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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
Runbook是上云迁移过程中一个非常重要的文档，用于指导切换当天多人协同进行切换操作，规定了业务切换的流程和详细步骤。Runbook主要包括两部分，Runbook checklist和Runbook操作步骤，下面将从几个方面详细介绍如何设计切换Runbook。 Runbook设计原则如下： 一个Runbook对应一次切换操作。
or MySQL) 其他云MongoDB 华为云DDS 其他云MongoDB迁移到DDS 自建MySQL 华为云RDS for MySQL 自建MySQL迁移到RDS for MySQL ECS自建MySQL 华为云GaussDB(for MySQL) ECS自建MySQL迁移到GaussDB(for
Data节点2AZ平均分布。索引分片至少设置（N/2）+1副本，在2AZ其中任意一个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。
华为云大数据组件 常用的华为云大数据服务组件如下，设计大数据部署架构时可参考： MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS） MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群，完全兼容开源接口，轻松运行Hadoop、
一起迁移，放到同一个迁移分组，C可以单独移动，如果需要可以放到另一个迁移分组。 二、迁移分批 企业上云过程往往是分批进行的，1个分批可以包含1个或多个迁移分组，每个分批都是上云过程的一个里程碑，迁移分批一般参考以下原则： 依据关联性分析结果，强关联的应用要放在一个分批 关联性强的
、可用性测试、安全测试等，确保每个功能模块在云环境中能正常稳定运行。 资源未打标签 该反模式是指云资源未正确打标签，导致资源管理困难，增加了查找、监控和管理的复杂性。 优化建议：所有创建的云资源都要打好标签，方便后续的运维管理和成本优化。 通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳
可能会降低系统的性能和安全性、造成不必要的成本浪费、增加维护难度，甚至导致项目的失败。以下是一些常见的上云方案设计时的反模式。 资源配置不合理 目标架构设计时，未根据业务负载需求合理配置资源，导致资源过度分配或不足，从而增加成本或影响性能。 优化建议：根据业务需求和应用特点，选
TPS/QPS：每秒处理事务数和每秒查询数，用于衡量数据库的吞吐量。 响应时间：包括平均响应时间、最小响应时间、最大响应时间、时间百分比等，其中时间百分比参考意义较大，如前95%的请求的最大响应时间。 并发量：同时处理的查询请求的数量。 成功率：指请求在一定时间内成功返回结果的比例。 华为云RDS提供了数据
题处理时长 决策组 由决策组负责人牵头对“决策点”进行决策 会务组 负责维护现场秩序，提供切换期间的会务保障。 每一行执行步骤都对应一个操作人和一个确认人（如涉及多人确认的情况，可以通过共享文档由多个分项确认人在线刷新确认进展）。 引导人通常是1~2个，是整个切换的总指挥（对于大
上述CCoE组织是针对企业大规模上云、用云和管云而建立的全功能团队，企业并不需要在云化转型早期就组建一个完整的CCoE组织。 云化转型早期主要是把第一批业务系统迁移或直接部署在云上，这个时候可以建立一个小型化CCoE组织，如下图所示，把必要的角色加入进来，足以支撑第一批业务系统的云化就可以。
停止源端应用服务（xxx个） 3.1 停止源端配置中心 消息队列数据迁移 4.1 消息队列MQ数据迁移 4.2 等待&确认kafka消费完成 确认源端的数据层数据静止 5.1 确认源端的redis数据静止 5.1 确认源端的MySQL数据静止 5.1 确认源端的MongoDB数据静止 数据一致性对比
er压力也比较大。使用华为云MRS服务时，推荐的方法是使用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 Hi
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。
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。 掌握数据库性能优化技术（如索引优化、分库分表）。
提升扩展性 扩展性指一个系统在面对不断增加的工作负载或请求时，在不改变系统架构或对现有系统进行最小修改的情况下，通过添加或调整资源（例如服务器、存储、带宽）而保持性能稳定、效率不降低的能力。云平台和云服务可以大幅提升应用系统的扩展性，平滑处理不断增加的用户、数据或事务量，而不
Nginx c/m系列 运维终端 跳板机 t系列 应用层 普通应用 Web服务 ac/am系列 高性能计算服务 转码服务 c/m系列 中间件层 自建中间件 自建Redis/RocketMQ c/m系列 数据层 自建数据库 自建MySQL/Oracle c/m系列 父主题： 云服务选型
复杂的计算和分析任务。 数据查询和分析： 对于大量的存储在大数据平台中的数据，需要提供灵活且高性能的查询和分析能力。这可以通过使用SQL查询引擎（如Hive）或分布式数据库（如Elasticsearch）等实现。这些工具和系统支持在海量数据集上进行查询、聚合和可视化，以提供数据洞见和决策支持。
他们的缺失会导致云资源的使用缺乏管控，成本失控，安全风险增加。由于缺乏专业的治理策略和措施，企业难以满足合规性要求，面临法律风险。此外，缺乏有效的监控和管理机制，无法及时发现和解决问题，影响业务稳定性。 关于如何建立一个功能完整的CCoE团队，请参考章节 云卓越中心 。 没有搭建Landing
点包括： 高可用性：将应用程序和数据部署在多个AZ上，确保即使一个AZ发生故障，其他AZ仍可提供服务，保证应用程序持续可用。 故障容错：在一个AZ发生故障时，可以快速地将应用程序和数据切换到其它正常的AZ上，以确保服务不中断。 地理冗余：将不同的AZ部署在不同的地理位置，可以防止
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