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跨AZ高可用设计示例 跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障
设计Runbook Runbook设计原则 Runbook角色设计 Runbook Checklist设计 Runbook操作步骤设计 Runbook参考模板 父主题： 应用迁移上云
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。
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：Jar类任务、SQ
性能设计 性能是目标架构设计中需要考虑的非常重要的一个方面。上一小节介绍了可扩展性设计，性能设计要考虑很重要的一点就是扩展性，可以说可扩展性是高性能的必要条件， 影响云上应用性能的主要因素包括以下几个方面： 针对计算资源，延时是操作执行之间所花的等待时间，也是云计算性能的最直接表现；
可用性设计 可用性定义 AZ故障域说明 云上高可用方案 双AZ高可用设计 两地三中心高可用设计 跨AZ高可用设计示例 父主题： 应用架构设计
数据库中间件层：分布式数据库中间件采用华为云DDM，DDM本身集群部署，随着数据库业务增加，可平滑扩容DDM集群的规格，应对更大量的数据库处理。 数据库层：华为云RDS数据库可平滑扩展只读数据库的实例，应对大量数据读的场景；配套DDM实现多套实例水平扩容，将大表的数据做水平拆分，均匀拆分到多个数据库实
查反向迁移同步任务的状态，确保无异常报错或告警。 参数一致性检查：核对源端参数和目的端云服务参数的一致性，如数据库的字符集一致性，数据库的用户名等一致性等。 父主题： 设计Runbook
安全设计原则 华为云根据自身安全实践和成功交付大量项目的经验，提炼了如下十大安全设计原则，你可以在此基础上设计企业在云上的整体安全方案。 零信任原则（Zero Trust Principle） 遵循“永不信任，始终验证”的安全理念，假设任何人或程序都不可信，无论是内部用户、外部用
持续优化调整。 设计存在单点故障 架构设计时未考虑高可用性，导致关键组件成为单点故障，一旦发生故障，整个系统将无法正常工作。 优化建议：实现冗余设计，采用负载均衡策略，确保应用的关键服务在多节点上运行，提升系统的可靠性和可用性。 架构设计未考虑业务的地理分布 设计云上部署架构时，
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
大数据集群设计 设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平
自动探测切换可进一步降低故障恢复时间。 图1 三AZ高可用设计 设计要点： 生产数据中心和容灾中心分别部署在华为云 2 个不同 Region。 生产中心采用双AZ部署（双活、热备），容灾中心单AZ。 在生产和容灾中心分别部署RDS数据库实例，数据库 1:1:1 主备复制。 生产和容灾中心产生的配置、日志、快照和备份等，通过
法决策的情况发生。 回退决策点设计原则如下： 每个切换阶段设计最晚的执行完时间，超时需要决策是否进行回退。 核心表数据比对结果不一致，需要决策是否回退。 核心的P0测试用不通过，需要决策是否回退。 性能验证不达预期，需要决策是否回退。 父主题： 设计Runbook
卓越架构设计 我们基于华为公司自身的云上架构设计经验和业界最佳实践整理了卓越架构技术框架（Well-Architected Framework，简称WAF），为架构师、软件工程师、运维工程师等技术人员提供一套云上架构设计原则和最佳实践，其目的是帮助企业在云上设计、构建和运营高韧性、高安全、高性能且成本最优的应用系统。
云上高可用方案 公有云上业务的可用性，由应用层的可用性，架构设计的可用性、云服务的可用性共同决定。业务可用性目标的达成是一项系统工程，公有云模式下，业务的可靠性取决于客户对整体业务架构的可用性设计、运维规范管理（如：备份机制、日常演练、人员操作规范等）。 图1 业务可用性方案 华
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，可以防止地区范围的故障，例如自然灾害或电力中断对整个系统的影响。 企业可以基于AZ故障域进行应用的高可用性署设计，设计时可以考虑如下方面： 跨AZ部署：将应用程序的不同组件部署在多
LA（Service-Level Agreement）来衡量，各类云服务都有承诺的SLA标准。不同SLA级别对应的停机时间如下表所示： 表1 SLA级别表 SLA 每周故障时间 每月故障时间 每年故障时间 99% 1.68 小时 7.2 小时 3.65 天 99.90% 10.1
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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