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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
问题 是 否 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
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
新。如下图所示，在集中化运营模式中，CCoE团队负责集中建设和维护Landing Zone，包含云上的骨干网、IAM和合规审计系统等，同时对企业范围内的云环境进行集中化的IT治理。业务系统所需的云资源也由CCoE团队负责集中部署和运维，所以CCoE团队更容易识别出各个业务系统所需
数据分类 迁移方法 元数据 HIVE元数据 导出源端HIVE元数据，导入华为云MRS-Hive 外置元数据MySQL 使用华为云DRS服务同步MySQL中的元数据到云上RDS 存量数据 Hive历史数据存放在HDFS 使用华为云CDM工具迁移所有历史数据到华为云MRS服务或华为云OBS存储（存算分离场景）
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
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
BulkLoad方式向HBase中批量导入本地数据，在首次数据加载时，能极大的提高写入效率，并降低对Region Server节点的写入压力。详细操作指导请参考官网文档。 MySQL数据迁移到MRS集群Hive分区表 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了
SQL/Flink SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、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
卡点和问题？项目团队是否具备处理这些问题的资源和能力？这些都是项目团队在执行过程中所面临的问题，如何快速高效处理问题，通常取决于对问题的理解和项目团队对资源的掌控能力，但仅仅依靠项目团队很难解决所有问题，因此，定期会议、高层汇报至关重要。通常在项目交付中，我们建议采用敏捷项目管理
成为企业实现业务创新和可持续发展的必由之路。 数字化转型是指组织利用数字技术（如IT基础设施、数据库、大数据、物联网、人工智能、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
IT部门 数据库管理员 负责云上数据库的部署、配置、监控和维护。 确保数据库的高可用性和数据安全，定期进行备份和恢复演练。 优化数据库性能，解决查询慢、锁等待等问题。 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。
Deprecated等 使用标签策略 制定了标签键值规范之后，需要强制所有用户严格按照这个规范对云资源打标签，否则很容易造成资源标签的混乱，影响标签的使用效果。华为云提供的标签策略可帮助您在华为云账号中对云资源添加的标签进行规范化管理。 例如，标签策略规定为某资源添加的标签A需要遵循标签策
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。 主备实例以VIP对外提供服务，自身IP不对租户开放。 主备秒级切换，主备切
承载海量的数据。常见的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、列式数据库（如HBase）等。这些存储系统提供高可靠性、可扩展性和容错性，以支持大规模数据的存储和访问需求。 大数据计算： 大数据计算是对海量数据进行分布式、并行和实时处理的关键环节。主要的计算框架包括Hadoo
与c系列相比，采用非绑定CPU共享调度模式，主机负载较轻时可提供基本与c系列一致的计算性能，成本更低、性价比更高，但无法保证实例计算性能的稳定，适合对性能抖动容忍度较高的场景 一般Web/开发环境/小型数据库 通用入门型 Intel t 成本最低的实例，具备突发性能能力，突发时长受CPU积分影响，低价格
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： 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
存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需存放要先格式化文件系统 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据 访问方式 只能在ECS/BMS中挂载使用，不能被操作系统应用直接访问，需要格式化成文件系统（OS层，不涉及应用改造）
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；
选择合适的数据存储方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。 确保数据的质量、安全性和合规性。 与应用架构师和云架构师紧密合作，确保数据架构与整体架构的兼容性。 深入理解数据建模、数据仓库、数据湖、数据治理等概念和技术。 熟悉各种数据库技术，包括关系型数据库和NoSQL数据库。 熟悉大数据
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