各种创新技术直接在云上进行应用和业务创新。 运维治理：将应用系统迁移或部署到云上之后就进入了运维治理阶段，在该阶段需要针对云基础设施、应用系统和大数据平台进行持续的精益化治理、
业务创新是企业获取新增长点，保持竞争力的关键。云计算为企业提供了创新的平台、技术和工具，大幅降低了创新门槛，加速产品和服务、商业模式、业务流程和运营模式的创新。 获取先进技术：云服务商提供了AI平台、大模型、大数据平台、物联网、数字人等先进技术，企业无需自行构建，即可快速利用这些技术进行创新。
数据中心迁移到云平台。通常使用工具将虚拟机或物理服务器转换为云中的虚拟机。 快速迁移到云平台，以降低成本或提高可用性。 需要快速完成迁移，时间紧迫。 缺乏应用程序的深入了解或修改代码的资源。 Replatform 在迁移过程中对应用程序进行少量修改，以适应云平台。例如，将应用程序
熟悉DevOps实践和工具。 具备良好的代码设计和开发能力。 了解应用安全最佳实践。 具备良好的沟通和团队协作能力。 业务部门 应用开发工程师 将现有应用迁移到云平台，包括代码迁移、数据迁移、数据库迁移等。 负责应用现代化改造，如将单体应用拆分为微服务，或采用Serverless和事件驱动架构。 对现有
PaaS 将DevOps工具链、中间件、数据库、微服务引擎、大数据等平台资源以云服务的形式提供给用户，用户基于这些云服务可以开发、测试、部署和运维应用程序。用户不管理或控制底层云基础设施和中间件、数据库、微服务引擎等平台资源，但可以控制已部署的应用程序及其相关的数据。 SaaS SaaS
智能、区块链等）对其业务模式、运营流程、产品和服务进行全面的重塑和创新，以适应快速变化的市场环境和满足客户不断提升的需求。当前主流的云计算平台都已经内置集成了丰富的、高可用和高安全的数字技术，组织可以在全球范围内通过云服务的形式按需使用这些数字技术，云服务是组织获取数字技术最快和
持调研。为了安全起见，企业可以提供只读账号让调研人员自行登录CMDB获取信息或者企业直接导出相关信息给调研人员。 表1 不同调研方式的适用场景 序号 调用方式 适用场景 优势 不足 1 现网CMDB平台 客户有CMDB平台，且包含应用调用模块 所见即可得，高效，可直接获取详细资源
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
Administrator权限 所有其他账号下的运维服务COC的管理权限 数据管理组 集中部署和管理企业数据平台，将其他成员账号的业务数据统一采集到数据平台进行存储、处理和分析 数据平台账号的Tenant Administrator权限 公共服务管理组 集中部署和管理企业的公共资源、服务
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