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应用部署参考架构 应用部署架构示例 参考架构库 父主题： 应用架构设计
应用层迁移方案 应用层通常部署在物理机、虚拟机或容器内，应用的类型包括有状态和无状态两种。应用的部署方式和应用状态是应用层迁移方案设计时需要考虑的因素，不同的部署方式和应用状态适用的迁移方案不同。 平迁部署在主机上的应用 传统架构的应用，通常部署在物理机或虚拟机，建议优先通过华为
Haydn是华为云面向合作伙伴和客户的数字化平台，当前Haydn已经积累了700+各类参考架构，企业可以根据业务场景搜索并引用华为云的应用部署参考架构，基于Haydn做架构设计，企业可以对参考架构做定制化修改，以更符合企业业务。 架构模板查找 登录华为云官网，在上方导航栏选择“解
设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，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任务调度平台和组件，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，建议部署架构设计时，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任务调度组件，部署架构设计
它涉及到如何有效地配置、管理和优化IT资源，旨在提升性能和效率、降低成本、增强灵活性，以支持企业的业务目标和战略。广义上的IT运营模式还包括组织结构、运营流程、角色和职责等要素。简单来讲，IT运营模式是指IT部门如何运作的方式。传统的IT运营模式侧重于部署在自建数据中心或IDC
大数据迁移流程每个阶段概述如下： 调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。
云平台的性能、可用性和安全性。设置警报机制，及时发现并解决潜在的问题。 系统监控和运维：设置系统监控和告警，确保及时发现和解决潜在的问题。配置基础设施监控工具，监测服务器、存储、网络等关键指标，并确保日志记录和错误报警机制正常运行。 安全检查和漏洞修复：进行安全检查，查找可能存在
机制，一旦产生预警则及时应对，避免产生异常高成本。在发生异常时，分析根因也至关重要。如发现异常成本时，需要确认是业务发展导致，还是资源过度配置或资源闲置导致，并根据根因进行扩大预算或者优化资源使用。 使用成本中心的成本监控，您可以及时识别成本的异常增长。 成本监控引入机器学习，对
多云战略的驱动力 当前多云战略正在成为一种主流趋势，越来越多的组织选择将业务系统部署在多个云服务商的云平台上，而不是依赖单一的云服务商。这种趋势的背后是多种因素的驱动，以下是一些主要的驱动力： 避免单云故障：将业务部署在单一云平台上存在单点故障风险。如果该云平台出现故障，例如大规模宕机或区
为什么要上云试点 上云迁移试点是企业在进行大规模上云迁移之前的重要步骤，它能够帮助企业在大规模迁移之前充分了解和评估各种因素，通过试点上云迁移流程与相关配置，企业可以提前识别出相关风险，为后续大规模上云迁移提供经验。 风险控制：上云迁移是一个复杂的过程，涉及到不同的系统和业务。通过进行迁移试点
台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。 数据安全和权限管理：审查和加强数据的访问控制和权限管理机制。确保只有经授权的人员可以访问敏
资源的安全配置工作。 租户负责部署配置：（1）其虚拟网络的防火墙，网关和高级安全服务等的策略配置；（2）租户的虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机和容器等云服务所必需的安全配置和管理任务（包括更新和安全补丁）、容器安全管理（包括容器集群、节点和容器的安全配置、访问控制安全配置等）、大数
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
方法请参考前面的数据迁移部分的内容。 根据云上大数据资源配置，修改源代码，例如版本、依赖库、数据库连接串，以及本地开发环境的库依赖配置等。 编译源代码，生成云上环境可执行的Jar包。 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。
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，
数据和信息。 一种常见的调研方式是通过企业内部的IT系统导出信息，例如配置管理数据库（CMDB）、云管理平台（CMP）、虚拟化管理软件等。这些系统可以提供有关硬件设备、网络拓扑、操作系统、应用程序以及相关配置和版本的信息，帮助调研人员了解企业的IT基础架构。 此外，问卷调查和访谈
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
务系统上线管理涵盖环境准备、组织宣贯、风险应急和割接上线实施等环节。 业务系统割接上线前云环境准备通常包含业务环境部署，数据同步（如迁移场景）、周边业务系统协同配置、内外部连通性确认等等，通过这些前提准备提前完成业务系统正常运行的基础平台环境的搭建，确保业务系统上线所需的基础环境处于就绪状态。
义容器镜像的构建过程，包括依赖安装、配置和启动命令。 容器编排与管理：如果需要管理多个容器实例、自动扩展和负载均衡等功能，可以使用容器编排工具，如Kubernetes。通过编写配置文件或使用命令行工具，定义容器的部署和运行方式。 网络和存储配置：配置容器之间的网络通信和访问外部资
维度的、按需定制和组合的各种安全和隐私保护功能和配置，涵盖基础设施、平台、应用及数据安全等各个层面。同时，不同的云安全服务又进一步为您提供了各类可自主配置的高级安全选项。这些云安全服务需要通过深度嵌入各层云服务的安全特性、安全配置和安全管控来实现，并通过可整合多点汇总分析的、日趋自动化的云安全运营能力来支撑。
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