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对比项 工具 描述 对象存储 对象数量 OMS OMS迁移工具，通过MD5校验文件完整性和比对两边桶对象数据量是否一致。 文件存储 文件数量 rclone Rclone迁移工具，使用MD5哈希值来验证文件的完整性。同步后会再对比源端和目的端文件数量。 rsync rsync迁移工具
关的任务和数据流集中在同一批次中，提高迁移效率和降低风险。 尽量减少批次数量：大数据迁移过程中会对数据进行抽取、转换、加载等操作，每个操作步骤都会增加复杂度和风险，影响数据的一致性，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
复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。详细信息请参考官网文档。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS） 基于Elasticsearch
适用于自建SQLserver实例或云服务SQLserver实例迁移至华为云云服务SQLserver实例 备份与恢复 全量+增量备份导入 操作繁琐 适用于自建SQLserver实例或云服务SQLserver实例迁移至华为云RDS for SQL Server PostgreSQL迁移方案 表3 PostgreSQL迁移方案
已适配ARM的大部分应用场景 鲲鹏内存优化型 鲲鹏 km 与m系列相比，采用鲲鹏处理器，价格更低 数据库/内存数据库 鲲鹏超高I/O型 鲲鹏 ki 与i系列相比，采用鲲鹏处理器，价格更低 大数据/缓存数据库 鲲鹏AI推理加速型 鲲鹏 kai 与ai系列相比，采用鲲鹏处理器，价格更低 深度学习、科学计算、CAE
Data节点2AZ平均分布。索引分片至少设置（N/2）+1副本，在2AZ其中任意一个AZ整体宕机情况，确保集群始终有一份完整的副本确保数据高可用。 图6 中间件层Sorl高可用设计示例 数据层- MySQL高可用 主备实例跨AZ部署，借助原生MySQL主从复制同步能力实现主备间数据同步。
一致性，同时降低管理成本。账号数量越多，通过统一管理获得的收益越大。 统一安全管理 以安全运营账号为中心，在这里集中部署安全云脑（SecMaster）、数据安全中心（Data Security Center，DSC）、数据库安全服务（Database Security Servi
管理数据库的权限和访问控制，确保数据合规性。 熟悉云平台的数据库服务和数据库管理服务。 熟悉主流数据库（如MySQL、PostgreSQL等）的管理。 掌握数据库性能优化技术（如索引优化、分库分表）。 具备数据库备份与恢复、主从同步、分布式架构的运维经验。 熟悉数据库安全策略和数据加密技术。
提升系统韧性 RPO、RTO。 P1、P2、P3、P4事件数量。 提升扩展性 系统扩容速度。 提升安全性 安全事件数量。 安全事件导致的经济损失，包括赔偿和罚款。 提升运维效率 单位资源所需要的运维工时。 每个运维工程师可运维的资源数量（如VM数和存储容量）。 MTTR（平均故障修复时间）。
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
实践，记录技术和管理方面的发现，以帮助后续大规模迁移更好地规划和执行。 建议和改进措施：根据试点迁移的结果，提供进一步的建议和改进措施，以指导未来大规模迁移的计划，包括优化迁移流程、加强培训和沟通等方面的建议，以及在安全和合规性方面采取的进一步措施。 后续计划和风险管理：提供针对
目标数据库 最佳实践在线文档 其他云MySQL数据库 华为云RDS for MySQL 其他云MySQL迁移到云数据库 RDS for MySQL 华为云GaussDB(for MySQL) 其他云MySQL迁移到GaussDB(for MySQL) 其他云MongoDB 华为云DDS
方法，请参考官网帮助文档。 数据库安全 数据库安全服务（Database Security Service，DBSS），是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。包括用户行为发现审计
数据库检查项 数据库相关 检查华为云数据库端口是否和生产保持一致 是 否 数据库相关 检查NTP时钟设置是否一致 是 否 数据库相关 检查中间件Reids数据迁移任务状态正常，无异常报错或告警（包含回退任务） 是 否 数据库相关 检查DRS-mysql数据迁移任务状态‘增量迁移中’，
高可靠；CSS云搜索引擎服务可以跨AZ集群部署，单AZ的故障不影响业务运行； RDS for MySQL采用主备部署方式，主备实例之间的数据实时同步，如果主实例出现故障，备实例可以快速升为主实例； Redis、Kafka、CSS云搜索、RDS for MySQL都支持把数据备份到OBS桶，应对数据误操作之后的风险；
实现双AZ的负载均衡；单点业务ECS可通过 SDRS 作AZ级容灾。 云服务高可用：主备节点分别双AZ部署。 数据库同步：云上使用RDS数据库服务，进行跨AZ主备部署，跨AZ间数据同步。 灾难恢复切换：当AZ发生故障时，RDS 数据库等自动切换至备库，应用层自动或者通过 SDRS 的一键容灾切换功能切换至其他AZ。 容灾演练：通过应用切换或
数据调研主要包括如下方面： 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量，用于评估历史数据迁移周期； 日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y TB 数据分层
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： 调研方式如下图所示： 图1 调研方式 调研技术组件的详细信息 调研单个应用的部署架构所涉及的各个技术组件（包括主机、数据库和中间件等）
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。有些服务商可能会提供大量的调研表格让企业反馈，这是低效的、易错的，若企业有类似CMDB等信息化系统，建议优先通过CMDB等信息化系统支持调研。为了安全起见，企业可以提供只读
更新频率等。 任务调研，包括待迁移的任务类型、任务数量、更新周期等。 本节重点介绍大数据平台、数据和任务的调研。 平台调研 大数据平台调研主要调研大数据集群、大数据任务调度平台和数据流向。 调研大数据集群 需要调研大数据集群的数量和功能划分，各个集群或组件负责的业务和处理的数据类
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