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环境等无异常(DBA单独一根网线,提前准备好大交换机) 是 否 测试客户端检查 测试团队 测试人员清理客户端以及浏览器缓存 是 否 Runbook切换操作 完成切换前准备和检查后,企业就可以按照Runbook中的计划和步骤进行正式切换了,每个任务都要严格按照Runbook中的操作命令进行操作
应用和定时任务的启停经常有顺序,需梳理应用和批处理任务的启停顺序,避免启动顺序不当造成业务影响。 由于公网DNS的域名解析有缓存功能,所以通常会出现虽然系统已切换到目的端,但是仍然有访问流量转发到源端的场景。
主机安全 主机安全服务(Host Security Service,HSS)是以工作负载为中心的安全产品,HSS通过对主机、容器进行系统完整性的保护、应用程序控制、行为监控和基于主机的入侵防御等,保护工作负载免受攻击。
DCS数据查询对比两端数据 使用redis查询命令:info keyspace 在线迁移 在线迁移不光可以迁移全量数据,还可以实时同步迁移过程中的增量数据,但是这种迁移方法,需要源端与华为云目标端之间内网互通,而且源端Redis未禁用SYNC和PSYNC命令。
云搜索服务(Cloud Search Service,简称CSS) 基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。
图1 双跑场景 推数场景:适用于数据源主动向应用推数的场景,切换点在数据源,需要停止旧数据源推数,配置并启动新数据源向应用推数,将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。
Redis数据迁移服务:用于自建Redis或其它云Redis服务(要求源端Redis已放通SYNC和PSYNC命令)向华为云上Redis(DCS服务或自建Redis)数据迁移,具体使用方法请查看DCS数据迁移帮助文档。
使用Dockerfile定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。
对应的应用服务和批处理任务;启动源端和其共用中间件和数据库的应用服务和批处理任务; 域名切换到华为云,进行功能和性能验证,确保业务正常。
图4 中间件层Kafka高可用设计示例 中间件层- Elasticsearch高可用 Master高可用:ES Master节点3AZ分布(2+2+1)。在任意一个可用区不可用时,集群依旧有超过半数的法定主节点选举个数,保证Master的正常选主。
Runbook要细化到每个执行命令,尽量脚本化或工具化,操作人直接执行即可,不需要现场临时定制,避免出现人为事故。 Runbook步骤中有并行操作和串行操作,要标记好串并行顺序,避免人为操作不当影响切换时长和切换结果。
概述 根据Flexera在2024年发布的《State of the Cloud Report》报告显示,管理云成本成为企业用云的头号挑战,企业的的云成本平均超过预算15%,平均有27%的公有云成本是浪费的,51%的企业已经成立了专门的FinOps团队,另外有20%的企业计划在未来一年成立
SMS主机迁移过程中,无需中断或者停止业务,只需在”持续同步”状态时,启动目的端前停止业务,大大减少业务中断时间。关于主机迁移服务的更多详细信息,请参考SMS主机迁移服务。
微服务引擎(Cloud Service Engine,CSE),是用于微服务应用的云中间件,支持华为云贡献到Apache社区的注册配置中心Servicecomb引擎、开源增强的注册配置中心Nacos引擎和应用网关。
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; DCS Redis跨AZ主备部署,确保跨可用区的高可靠;DMS Kafka构建跨双可用区或三可用区集群,确保消息的高可靠;CSS云搜索引擎服务可以跨AZ集群部署,单AZ的故障不影响业务运行
容器:容器虚拟化技术已经成为广泛认可的容器技术服务器资源共享方式,容器技术可以在按需构建容器技术操作系统实例的过程当中为系统管理员提供极大的灵活性。
项目准备 决策层做出云化决策后,项目进入启动前的准备阶段。准备阶段主要目的是为项目启动提供完整的项目目标、项目范围、项目计划、项目管理机制、项目验收标准,并组建项目团队。
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。
计算服务选型 华为云提供的计算服务主要是ECS(Elastic Cloud Server)服务和CCE(Cloud Container Engine)服务,华为云提供了很多ECS的实例类型,如下表所示,以满足多样化的计算场景需求。
这可以通过使用SQL查询引擎(如Hive)或分布式数据库(如Elasticsearch)等实现。这些工具和系统支持在海量数据集上进行查询、聚合和可视化,以提供数据洞见和决策支持。 任务调度: 大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。