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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。
负责管理云平台的日常运营,包括资源分配、成本控制、性能监控等。 推动云最佳实践: 负责推广云最佳实践,例如 云采用框架CAF和卓越架构技术框架WAF,帮助企业构建高效、可靠、安全的云基础设施和应用系统。 供应商管理:评估和管理云服务商,根据自身业务需求,选择最合适的云服务商及其优势服务,最大化地发挥云计算的价值。
10G的情况下,不建议使用该迁移方案。 图1 Redis离线迁移方案 迁移过程如下: 源Redis数据备份导出: IDC:使用第三方工具或配置策略将备份数据落盘(方法见Redis-cli或Redis-port); 使用备份功能将rdb文件输出到S3中。 备份数据上传至OBS: EC2:使用OBS
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
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
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。
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
应用架构、部署架构、依赖关系等信息。 负责设计和管理业务系统在云上的应用架构,包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等,确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。 与数据架构师和云架构师紧密合作,确保应用架构与数据架构和云架构的兼容性。 指导开发团队进行应用开发和部署。 深入理解
用小循环的每个阶段概述如下: 调研:对应用的技术架构进行详细的调研,详细到具体的技术组件和版本信息。 设计:深度调研结果,给出云上的技术架构和规格选型,输出详细的迁移方案和切换方案。 部署:创建云上资源,上云适配改造(如涉及),并做目标环境测试。 迁移:将源端应用和数据迁移到云上目标环境。 验证:进行数据和业务验证。
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
为华为云资源设计标签时,我们提供以下建议: 请勿在标签中存储用户身份信息或其他敏感信息。 对标签区分大小写格式,并跨所有资源类型一致地应用该格式。 虽然标签有长度规格上限,但尽量不要每个标签都达到标签规格上限,标签长度能标明含义即可。 提前识别标签的应用场景,比如成本管理、运维和自动化、细粒度权限控制、
成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计:大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计,其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构
障相互隔离。企业可在此基础上构建如下场景的高可用体系: 单AZ部署:通常情况云上不建议单AZ部署,除非是对时延特别敏感的业务,无法接受同Region的AZ间时延,这种情况可以考虑单AZ部署,利用云服务主备、集群化部署模式来满足单个业务节点故障时快速恢复业务的需求,主要利用集群内节
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题: 方案设计
大数据迁移上云时,是选择整体迁移还是分批迁移,原则如下: 整体迁移的场景: 规模小:大数据平台数据量少(TB级),计算任务数量不多,可以采用整体迁移的方法,先在云上部署大数据平台,然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂:大数据任务之间的关联关系很复杂,很难拆分,此时也可以选择整体迁移。 分批迁移的
和资源,比如NTP服务器、SFS文件存储、自建DNS服务器、OBS桶、虚拟机镜像、证书等,也可以是CodeArts等PaaS服务。然后集中部署和维护这些公共IT服务,将其共享给公司内所有业务单元。华为云提供了三种资源共享的方式。 图1 资源共享方案 基于网络的共享:通过ER或VPC
通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件,包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施,资源部署周期长,运维负担重,初始投资大。 云计算模式下,IT基础设施的建设和运维由云服务商负责,组织只需关注应用系统的开发和部署,可以从云服务
ganizations服务构建一个清晰、有序、易于管理的云上组织架构,然后将企业的不同业务单元(如子公司、业务系统、产品线、部门、项目等)部署在各自独立的云账号中。这种方式不仅能够与公司现有的治理架构完美匹配,还能够实现高效的故障和安全隔离,将单个业务单元的故障和风险限制在其自身的范围内,减少“减少爆炸半径”。
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题: 采用实施