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使用安全云脑自动盘点华为云上各类资产（主机、IP、网站、数据库等），并使用第三方生态软件将云下的资产信息，自动对接到安全云脑中。 开通HSS对资产上Linux操作系统、Windows操作系统、Web应用漏洞进行自动扫描，并将结果自动对接至安全云脑，进行全生命周期管理。您可以在安全云脑中，对OS漏洞进行一键修复。
适用场景 备注 虚拟机/物理机迁移 重新部署 OS可变，停机时间长 - SMS工具迁移（免费） OS不变，版本一致，停机时间短 优先推荐，华为云有技术支持 镜像导入/导出 OS不变，版本一致，停机时间长 - 重新部署：针对公有云的平迁方式的应用上云场景，我们建议使用CI/CD流水线构建自动化平台，然后在云上重新部署应用。
迁移实施常见问题 关于迁移实施过程中的常见问题及答案，请查看如下链接。 主机迁移服务SMS的常见问题。 Redis数据迁移常见问题。 对象存储迁移服务OMS的常见问题。 数据库迁移的常见问题。 父主题： 迁移
方进行官网公告发布。 应用清单核对和操作脚本刷新 上云迁移期间，企业的软件版本开发、迭代发布通常还在正常进行，所以在切换前需要进行一次环境详细清单的核对，包括应用清单和JOB任务等。 清单核对完成，通知版本封版，避免正式切换时环境和准备时的不一致情况。 根据最新的应用清单和JOB
量迁移，将自动跳过已经迁移的对象，将剩余增量数据迁移至华为云OBS。 在对象存储迁移服务中，可以查看迁移任务、管理迁移任务，创建迁移任务组，评估桶内数据，查看审计日志等，具体内容请查看OMS帮助文档。 图2 对象存储迁移服务 线下DES磁盘拷贝： 云下数据也提供了数据快递服务（DES）来迁移数据，DES
络等关键指标，并确保日志记录和错误报警机制正常运行。 安全检查和漏洞修复：进行安全检查，查找可能存在的漏洞或弱点，并采取适当的补救措施来加强安全性。更新和修补系统和软件，确保使用的组件和版本都是最新的，并及时应用安全补丁。 备份和灾难恢复策略：评估和设置新的备份和灾难恢复策略，确
处理虚拟机、存储和操作系统相关的故障，保障系统的高可用性。 定期进行系统补丁更新和安全加固。 熟悉主流云平台的虚拟机和云存储服务。 掌握Linux和Windows操作系统的管理与优化。 熟悉云原生的监控运维工具。 具备一定的脚本编写能力。 具备良好的故障排除和问题解决能力。 IT部门
JAR类任务 所有Jar类任务都需要根据云上集群版本重新编译jar包，适配云上环境 SQL类任务 同版本： Hive大版本相同，可平迁SQL类任务 不同版本：Hive大版本不同，先平迁SQL类任务，然后根据版本语法变动，微调SQL语句以适配云上版本语法 脚本类任务 （Python、Shell）
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及安全组配置、互联网访
有应用迁移到云端，如下图： 图2 分批迁移流程 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。
和部署应用程序。 基础设施即代码（IaC）：采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署，从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志和监控：通过集中管理日志和监控数据，可以实时了解系统运行状况，并及时发现和解
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 CPU （core） 内存（GB） 操作系统版本 系统盘类型 系统盘大小（G） 数据盘类型 数据盘大小（G） 私网IP
息并进行处理。 提取关联信息：在解析配置文件时，需要识别出与其他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
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。关于上述ECS实例类型的详细信息，请查看实例类型。 表1 ECS实例类型 架构 实例类型 CPU 实例系列 系列说明 适用场景 x86 通用计算增强型 Intel c 计算、存储
量化指标 业务驱动力 提升业务敏捷性 新产品（新业务系统）的TTM，包含从设计、开发、测试到上市的端到端时间。 已有产品（已有业务系统）的新版本或新特性的迭代周期，包含从设计、开发、测试到上市的端到端时间。 加速业务创新 新产品、新服务和新商业模式等带来的新用户数。 新产品、新服务和新商业模式等带来的新增收入。
品每个月带来200万元的收入，那么提前3个月上市将带来600万元的额外收入。对于已有产品，如果将其版本迭代周期从3个月缩短至1个月，假设新版本每个月能带来100万元收入，那么新版本提前2个月上市将带来200万元额外收入。 减少不合规及安全事件造成的经济损失 云化转型后，企业利用云
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： 调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。
计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。大数据集群的组件要1：1对标设计，版本尽量一致，有版本升级需求的需要评估适配改造工作量。 弹性扩展和自动伸缩：设计云上的大数据集群时，应考虑集群的弹性扩展和自动伸缩能力。这意味着集群可
/离线数据的组件及详细版本信息，数据格式类型和压缩算法，数据安全性和权限控制，高可用性和容错机制，扩展性和弹性等。 调研大数据集群数量和功能划分：例如Hadoop集群、Spark集群、Hive集群等，并根据业务需求划分它们的功能，如存储集群、计算集群、查询集群等。 调研各个集群或
考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。大数据任务调度平台的组件要1：1对标设计，版本尽量不变更，有版本升级需求的需要评估适配改造工作量。 弹性和可扩展性：在云上部署大数据任务调度平台时，应考虑平台的弹性和可扩展性。云环境提供了弹性计
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