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调研应用关联关系 在应用迁移上云时，除了调研企业内部的业务关联关系，还需要考虑外部关联关系。内部关联关系主要用于迁移批次规划和制定切换方案，外部关联关系主要用于评估业务影响，选择合适的停机窗口和制定切换方案。 图1 关联关系调研图 调研内部关联关系 关联关系分析是批次规划和切换方
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
全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。 分批迁移的场景：大数据规模很大，但关联关系比较清晰。 大数据平台数据量大（PB级甚至EB级），计算任务数量多。虽然规模很大，但任务之间关联关系很清晰，比如可以按照业务域
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’，
以下是常见的数据库迁移最佳实践。更多最佳实践可以查看DRS最佳实践汇总。 表2 数据库迁移最佳实践 源数据库类型 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
因此在数据迁移实施前，企业需要确定不同数据的校验标准，可以参考如下模板： 表3 数据类型和校验标准 数据类型 校验标准 详细表名 X类数据 100%一致 A表、B表、C表… Y类数据 误差小于0.01% D表、E表、F表… … 自定义标准 … 设计任务迁移方案 大数据的任务包括三类：Ja
数据调研 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
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
调研开始阶段，直接发各种复杂的调研表格给企业，进行信息收集，容易造成信息提供方抵触，从而影响调研的效率和结果的完整性及准确性。 优化建议：应采用科学的调研方法，遵循先易后难、先粗后细、持续迭代的调研思路，比如，先从CMDB收集信息，并结合现有的文档资料，梳理出需要调研的Gap信息，然后再精简调研表格，去做高效的调研和补充。
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，企业可以提供只读账号让调研人员自行登录CMDB获取信息或者企业直接导出相关信息给调研人员。 表1 不同调研方式的适用场景 序号
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。 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。
大规模迁移划分为多个批次进行。大规模迁移的执行主要是按照批次规划逐批次进行迁移，如下图： 图1 分批迁移 整体迁移：对于不能分批的，应用的关联关系往往非常复杂，只能选择所有业务系统整体一个批次迁移，如下图： 图2 整体迁移 父主题： 采用实施
个服务器和30个数据库，超过这个大小挑战和风险都很大，增加失败挑战和回退风险，建议严格检查此规则的任何例外情况。 如果一个分批很大，首先要将关联关系打开，识别出强关联和弱关联，将弱关联断开，拆分成较小的分批迁移，降低风险。 同一供应商的系统安排在同一批或相邻的批次上云 同一供应商的多个系统之间耦合度较
调研内容包括当前应用上云的需求和约束条件： 迁移时间窗 切换时间窗 目标架构的要求（功能、性能、可用性、安全、成本、可扩展性、可运维性） 回退要求 业务的关联关系确认。 调研方式包括人工访谈或Workshop头脑风暴，可以与前面2项调研内容合并调研，减少调研次数。 父主题： 应用系统调研
方法： 图1 减少停服时长的方法 四种停服切换方式 表2 四种停服切换方式 切换方式 适用场景 停服时长 停服次数 影响范围 一把切（应用层和数据层整体停机后切换） 适用于停机窗口较长、无法清晰梳理应用之间和应用与数据层之间关联关系的业务 长 1 全部业务 分3~4次切换，应用层
确定Redis使用场景 Redis使用场景主要有2种，将Redis用作缓存或者将Redis用作数据库。不同使用场景的Redis迁移方案不同，详见下表所示。 表1 Redis迁移场景 Redis使用场景 迁移方式 Redis实例中的数据用作缓存 业务切换时，为防止Redis后端的数据库被击穿，可基于数据库性能判断使用哪种迁移方案：
表格具体内容请按业务实际情况进行补充。 表3 数据库信息调研表 应用名称 区域 实例名称 架构类型 IP地址：端口 版本 实例规格 CPU 内存 存储类型 磁盘容量 此处仅给出表头信息作为参考。 表格具体内容请按业务实际情况进行补充。 表4 中间件信息调研表 应用名称 区域 名称 版本 连接地址 规格
容器集群成本拆分：华为云提供CCE成本洞察，开通后可将CCE集群相关的CCE集群管理费、CCE集群关联的ECS和EVS资源费用拆分到集群、命名空间和工作负载。 多维度分类和汇总：使用成本单元，综合多种条件（产品类型、账单类型、关联账号、企业项目、成本标签）对成本进行分类和汇总，如品牌维度、子系统维度等。
同的计费模式有着不同的适用场景。企业合理利用云资源的不同计费模式，来适配不同的业务形态，可以有效降低费率，实现成本节省。 按需计费：适用于临时、突发的业务场景。 包年包月：通过预付一定周期的资源使用费用，来获取优惠的计费模式。一般适用于资源长期使用，业务较稳定的场景。 资源包：一
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；
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