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可以统一接入其他账号下的各个云服务的监控指标数据，并在运维监控账号中统一查看这些指标数据，在此基础上进一步统一配置告警规则。具体实施步骤请参考通过多账号聚合Prometheus实例实现指标数据统一监控。 运维监控账号中的COC服务当前可以统一纳管其他账号下的云资源进行统一的资源管
Connect可以帮助企业实现新旧应用的集成，使其能够在云上共存而不破坏现有的应用环境。以下是一些步骤和建议，供参考： 了解新旧应用：首先，您需要对现有的旧应用和要集成的新应用进行全面的了解。这包括了解它们的功能、数据结构、接口和通信方式等。这将有助于确定集成策略和技术选择。 选择合适的集成方式：根据您的需求
业的安全标准评估，并且向租户分享我们的合规实践，保持应有的透明度。 华为云携手云安全商业合作伙伴向租户提供咨询服务，例如协助租户对虚拟网络、虚拟机（包括虚拟主机和访客虚拟机）进行安全配置；对系统和数据库进行安全补丁管理；对虚拟网络防火墙、API 网关（API GW）和高级安全服务
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
效率，并保证代码质量的一致性。利用CSE的服务治理功能，您还可以进一步提升公共组件的可靠性和性能。您需要编写详细的组件使用文档和API说明，方便开发者查阅和使用。并且需要建立组件的版本管理机制，规范组件的升级和维护流程，确保组件的持续优化和迭代。 建立完善的监控和运维机制 为了保
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
下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障时，ELB健康检查机制仍可将流量转发到正常AZ的Apisix实例处理。 应用层：容器化部署，业务节点跨AZ分布。即使某AZ异常，Apisix可以将流量转发到正常应用后端。 中间件层：K
大数据集群设计 设计云上的大数据集群部署架构时，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
增量数据复制 时长（分钟） 缩短时长的方法 目的算业务拉起 时长（分钟） 缩短时长的方法 接入层流量入口关闭（网关/ELB） 1~5 1、通过API接口调用或脚本批量操作，减少操作时间 最后一次增量同步 1~10 1、在业务低峰进行切换，减少增量数据 数据库开启写 1 1、脚本开启 应用层停服（关停应用）
找应用之间的相互调用关系，比如从一个应用到另一个应用的URL或API调用；还可以查找应用与数据库之间的连接信息，如数据库地址、用户名和密码等。 构建关联图谱：将提取到的关联信息组织成图谱或关系模型，这可以是有向图、无向图或其他合适的数据结构，用于表示应用间的关系和依赖。 分析关联
管理的可视化服务，提供跨区域、跨服务的集中标签管理和资源分类功能，为客户提供统一的控制台与API接口，并最终实现用户对资源的使用权限、计费与管理高效结合。关于TMS的具体功能和使用说明请参考官网文档。 父主题： 设计标签方案
从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、计算和管理组件）迁移到新的运行环境，包括集群的重新配置和数据迁
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
依赖），可以参考下表收集应用的详细部署架构： 表1 应用调研表 应用类型 接入层 应用层 中间件层 数据层 接入域名 备注 应用名称 NAT NGINX 主机数量 IP地址 Redis Kafka MQ MySQL Mongo 内部/外部域名 WAF 备注 也可参考下图绘制应用的部署架构图：
推数，配置并启动新数据源向应用推数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。 图2 推数场景 抽数场景：适用于应用向数据源抽数的场景，切换点在应用，需要先停止应用向旧数据源抽数，然后配置并启动应用从新数据源抽数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。 图3 抽数场景 父主题： 大数据迁移
端和目的端100%一致；对于大数据类业务中的部分场景，例如用户画像计算等，可以约定原始数据90%一致。如下是一个参考标准，可根据实际情况调整： 表1 数据校验标准参考 分类 数据一致性要求 业务举例 核心业务 100% 电商系统的核心会员数据、交易数据、支付数据等，数据是用户最核
Security Module，HSM） 保护，并与多个华为云服务集成。用户也可以借此服务开发自己的加密应用。关于DEW服务的详细功能和详细使用方法，请参考官网帮助文档。 主机安全 主机安全服务（Host Security Service，HSS）是以工作负载为中心的安全产品，HSS通过对主机
测试内容 说明 云服务性能测试 针对某个云服务进行性能测试，比如数据库，Hbase、存储的IOPS等。 应用接口性能测试 接口性能是系统性能评估的一个方面，针对某几个接口进行针对性接口压测。 应用整体性能测试 根据应用的使用场景，比如大促期间，上千人同时浏览一个产品并抢购的场景下，整体的性能测试。
book步骤也会不同，下面Runbook切换步骤仅供参考： 切换前准备和检查 正式切换前，先要按照Runbook Check List做切换前准备和检查，不同业务系统的切换Runbook准备和检查步骤会有所不同，下面步骤仅供参考： 表1 切换前准备和检查项 大类 前置工作项 责任部门
设计 大数据在云上的部署架构设计请参考大数据架构设计，本节不再赘述。这里重点介绍数据迁移方案和任务迁移方案的设计。 设计数据迁移方案 大数据的数据迁移涉及到3类数据，如下表： 表1 大数据迁移的三类数据 分类 说明 元数据 Hive元数据或外置元数据 存量数据 历史数据，短期内不会变化
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