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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。
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，
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
调研任务调度平台支持的任务类型，包括Jar类任务、SQL类任务、脚本类任务（Python、Shell）等。 调研任务调度平台是否提供可视化和管理界面，以方便任务调度的配置、监控和管理。 了解任务调度平台的容错机制，包括任务失败后的重试机制、故障恢复策略等。 调研数据流： 调研大数据平台及业务的架构图及数据流图，如下图：
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。
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
地理冗余：将不同的AZ部署在不同的地理位置，可以防止地区范围的故障，例如自然灾害或电力中断对整个系统的影响。 企业可以基于AZ故障域进行应用的高可用性署设计，设计时可以考虑如下方面： 跨AZ部署：将应用程序的不同组件部署在多个AZ中，以确保即使一个AZ不可用，其他AZ中部署的组件仍能正常
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
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：
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
应用迁移上云 应用迁移上云简介 设计迁移方案 设计切换方案 设计Runbook 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
应用系统调研 调研应用全景图 调研应用部署架构 调研应用关联关系 调研应用上云需求 父主题： 调研评估
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
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
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
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
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
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”。
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