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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。
智能运维工具能够提高运维工作的效率和质量，降低人力成本。尤其是AI 时代，通过引入自动化、智能化等技术手段，团队可以更加高效地管理和维护系统，有几个原则： 选择合适的工具和技术，确保其与业务需求和技术栈相匹配，如自动化部署、故障预测、智能定界定位等。 将工具与现有系统进行整合，根据
流程和业务场景，如ERP、CRM、营销管理系统等。业务系统的开发、测试和运行需要消耗一定的计算、存储、网络、安全、数据库、中间件、大数据、AI服务等资源。大型业务系统能够包含多个子系统。 IT管理系统：为了支撑业务系统的长期安全稳定运行所建立的IT支撑和管理系统，如安全运营中心、IAM和监控运维系统等。
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
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
景图，而在迁移试点和大规模上云阶段，则需要打开到每个应用系统的详细技术架构，收集每个应用系统的技术组件的详细信息，如组件版本信息，组件相关配置参数等。 大数据调研：先调研大数据的整体技术架构，然后逐步打开调研详细的信息。 每次的调研工作按照以下6步执行： 根据上云阶段，确定调研目的，梳理需要调研的信息。
擎服务实现业务容器化部署，可通过CCE工作负载弹性伸缩能力实现APP业务的水平扩展，随着负载增加，APP业务POD能自动扩展，随着负载的降低，APP业务POD自动减容，支持配套应用性能监控（AOM）实现告警策略自动触发扩容或减容； 若应用层使用ECS进行部署，则可通过华为云弹性伸
竞价计费：适应于业务稳定性不高，中断也不影响业务的场景，目前仅ECS支持。 优化计费模式与节省成本 华为云提供计费模式的优化建议，帮助企业在不改变资源性能的情况下，通过调整计费模式来节省成本。 按需转包年包月成本优化评估：自动识别客户长期按需使用的资源（比如云主机、云硬盘、RDS数据库），按需转包周期的
练度，减少中断时长，确保切换过程的顺利进行。 预防问题：演练可以帮助发现可能存在的问题，比如切换过程中的应用和批处理任务启停顺序问题、网络配置问题、数据一致性对比等问题，从而提前进行预防和解决。 团队配合：演练可以让团队成员熟悉切换的全流程和切换步骤，从而更好地协同工作，提高团队配合效率。
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
物联网 物联网是指将各种物理设备和传感器与互联网连接起来，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
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
图所示。在这种运营模式中，所有业务系统都由专门的应用团队独立运营，应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资源的成本管理。中心IT团队仅负责制定统一IT标准和IT流程，通过发文
了解过去6个月各企业项目的原始成本月度数据。 按区域汇总的月度成本 了解过去6个月按照区域汇总的原始成本月度数据。 ECS的月度按需成本和使用量 了解过去6个月云主机每月按需原始成本和按需使用量情况。 容器成本洞察 了解CCE集群、命名空间、工作负载粒度的成本分布和趋势。 父主题：
为什么需要Landing Zone 为了实现业务单元的安全和故障隔离，华为云的推荐做法是将不同业务单元的应用系统分别部署在不同的账号中。华为云账号具备以下三个属性。 华为云账号是一个资源容器，用户可以在其中部署任意云资源和上层业务应用系统，不同的账号相当于不同的资源容器，账号之间是完全隔离的。因此在一个
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
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