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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
中间件层迁移方案 当前企业业务中使用比较多的中间件类型为缓存中间件和消息中间件。中间件作为数据存储的临时场所，数据一般不用迁移，但在切换时，为了确保源端和目的端数据的一致性，需要等中间件消息队列中的消息完成消费后再切换。如果中间件缓存数据是持久化的，即作为数据库使用，此场景需要进
置文件或使用命令行工具，定义容器的部署和运行方式。 网络和存储配置：配置容器之间的网络通信和访问外部资源的方式。确保容器可以与其他容器、数据库、消息队列等进行交互，并确保数据持久性和可靠性。 安全性和监控：确保容器化环境的安全性，例如限制容器的权限、使用安全的镜像源、进行漏洞扫描
站IP，从而确保源站IP安全、稳定、可用。关于WAF服务的详细功能和详细使用方法，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
软件工程安全 软件工程安全是指在软件开发的整个生命周期中，应用一系列安全原则、实践和技术，以减少软件漏洞，提高软件抵御恶意攻击的能力，最终保障软件的机密性、完整性和可用性。它涵盖了从需求分析、设计、编码、测试到部署和维护的各个阶段。 安全设计 企业需要遵从安全及隐私设计原则和规范
切换之前同时要检查反向迁移同步任务的状态，确保无异常报错或告警。 参数一致性检查：核对源端参数和目的端云服务参数的一致性，如数据库的字符集一致性，数据库的用户名等一致性等。 父主题： 设计Runbook
到云上，需要基于组织的云化转型战略有针对性的设计云化转型的顶层框架，从组织、流程和技术方面整体考虑。在组织层面需要组建一个云卓越中心（Cloud Center of Excellence，简称CCoE）来领导、协调和推进整个云化转型项目。在技术层面需要基于卓越架构（Well-Architected
根据业务实际需求选择最合适的计算、存储、中间件和数据库等资源的规格等，同时避免过度配置造成资源浪费。 性能测试和规划：基于云平台提供的性能测试工具评估应用系统当前的性能指标，再结合业务需求增长趋势提前进行容量规划。 性能优化: 挖掘现有资源的性能潜力，包括数据库查询优化、代码优化、使用缓存和CDN加速等，提升系统吞吐量和响应速度。
数据库中间件层：分布式数据库中间件采用华为云DDM，DDM本身集群部署，随着数据库业务增加，可平滑扩容DDM集群的规格，应对更大量的数据库处理。 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
生产数据中心和容灾中心分别部署在华为云 2 个不同 Region。 生产中心采用双AZ部署（双活、热备），容灾中心单AZ。 在生产和容灾中心分别部署RDS数据库实例，数据库 1:1:1 主备复制。 生产和容灾中心产生的配置、日志、快照和备份等，通过 OBS 实现跨区复制。 生产站点某个AZ故
访问云资源及敏感数据。例如，企业可以将关键业务系统部署在VPC内，通过VPCEP访问华为云的RDS实例，而不必暴露在公网中，同时可以限定只有数据库管理员张三可以通过该VPCEP访问RDS实例，进一步保证了敏感数据的安全性。关于如何管理VPCEP策略，请查看这个链接。 资源控制策略
- - - 研发相关 - 是 - - - 环境（源端、目的端、迁移任务、执行脚本）检查 云服务基础检查项 运维相关 - 是 - - - 数据库检查项 运维相关 - 是 - - - 运维相关 - 是 - - - 大数据检查项 大数据相关 - 是 - - - 大数据相关 - 是 - -
华为云提供计费模式的优化建议，帮助企业在不改变资源性能的情况下，通过调整计费模式来节省成本。 按需转包年包月成本优化评估：自动识别客户长期按需使用的资源（比如云主机、云硬盘、RDS数据库），按需转包周期的转换建议和节省评估。客户可重点关注高节省低风险的节省建议（“预计月度节省”高且“盈亏平衡时间”短）。 资源包购买建
或者共享同一个数据库。选择适合您的需求的数据库解决方案，并确保数据的一致性和可靠性。在云环境中，您可以考虑使用托管的数据库服务，如华为云RDS、GaussDB等。另外，还需要考虑如何处理跨多个微服务的数据事务和数据一致性问题。一种常见的方法是使用分布式事务管理器（如Saga模式）
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业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
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，将应用程序从使用本地数据库迁移到使用云数据库服务。这通常不涉及修改核心应用程序代码。 希望利用云平台的PaaS服务，例如数据库、消息队列等，以减轻自建数据库和消息队列的运维压力。 需要提高应用程序的性能或可扩展性。
充分利用不同厂商的优势能力：不同的云服务商在技术、服务和功能方面各有优势。例如，某个云服务商可能在人工智能和机器学习方面拥有更强的技术实力，而另一个云服务商可能在数据库服务方面更具优势。多云战略允许企业根据自身业务需求，选择最合适的云服务商及其优势服务，从而最大化地发挥云计算的价值。 合规遵从：某些国家和
任务调研 任务调研主要包括如下方面： 表1 任务调研方法表 调研内容 描述 任务调度 如Azkaban、DolphinScheduler，Hera、Crontab等。 任务类型 基于编程语言分类： Jar类：常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类： 常用于Hive、Spark、UDF等
系统中的一个文件系统路径，上层应用可以直接访问，而OBS需要业务应用调用专用的SDK或API接口访问，需要了解业务可接受的访问方式。对于数据库类需要直接裸盘映射的应用，只能使用块存储（EVS）。 是否需要共享：EVS支持共享操作，需要在购买时勾选共享特性，并通过专用集群软件管理共
管理）以及敏捷管理方法做概要介绍。 项目进度风险通常是云化转型项目因各种超出预期的事件或问题导致项目周期延后，如新业务发布上线、关键业务数据库故障、病毒感染等事件，都会对项目实施周期带来影响，因此项目团队应充分考虑可能遇到的问题或风险来制定项目周期。应对项目周期风险的策略通常是综
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