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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 TB 数据分层
数据验证方法 数据分为数据库数据、中间件数据和文件数据，这三种数据的一致性验证方法和工具不同： 数据库数据一致性验证的方法如下表所示。 表2 数据库一致性对比方式 对比项 工具 描述 库和表级内容对比 DRS工具 查询对比数据库表的每一条数据，确保每一条的每一个字段都与源端数据库表一致。相较于行对比，内容对比较慢。
以安全运营账号为中心，在这里集中部署安全云脑（SecMaster）、数据安全中心（Data Security Center，DSC）、数据库安全服务（Database Security Service，DBSS）、数据加密服务（Data Encryption Workshop, DEW）、云证书管理服务（Cloud
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及安全组配置、互联网访问配置、访问通道加密配置、数据库认证和鉴权配置、数据库审计配置以及其他安全配置。
平滑扩容节点规格。 数据层可扩展设计要点 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
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： 方案1：不迁移，将Redis缓冲数据提前预热 方案2：使用Redis迁移方案迁移缓冲数据 Redis实例中的数据是持久化的，作为数据库使用 使用Redis迁移方案迁移持久化数据 Redis迁移方案
分回退，需结合业务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
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）放进一个迁移分组，迁移的时候要放同一批次，切换的时候要一起切。 依赖关系主要包括三种：共享数据依赖、共享服务器依赖、应用间的通信依赖。
适用于停机窗口较小，业务可接受短时间的跨云访问，跨云带宽和时延评估可以满足业务需求。 中 1 全部业务 分5~10次切换，应用灰度切流（1%，30%，…100%），然后数据层分批次切换（比如：第一批缓存+数据库，第二批缓存+数据库，第三批中间件消息队列等） 适用于停机窗口较小， 业务可接收短时间的跨云访问，跨云带
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行分布式、并行和实时处理的关键环节。主要的计算
式面临巨大挑战。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
设、运维和管理方式。传统模式下，组织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件，包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施，资源部署周期长，运维负担重，初始投资大。 云计算模式下，IT基础设施的建设和运维由云服务商负责，组织只需关
控运维系统等。 云服务 是指云服务商通过互联网或专有网络提供的各种IT服务，包括计算、存储、网络、安全、运维管理、数据库、中间件、大数据处理和AI等。用户可以按需访问这些服务，而无需自行购买和维护物理硬件和软件基础设施，只需为实际使用的资源付费。云服务的主要类型包括基础设施即服务
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。 深入理解数据建模、数据仓库、数据湖、数据治理等概念和技术。 熟悉各种数据库技术，包括关系型数据库和NoSQL数据库。 熟悉大数据
分析和记录目标应用所依赖的外部数据源和 API，例如外部数据库、文件系统、消息队列或第三方服务。确保这些依赖关系在迁移后能够正确访问和使用。 授权和安全关联关系 确定与目标应用有关的授权和安全关联关系。包括涉及身份验证、访问控制、令牌管理、IP白名单等方面的外部服务和机制。 合作伙伴和供应商关联关系
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
基础设施调研 基础环境调研的主要是企业当前的IT基础架构的现状和上云需求，包括资源信息、组网信息、安全架构、运维架构、访问权限管控、资源计量计费等。调研的方式主要是从IT系统导出（如CMDB、CMP、虚拟化管理软件），并结合问卷访谈。基础环境的调研主要是找企业的运维团队。调研人员
抽象出四个层级：接入层、应用层、中间件层、数据层。 图1 应用的四层部署架构设计 接入层：为外部访问提供了访问入口，云上业务部署在VPC私有网络中，与外部网络是隔离的，当外部需要访问VPC业务时，通常可以通过如下两种方式： 专线：云专线是搭建用户本地数据中心/其他云厂商与云上虚拟私有云（Virtual
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：
Excellence 云卓越中心 CFW Cloud Firewall 云防火墙 CMDB Configuration Management Database 配置管理数据库 CMM Cloud Maturity Model 云化成熟度模型 CNCF Cloud Native Computing Foundation
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