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现有的应用程序无法满足业务需求。 维护现有应用程序的成本过高，且有更合适的替代方案。 市面上有成熟的 SaaS 产品可以满足业务需求。 希望快速部署新的功能和服务。 在6R策略中，真正涉及迁移到云的策略只有Rehost、Replatform和Rearchitect，这三种策略的对比情况
由CCoE团队负责集中部署和运维，所以CCoE团队更容易识别出各个业务系统所需要的公共资源，进而集中部署和管理这些公共资源，同时也需要通过集中化的手段统一管理所有业务单元下的云资源，并进行集中的安全运营和成本管理。应用团队完全不用关心基础设施和云资源的部署和管理，可以将主要精力放
施工作，包括数据迁移、应用迁移、系统配置、业务割接等，确保迁移过程的数据一致性、安全性和性能。迁移实施工作属于一次性工作，经常会外包给云服务商或者云实施专业服务提供商。 云架构师：来自IT架构部门或具备深厚云技术背景的专家，负责云上架构的部署和优化，为实施团队提供技术支持和指导。
调研评估工程师：由IT主管指派，来自IT部门，对企业现有的IT基础设施、业务系统、应用架构、数据存储、安全策略等进行全面调研和评估，包括硬件配置、网络架构、软件版本、依赖关系等；分析这些设施与云服务的兼容性和迁移难度，评估将现有系统迁移到云平台的可行性。调研评估工作属于一次性工作，
专家，负责设计云上技术架构，包括选择合适的云服务（IaaS、PaaS、SaaS），基于四架构六要素设计云上目标架构，确保技术选型合理、资源配置最优，并为各项技术决策提供咨询。 数据架构师：由IT主管指派，来自IT部门的大数据团队，负责设计企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和数据治理。
目的端检查：通知云厂家进行资源日常状态的巡检和高可用性检查。另外目的端切换后就是正式生产环境，要确保告警、监控、日志、安全策略均已完成配置并做最后一次检查和确认。 正向迁移任务的状态检查：系统切换前通常迁移任务已经创建完成，并在增量同步状态中，确保迁移任务的增量同步状态正常，无异常报错或告警。
10G的情况下，不建议使用该迁移方案。 图1 Redis离线迁移方案 迁移过程如下： 源Redis数据备份导出： IDC：使用第三方工具或配置策略将备份数据落盘（方法见Redis-cli或Redis-port）； 使用备份功能将rdb文件输出到S3中。 备份数据上传至OBS： EC2：使用OBS
数据层或应用整体切换不停服方案 准备工作： 华为云应用层和数据层已完成迁移； 华为云应用层和数据层已完成业务验证，可正常使用。 业务切换： 修改两边的配置，使源端应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，目标端的应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，实现双写。注意：双写的数据一致性由应用逻辑保障；
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 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
将批次划分到合适的大小，以确保有足够的人力和技术资源来执行迁移过程，并将风险降至最低，业界最佳实践一个批次跨度 4~8周最合适，时间指的是（部署、迁移、切换），不包含准备阶段。 一个分批不能太大，太大增加迁移风险 根据业界最佳实践，一个批次不应超过20个应用程序、150 个服务器和
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、S
建立覆盖涵盖全技术堆栈的纵深防御机制，将多种类型的安全控制应用于所有技术堆栈，包括网络边缘、VPC、云存储、ECS实例、操作系统、应用程序配置和代码等。 安全和成本平衡（Balance between Security and Cost） 尽管安全领域强调纵深防护，但越全面的安全
述如何进行成本优化和持续成本运营。 新增收入 云计算不仅可以降低成本，还可以帮助企业创造新的收入来源： 缩短产品上市时间: 云平台可以快速部署和扩展应用，帮助企业更快地推出新产品和服务，抢占市场先机，从而获得更多的市场份额和收入。 拓展新市场: 云平台的全球覆盖能力，使得企业更容
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集群组件，部署架构设计时，
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
合规性和安全性：安全运营人员可以根据应用数据的敏感度对资源配置标签，确保应用和数据遵循相应的安全和隐私法规，或内部/外部的审计需求。 协助故障排除：运维人员可以利用标签快速定位受影响的资源，加速问题的诊断和解决过程。 协助自动化运维：运维人员可以根据标准化的标签来编写脚本或配置规则，实现自动化任务。比如，自
业务变化。如在进行一些促销活动时，对资源的需求往往比正常要高出多倍，这时企业在云上就可以通过可视化界面或者 OpenAPI 快速升级资源的配置，将资源调整到更高规格的实例上（如更多的 CPU、内存、带宽、磁盘空间等），以应对活动的流量冲击；而在活动过后，又可以将规格收缩回原来的规格，达到降低成本的目的。
根据不同场景选择不同的解决方法，并且结合多种方法，这样可以更容易地找到一种与需求符合的方法； 不断迭代的方法，使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择； 性能度量 设置性能度量和监控指标，以捕获关键的性能指标； 使用可视化技术呈现性指标和性能问题（如：异常状态、低利用率等）； 性能监测
间、资源利用率、并发性等。通过监测作业的执行指标和性能指标，可以评估迁移后的作业性能是否符合预期。如果作业的性能有问题，可能需要调整作业的配置参数、优化作业代码或考虑资源调配的问题。 在作业验证过程中，可以使用监控工具、日志分析和数据校验等手段，确保迁移后的大数据任务的可靠性和稳定性。
合规遵从 不合规造成的经济损失，包括赔偿和罚款。 提升可持续性 碳排放减少量。 技术驱动力 提升资源弹性 资源利用率。 资源扩容速度、资源部署时间。 提升系统韧性 RPO、RTO。 P1、P2、P3、P4事件数量。 提升扩展性 系统扩容速度。 提升安全性 安全事件数量。 安全事件导致的经济损失，包括赔偿和罚款。
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