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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，主备切换时VIP漂移至新的主节点，应用感知小（只在切换瞬间有秒级中断）。
双AZ高可用设计 公有云最常用的就是双AZ高可用方案，应用的四层架构（接入层、应用层、中间件、数据层）建议实现端到端的双AZ部署，如下图所示。 图1 双AZ高可用设计 设计要点： 业务模块：集群部署的业务，资源分别部署到 2 个AZ内，并通过 ELB 实现双AZ的负载均衡；单点业务ECS可通过
化数据。结构化数据包含各类数据库，例如MySQL数据库、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要为业务提供即时数据支撑，包含数据查询、计算、分析、修改等操作。业务连续性高的业务，很依赖数据库迁移工具的实时同步能力。在
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
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
组建方案设计团队 在企业推进上云方案设计的过程中，构建一个高效且专业的方案设计团队是确保项目成功的关键。该团队将负责设计全面的上云方案，涵盖上云技术架构、业务架构优化、成本效益分析、安全合规等多个维度，以保障上云方案的可行性。企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一
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
件等。云安全则基于虚拟化技术和云服务商的基础设施，安全防护需要考虑虚拟化层、多租户环境下的数据隔离、API接口安全等新挑战。 在安全责任方面，传统IT环境中，企业对所有的安全层面负全责，涵盖物理硬件、网络、操作系统、应用程序和数据等。而在云环境下，采用的是安全责任共担模型。云服务
设计 大数据在云上的部署架构设计请参考大数据架构设计，本节不再赘述。这里重点介绍数据迁移方案和任务迁移方案的设计。 设计数据迁移方案 大数据的数据迁移涉及到3类数据，如下表： 表1 大数据迁移的三类数据 分类 说明 元数据 Hive元数据或外置元数据 存量数据 历史数据，短期内不会变化
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；
应用部署架构示例 下图是音频类应用的云上部署设计参考架构： 图1 应用部署架构设计示例 设计要点： 用户接入采用多线路动态BGP，实现公网访问线路的自动容错，可靠性高； 华为云ELB采用集群跨可用区高可靠部署，单数据中心机房故障对业务无影响； 应用接入层采用跨可用区集群部署，单可用区的故障不会影响到全局业务；
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
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
影响进行判断和决策。比如当天同时切换了10个应用系统和10套数据库，若某一套数据库切换失败是全量回退还是只回退这1套数据库，判断依据需要业务部门评估应用跨云访问数据库和应用之间跨云访问时延是否满足要求等。 总之，在设计切换Runbook时，要充分考虑回退操作，制定合理的回退方案和
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 Service，简称CSS） 基于Elasti
向它的外部客户提供服务的软件系统，如直播系统、网络游戏、SaaS软件等。不同的产品部署在不同的子账号中，产品之间保持严格隔离，在账号内部可以基于VPC为各个产品规划生产环境和非生产环境。这种模式特别适合互联网企业和SaaS软件企业。 IT管理账号规划 针对企业的中心IT部门，在华
和准确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效的数据存储能力，以承载海量的数据。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
其中安全性、成本和可运维性这三个设计要素是全局的，在基础环境中进行统一设计，应用部署架构设计时可以直接适配使用。因此，应用部署架构设计需要重点关注的是可用性、可扩展性和性能这三个要素，下面重点介绍这三个要素的设计： 父主题： 应用架构设计
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
数据集群上的应用进行安全管理。 再以数据库服务为例，租户应负责：数据库引擎的生命周期管理及数据库安全管理，包括（1）缺省使用最新的实例版本、及时根据官网提示和漏洞通告升级版本等；（2）梳理资产分类及制定数据库实例防护策略，如数据库主备及集群设计、数据灾备及恢复策略、VPC及安全组
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