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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
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
每个VPC至少部署二个子网：应用子网和数据子网，分别对应业务系统的应用层和数据层。子网之间使用网络ACL进行访问控制，还可以将云主机、RDS等资源放入到安全组，通过安全组规则进行实例级别的访问控制。业务系统的应用服务器集群可以跨可用区部署，实现应用层的高可用；再使用华为云跨可用
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。 对现有代码进行重构，使其更具可维护性、
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 Service，DBSS）、数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）、云证书管理服务（Cloud
以支撑组织内特定的业务流程和业务场景，如ERP、CRM、营销管理系统等。业务系统的开发、测试和运行需要消耗一定的计算、存储、网络、安全、数据库、中间件、大数据、AI服务等资源。大型业务系统能够包含多个子系统。 IT管理系统：为了支撑业务系统的长期安全稳定运行所建立的IT支撑和管理
云架构团队 云架构团队在云化转型中发挥着关键作用，参照TOGAF框架和卓越架构技术框架架（Well-Architected Framework），全面负责设计云上的技术架构和数据架构，协同应用架构师基于云技术和云服务设计业务系统的云上应用架构，帮助企业在云上构建高安全、高可用、高
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
设计高效的数据架构，支持数据分析和业务决策。 确保数据的安全性和合规性。 实现数据的集成和共享，提升数据价值。 规划数据在云环境中的存储和管理方案。 选择合适的云数据库和大数据服务。 实施数据迁移和治理，维护数据质量，保障数据安全。 网络架构师 设计灵活可靠的网络架构，支持应用系统之间的连接需求。 确保网络安全和性能，满足数据传输要求。
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
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
数据验证 数据验证标准 迁移完成后，需要对源端和目的端数据做一致性比对，对于数据一致性比对的精度，不同的场景有不同的要求。一般来说，核心业务的数据库表要求源端和目的端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：
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