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选择合适的数据存储方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。 确保数据的质量、安全性和合规性。 与应用架构师和云架构师紧密合作，确保数据架构与整体架构的兼容性。 深入理解数据建模、数据仓库、数据湖、数据治理等概念和技术。 熟悉各种数据库技术，包括关系型数据库和NoSQL数据库。 熟悉大数据
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
方法，请参考官网帮助文档。 数据库安全 数据库安全服务（Database Security Service，DBSS），是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库的安全。包括用户行为发现审计
S迁移工具来迁移，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。
基础设施调研 基础环境调研的主要是企业当前的IT基础架构的现状和上云需求，包括资源信息、组网信息、安全架构、运维架构、访问权限管控、资源计量计费等。调研的方式主要是从IT系统导出（如CMDB、CMP、虚拟化管理软件），并结合问卷访谈。基础环境的调研主要是找企业的运维团队。调研人员
署在大数据集群上的应用进行安全管理。 再以数据库服务为例，租户应负责：数据库引擎的生命周期管理及数据库安全管理，包括（1）缺省使用最新的实例版本、及时根据官网提示和漏洞通告升级版本等；（2）梳理资产分类及制定数据库实例防护策略，如数据库主备及集群设计、数据灾备及恢复策略、VPC及
退还是部分回退，需结合业务影响进行判断和决策。比如当天同时切换了10个应用系统和10套数据库，若某一套数据库切换失败是全量回退还是只回退这1套数据库，判断依据需要业务部门评估应用跨云访问数据库和应用之间跨云访问时延是否满足要求等。 总之，在设计切换Runbook时，要充分考虑回退
需求。 中 1 全部业务 分5~10次切换，应用灰度切流（1%，30%，…100%），然后数据层分批次切换（比如：第一批缓存+数据库，第二批缓存+数据库，第三批中间件消息队列等） 适用于停机窗口较小， 业务可接收短时间的跨云访问，跨云带宽和时延评估可以满足业务需求，且切换多次对内外部影响可控。
格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。详细信息请参考官网文档。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS） 基于Elasti
切换之前同时要检查反向迁移同步任务的状态，确保无异常报错或告警。 参数一致性检查：核对源端参数和目的端云服务参数的一致性，如数据库的字符集一致性，数据库的用户名等一致性等。 父主题： 设计Runbook
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
云服务性能测试（以数据库为例） 对于大多数应用系统来说，整个系统的瓶颈往往在数据库。因为应用的其他组件，例如网络带宽、负载均衡、应用服务器、中间件等比较容易实现水平扩展，但对于数据库，由于数据一致性要求高，多数业务系统仍然采用数据库主备方式实现，未实现数据库的分布式架构。 常用的数据库相关指标有：
部署和运行任意软件，其中可能包括操作系统、数据库、中间件和应用程序。用户不控制底层云基础设施，但可以控制操作系统、存储、部署的应用程序以及可能的有限的网络组件（例如主机防火墙）。 PaaS PaaS 将DevOps工具链、中间件、数据库、微服务引擎、大数据等平台资源以云服务的形式
组件或资源相关的信息，例如，可以查找应用之间的相互调用关系，比如从一个应用到另一个应用的URL或API调用；还可以查找应用与数据库之间的连接信息，如数据库地址、用户名和密码等。 构建关联图谱：将提取到的关联信息组织成图谱或关系模型，这可以是有向图、无向图或其他合适的数据结构，用于表示应用间的关系和依赖。
日刷新/周刷新/月刷新/实时更新 任务执行区间 让数据迁移、数据校验和业务高峰期错开。 离线任务上班前和下班后执行 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取，并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题： 大数据调研
也可参考下图绘制应用的部署架构图： 调研方式如下图所示： 图1 调研方式 调研技术组件的详细信息 调研单个应用的部署架构所涉及的各个技术组件（包括主机、数据库和中间件等）的详细信息，包括资源规格、版本、容量、配置等，如下表格所示。 表2 主机信息调研表示例 主机名 主机类型 (ECS/物理机) 规格
求次数、数据传输量等计费。 网络资源成本 互联网带宽、公网IP地址、NAT网关、负载均衡器、VPN等网络服务的费用。 数据库成本 关系型数据库、NoSQL数据库等服务的费用，通常按实例规格、存储空间、请求次数等计费。 安全运营成本 为保护云上数据和应用系统的安全而使用网络防火墙、
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），按需转包周期的转换建议和节省评估。客户可重点关注高节省低风险的节省建议（“预计月度节省”高且“盈亏平衡时间”短）。 资源包购买建议：根
云卓越中心 CFW Cloud Firewall 云防火墙 CMDB Configuration Management Database 配置管理数据库 CMM Cloud Maturity Model 云化成熟度模型 CNCF Cloud Native Computing Foundation
和准确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效的数据存储能力，以承载海量的数据。常见的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、列式数据库（如HBase）等。这些存储系统提供高可靠性、可扩展性和容错性，以支持大规模数据的存储和访问需求。 大数据计算： 大数据计算是对海量数据进
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