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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。
企业架构师团队或者外聘 数据架构师 负责设计和管理企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和数据治理。 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。
全球化合规支持：云服务商在全球范围内的数据中心和服务都符合当地法规和行业标准，例如 GDPR、HIPAA、PCI DSS 等。企业可以利用云平台的合规性认证和服务，快速满足不同市场的合规要求。 本地化合规服务：云平台提供本地化的合规服务，例如数据驻留、数据主权、数据加密等，帮助企业满足特定地
中提到的应用灰度切流方案，切换期间不停服。 数据层或应用整体切换不停服方案 准备工作： 华为云应用层和数据层已完成迁移； 华为云应用层和数据层已完成业务验证，可正常使用。 业务切换： 修改两边的配置，使源端应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，目标端的应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，实现双写。注意：双写的数据一致性由应用逻辑保障；
图5 应用层灰度切流 接下来进行数据层分批切换，某批次数据层切换步骤如下： 停止本批次数据层相关的应用和批处理任务。本批次的数据层静止（中间件消息队列中的消息消费完成，数据库无新增数据）； 数据对比一致后，切换数据层； 修改相关的配置，启动和本批次数据层相关的应用和批处理任务。进行功能验证及保障，确保业务正常；
区块链是一种去中心化、分布式的账本技术，可以确保数据的安全性和可信度。以下是区块链如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 透明度和可信度：区块链技术通过去中心化的特点，确保所有交易和数据记录被公开透明地存储，并且无法篡改。这为企业创造了更高的数据可信度和透明度，消除了传统中介机构的需求，降低了操作风险。
企业社会责任 DBSS Database Security Service 数据库安全服务 DC Direct Connect 云专线 DCMM Data Management Capability Maturity Assessment Model 数据管理能力成熟度评估模型 DDoS
迁移批次规划既是科学也是艺术，有些规划依据数据，有些规划只能依赖专家经验，批次规划需要做好三件事情：迁移分组、迁移分批、迁移优先级。 图1 批次规划 一、迁移分组 迁移分组主要是基于依赖关系将迁移对象进行分组，我们将一组具有强依赖关系的应用程序和基础架构的集合（包括APP、主机、存储、数据库、中间件等）放
一个AZ受到高负载或故障影响，其他AZ也能接受并处理流量。 数据冗余和备份：在不同的AZ中实施数据冗余和备份策略，确保数据的可用性和可恢复性，即使一个AZ的数据丢失或不可用，仍能从其他AZ中的冗余数据进行恢复，确保数据的可用性和完整性。 自动故障恢复：设置自动化故障转移机制，在一
中，通过持续监控、检测、响应和改进，确保云资源、数据和应用的安全性。这种方法强调安全防护是一个持续的过程，而不是一次性的任务。只有通过持续的、有效的安全运营才能将多道安全防线有效协同起来，共同保障业务系统的安全稳定运行、保障关键数据的安全。然而，安全运营面临着很多挑战。 安全体系越来越复杂
临巨大挑战。面对这些压力，数字化转型已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
常演练、人员操作规范等）。 图1 业务可用性方案 华为云上的绝大部分云服务都具备高可用性的方案，提供了从数据中心、硬件、数据、自助服务等多个层次的高可用性构建能力。华为云数据中心布局于全球，可以满足不同地域（Region）的资源需求，每个地域又分多个可用区（AZ），可用区之间的风
接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率； 在数据传输方面，用字节/秒或者比特/秒来表示，吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式； 针对存储资源，IOPS是指每秒发生的输入/输出操作的次数，是数据传输的一个度量方法； 针对数据库资源，并发能力是指一个时间段中有几个程序都处于运行的能力。
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。 不需要进行大
云服务性能测试（以数据库为例） 对于大多数应用系统来说，整个系统的瓶颈往往在数据库。因为应用的其他组件，例如网络带宽、负载均衡、应用服务器、中间件等比较容易实现水平扩展，但对于数据库，由于数据一致性要求高，多数业务系统仍然采用数据库主备方式实现，未实现数据库的分布式架构。 常用的数据库相关指标有：
分析成本和用量的趋势及驱动因素。针对客户常用的成本数据筛选条件，成本中心提供如下预置报告，帮助客户快速分析： 表1 成本中心的预置报告 预置报告名称 说明 按多维度汇总的当月至今成本 了解当月至今按多维度汇总的原始成本数据，查看成本的分布和流向。 按产品类型汇总的月度成本 了解过去6个月原始成本较高的产品类型。
演练效果展示 识别未知问题：演练环境可以帮助发现一些未识别到的问题，比如某系统在切换过程中，涉及的应用都已关停，但是仍然有session在连接数据库，导致数据一直无法静止，定位发现某第三方店铺在店铺关停后仍然在做一些操作等。企业可以根据识别的未知问题，有针对性的调整和优化切换方案，提高切换上线的成功率。
卷访谈。基础环境的调研主要是找企业的运维团队。调研人员会与企业的运维团队合作，收集与基础环境相关的数据和信息。 一种常见的调研方式是通过企业内部的IT系统导出信息，例如配置管理数据库（CMDB）、云管理平台（CMP）、虚拟化管理软件等。这些系统可以提供有关硬件设备、网络拓扑、操作
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。
中间件层和数据层来设计，包括每一层的云服务技术选型，同时还要考虑架构设计的6要素（即：可用性、性能、可扩展性、安全、成本、可运维性），其中重点考虑可用性、可扩展性和性能，安全、成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架
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