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Service,DRS)进行迁移,实现跨云平台数据库迁移、云下数据库迁移上云或云上跨Region的数据库迁移等多种场景,用于数据库在线迁移和数据库实时同步的云服务。DRS服务是一种易用、稳定、高效,用于数据库平滑迁移和数据库持续同步的云服务。DRS围绕云数据库,降低了数据库之间数据流通的复杂性,有
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 SDRS 作AZ级容灾。 云服务高可用:主备节点分别双AZ部署。
主机迁移是典型的Rehost迁移方式,虽然主机(服务器)上可以承载各种系统应用如Nginx代理、数据库、容器、中间件、大数据等,但由于数据库/中间件/大数据等应用是以数据为核心,对于这类数据层面的迁移我们通常会采用独立的数据迁移方式而非主机迁移,这里讲的主机迁移对应的迁移层级为应用和操作系统。主机迁移的方式主要有以下三种:
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; 业务容器POD多副本均衡的跨AZ部署,通过华为云CCE容器引擎的调度策略实现,从而确保业务负载跨数据中心高可靠;
抽样内容对比。 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
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化,为上层业务逻辑的实现提供数据支持,数据层包括两类数据,结构化数据和非结构化数据。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
接入层技术4种,分别是Nginx/Openresty、硬件或软件负载均衡器,微服务网关Kong/Zuul、DNS。通常采用重新配置的方式进行迁移,具体如下: 表1 接入层迁移方式 技术组件 功能说明 迁移方式 nginx/openresty 使用nginx或openresty做流量转发
大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合,对于企业来说,如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面: 数据驱动决策:大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力,为决策提供支持。通过对历史数据和实时数
负责云上数据库的部署、配置、监控和维护。 确保数据库的高可用性和数据安全,定期进行备份和恢复演练。 优化数据库性能,解决查询慢、锁等待等问题。 管理数据库的权限和访问控制,确保数据合规性。 熟悉云平台的数据库服务和数据库管理服务。 熟悉主流数据库(如MySQL、PostgreSQL等)的管理。
数据边界 华为云提供了全方位数据边界保护您的敏感数据,全方位数据边界基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑起一道坚固的数据安全屏障。确保只有经过严格验证的可信身份,在符合安全标准的可信网络环境中,方能获得对特定资源的访问权限,从而保障数据安全。如下图所示,可信身份从互联
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题: 采用实施
TB 数据分层 调研数据分层主要用于迁移优先级和数据校验标准。 数据接入层、中间层、结果层 数据权限 根据源端数据权限控制组件的不同,选择不同的权限数据迁移方式 Sentry、Ranger等 数据重要性 调研数据重要性的目的是区分核心数据和非核心数据,用于迁移优先级和数据校验标准。
最常用的切换方式,停止服务切换能重复保证数据一致性 低 低 0.5~3.5 停写不停读切换 较少用的切换方式,需要业务整改来实现停写不挺读,停止写服务切换能充分保证数据一致性 低 中 不停 0.5~3.5 不停服切换 很少用的切换方式,需要业务整改来实现双写或者双向同步,不停服切换需要业务改造来保证数据一致性,复杂度和难度较高
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题: 调研评估
移工具来迁移,消息中间件,一般不迁移,待消费者服务消费完通道内的消息后,整个消息中间件直接切换到华为云。 数据层:包括数据库、对象存储、文件系统,数据库一般通过华为云的数据迁移工具DRS做迁移,对象存储一般通过华为云对象存储迁移工具OMS做迁移,文件系统一般通过Rsync等迁移工具来迁移。
、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取,将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成: 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、数据合并等操作,以确保数据的一致性和准确性。 数据存储: 大数据平台需要具备高效
起来,实现设备之间的通信和数据交换。以下是物联网如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面: 智能家居和智慧城市:物联网技术可以将家居设备、城市基础设施和公共服务连接起来,实现智能化管理和优化资源利用。通过物联网,人们可以通过手机或其他终端设备控制家居设备,实现智能家
和故障转移机制来实现,以确保在硬件或软件故障情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性:在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施,以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益:在云上部署大数据集群时,需要考虑
图1 大数据的数据迁移顺序 元数据迁移 首先,进行元数据的迁移。元数据是描述数据的数据,包括数据结构、数据定义、数据关系等信息。在元数据迁移阶段,需要将原始数据的元数据信息导出,并在目标系统中重新建立或导入元数据,以确保目标系统能够正确理解和解析数据。 历史数据迁移 在元数据迁移完
已适配ARM的大部分应用场景 鲲鹏内存优化型 鲲鹏 km 与m系列相比,采用鲲鹏处理器,价格更低 数据库/内存数据库 鲲鹏超高I/O型 鲲鹏 ki 与i系列相比,采用鲲鹏处理器,价格更低 大数据/缓存数据库 鲲鹏AI推理加速型 鲲鹏 kai 与ai系列相比,采用鲲鹏处理器,价格更低 深度学习、科学计算、CAE