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服务（Multi-cloud high Availability Service 简称 MAS），它源自华为消费者业务多云应用高可用方案，提供从流量入口、应用层到数据层的端到端的业务故障切换及容灾演练能力，保障故障场景下的业务快速恢复，提升业务连续性。详见华为云MAS高可用服务。
任务适配和改造、任务调优、部署、测试和验证。 大数据应用迁移：是将基于大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境。 大数据迁移遵循如下的流程： 图1 大数据迁移流程 其中大数据应用的迁移请参考应用迁移上云，本章只对大数据应用迁移的特殊注意点进行描述。 大数据迁移流程每个阶段概述如下：
种数据处理作业，可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等，以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可视化仪表盘、智能推荐系统、欺诈检测系统等。通过将大数据的分析结果与业务流程
义上的“迁移”，而是对现有应用的淘汰。 应用程序不再被业务使用。 应用程序的功能已被其他系统取代。 维护应用程序的成本过高，且其业务价值低。 应用程序的技术过时，难以维护和升级。 Retain 将应用程序保持在当前状态，不进行迁移。这通常是针对短期策略或正在进行更广泛的IT战略规划时的临时措施。
采用实施 概述 组建实施团队 基础设施部署 应用迁移上云 大数据迁移 应用现代化 云上创新 采用实施的反模式
上云试点 为什么要上云试点 如何选择试点应用 上云试点执行与总结 父主题： 方案设计
分批迁移：对于能分批迁移的，企业通常会将大规模迁移划分为多个批次进行。大规模迁移的执行主要是按照批次规划逐批次进行迁移，如下图： 图1 分批迁移 整体迁移：对于不能分批的，应用的关联关系往往非常复杂，只能选择所有业务系统整体一个批次迁移，如下图： 图2 整体迁移 父主题： 采用实施
概述 当企业上云规模逐渐变大，在云上有数十上百个应用系统和海量云资源，包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访问和操作这些云资源，量变导致质变，资源闲置、误操作、恶意操作、数据泄露和权限错配等风险将随着用云规模呈现指数级增长。 您需要开始着手构建精益化、集中
方案设计 概述 组建方案设计团队 基础环境设计 应用架构设计 大数据架构设计 制定6R策略 设计标签方案 上云试点 批次规划 成本预算计划 方案设计的反模式
基础设施的维护和管理，企业无需投入大量人力和资金进行IT基础设施的日常运维。而且云平台提供了智能监控系统和自动化运维系统可以大幅提升应用系统的运维效率，企业可以减少在应用系统运维领域的人力投入，进一步降低了运维人力成本。自动化运维也降低了人为错误的风险，从而减少纠错成本。 值得注意的是，云模
多。虽然规模很大，但任务之间关联关系很清晰，比如可以按照业务域进行清晰的梳理，此时我们可以对大数据按业务域进行拆分，将有关联的数据、任务、应用划分到一个批次进行迁移。分批次迁移可以有效的减少大数据迁移的风险，降低迁移方案复杂度，提高迁移效率。 大数据迁移通常按照主题域进行分批。主
然语言处理和情感分析等技术，AI可以实现更智能、人性化的客户服务，提高客户满意度。 智能生产和供应链管理：AI技术在生产和供应链管理方面的应用可以提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测性维护，提高生产线的运行效率和设备的可靠性。同时
以验证新系统的结果和原有系统的一致性。这可以通过比较作业输出、日志和指标等来判断两个系统的结果是否一致。 应用割接 最后，作业双跑一段时间没有问题后，就可以进行大数据应用割接，业务全部切换到新大数据平台。 设计大数据双跑方案 双跑方案是一种常见的大数据迁移策略，通过双平台同时运
MySQL等。详细信息请参考官网文档。 数据接入服务（Data Ingestion Service,简称DIS） 处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪
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