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仍能正常运行，企业可以使用云服务提供商的工具或容器编排工具来简化多AZ部署的管理。 负载均衡：使用负载均衡将流量分发到不同AZ中的应用程序实例，可以设置合适的转发策略，避免单个AZ过载，以确保即使一个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
验证 数据验证 业务验证 父主题： 应用迁移上云
）标注在标签内，以提示相关人员采取行动，进行性能优化。 协助安全加固：运维人员可以基于标签，进行安全策略实施权限分配，确保只有特定授权用户能够访问或操作某些敏感资源。 协助灾备恢复：为灾备时需要快速恢复的应用建立标签，以确保灾难发生后这些应用能够第一时间被重启。 父主题： 设计标签方案
精益化治理 概述 组织分级分域管理 精细化权限控制 集中化IT管理 全方位数据边界 精细化成本运营 父主题： 运维治理
Landing Zone参考架构 公司IT治理架构 组织和账号设计 整体架构设计 身份和权限设计 整体网络架构 公共服务管理 多账号统一管理 数据边界 父主题： Landing Zone设计
批次规划 概述 迁移批次规划的方法 大数据迁移批次规划说明 父主题： 方案设计
云上创新 概述 人工智能 大数据 区块链 元宇宙 物联网 父主题： 采用实施
采用实施 概述 组建实施团队 基础设施部署 应用迁移上云 大数据迁移 应用现代化 云上创新 采用实施的反模式
调研评估 概述 组建调研评估团队 基础设施调研 应用系统调研 大数据调研 调研方式 云服务选型 调研评估的反模式
方案设计 概述 组建方案设计团队 基础环境设计 应用架构设计 大数据架构设计 制定6R策略 设计标签方案 上云试点 批次规划 成本预算计划 方案设计的反模式
网络设计、整体安全设计、资源治理设计、运维监控设计、财务管理设计。 应用部署架构设计：应用部署架构是应用在云上的技术架构，应用部署架构要从接入层、应用层、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
、物理设备、电力等故障时导致业务整体不可用；对应到华为云上用户可以采用服务跨多可用区（AZ）模式部署，各可用区之间相互隔离，当一个可用区故障时，可将业务切换到另一个可用区，快速恢复业务。云服务产品基本都具备相关的能力，用户只需在选购时选择对应的能力即可完成部署。 两地三中心高可用
确，基于项目目标以及业务诉求明确验收用例、验收指标、验收标准，确保业务系统上云后的功能和性能指标满足要求，这一步通常需要提前拉通业务部门和用户进行核心业务流程、关键指标的确认，并由业务部门负责最终输出业务验收指标。任何项目的执行都离不开人，所以准备阶段必须组建一个项目团队，也就是
调研 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。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储
过虚拟现实技术，用户可以身临其境地参观名胜古迹、参加虚拟音乐会或观看虚拟体育赛事。这将为旅游业和娱乐业带来更广阔的市场和创新的商业模式。 数据收集和个性化体验：元宇宙技术可以收集用户在虚拟环境中的行为数据，从而为企业提供更深入的用户洞察和个性化体验。通过分析用户在虚拟空间中的行为
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
数字人技术打造虚拟形象，应用于虚拟主播、在线教育等领域，提供更具沉浸感的用户体验。 大数据分析则帮助企业深入了解用户需求，优化产品和服务，实现精准营销和精细化运营。 物联网技术将设备连接上云，实现数据实时采集和远程控制，催生了智能家居、智慧城市等创新应用。 华为云使得这些新技术唾手可
表1 传统应用和现代化应用比较 传统应用 现代化应用 单体架构，模块间耦合度高 微服务化架构，应用间充分解耦，快速组合 应用入口多，影响用户体验 以用户为中心，一站式个性化体验 无法快速响应新业务变化 面对新业务可快速组合和按需定制 新功能需求绑定大版本上线，需求交付周期长（年/月级）
标签最佳实践 标签设计原则 为华为云资源设计标签时，我们提供以下建议： 请勿在标签中存储用户身份信息或其他敏感信息。 对标签区分大小写格式，并跨所有资源类型一致地应用该格式。 虽然标签有长度规格上限，但尽量不要每个标签都达到标签规格上限，标签长度能标明含义即可。 提前识别标签的应
部署 云资源开通及配置 迁移工具部署 父主题： 应用迁移上云
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