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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。 python脚本 根据DRS任务的ID
上传Jar包，并在任务调度平台部署和配置Jar包。 执行调度任务，并根据日志检查任务执行状态和结果。 如果任务执行不符合预期，例如执行时间过长，需要查找根因并进行优化和验证。 按业务需要的时间配置调度任务。 您如果使用华为云的DataArts Studio作为大数据任务调度平台，可以参考官网文档进行Jar作业的配置。
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
调研大数据集群数量和功能划分：例如Hadoop集群、Spark集群、Hive集群等，并根据业务需求划分它们的功能，如存储集群、计算集群、查询集群等。 调研各个集群或组件负责的业务范围，以及它们处理的数据类型和数据流转的方式。 调研用于处理实时数据和离线数据的组件，例如实时数据可能使用Apache
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；
工作，这种场景的应用上线时间很容易被硬件的采购和发货周期阻塞和延迟。 图1 基于传统IT的应用生命周期 基于云计算的应用系统建设的基本流程没有变化，但要求应用生命周期的某些阶段（上图中浅黄色标示的阶段）需要进行调整以适配云计算的特点，进而充分发挥出云计算的价值。 首先，由于云平台
常用的数据库相关指标有： 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、
数据调研 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
安全配置基线 安全配置是信息系统的最小安全保障，云安全配置是云环境最基本的安全保证，是开展安全防护和安全运营的基础。 如果云服务没有达到安全配置基线要求，云上业务及资产将面临巨大安全风险。为了帮助客户提高云环境的安全防护能力，华为云为客户提供了华为云安全配置基线指南。该指南包括身
云的业务持续产生的云成本，另外一类是因为新规划业务产生的云成本，如新上云业务或者出海等在其他区域提供服务产生的云成本。由于云支出是可变的，没有一种预测方法可以适用所有场景， 结合基于趋势（已上云业务的历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预 测，
浪费和业务的中断。识别并避免这些反模式，对于确保云化转型取得成功至关重要。以下是几种常见的反模式，以及对应的优化建议。 云化战略与业务战略没有对齐 这种反模式表现为云化转型缺乏与公司整体业务战略的紧密结合，成为IT部门的孤立行为。云化战略的目标与业务目标脱节，高层领导对云化转型的
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集群组件，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。如果目标云平台上有对应的大数据集群组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大
、合规审计、资源组织和治理策略等。未建立Landing Zone就开始进行业务系统的迁移，意味着企业在没有统一的云基础架构和治理框架的情况下，将应用和数据直接迁移到云上，好比没有打好地基就盖房子，是一种常见的反模式。它会导致一系列问题，最终延误项目进度，增加成本，甚至危及安全性。
可能会影响调研评估的效率，也可能会导致调研评估结果不准确，无法支撑有效决策和后续的上云方案设计。以下是一些在上云调研评估中常见的反模式。 没有选择正确的调研方法 调研开始阶段，直接发各种复杂的调研表格给企业，进行信息收集，容易造成信息提供方抵触，从而影响调研的效率和结果的完整性及准确性。
不同行业有各自的行业标准和要求，例如部分电商零售行业，在凌晨后，交易数量大幅度减少，甚至没有交易，停服后也不会造成重大社会影响，可以在凌晨后使用停服切换方案。而部分交通出行行业，全天24小时有业务，并没有明显的业务低峰期，停服会造成较大的业务损失，可能需要选择不停服切换方案。 根据业务重要程度选择
迁移实施常见问题 关于迁移实施过程中的常见问题及答案，请查看如下链接。 主机迁移服务SMS的常见问题。 Redis数据迁移常见问题。 对象存储迁移服务OMS的常见问题。 数据库迁移的常见问题。 父主题： 迁移
live 应用层服务已做读写分离场景，每个服务只进行单独的读操作或写操作，没有同时进行读写的服务 简单 无需改造 应用层先做读写分离改造，然后停止写服务，读不停 应用层修改代码，拆分读写服务 应用层服务没有读写分离的场景 复杂 大 中间件层/数据层直接回收写权限 中间件层/数据层设置业务账号只读，收回写权限
调研应用部署架构 应用部署架构的调研是在试点迁移或大规模迁移阶段进行的，应用部署架构是基于单个应用进行调研的，主要调研应用的四层部署架构，即接入层、应用层、中间件层和数据层，同时还要调研每一层技术组件的详细信息，比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下： 调研应用的四层部署架构
在日志账号的CTS中统一创建组织追踪器，汇聚各个成员账号中CTS收集的审计日志，配置将组织追踪器的审计记录转储到日志账号的LTS中。 在上述LTS中可以集中查看所有成员账号的审计记录。 在LTS中还可以针对关键操作（如创建、删除资源）配置告警通知。 图2 多账号的统一操作审计 审计人员还可以基于C
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