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回退决策点设计原则如下： 每个切换阶段设计最晚的执行完时间，超时需要决策是否进行回退。 核心表数据比对结果不一致，需要决策是否回退。 核心的P0测试用不通过，需要决策是否回退。 性能验证不达预期，需要决策是否回退。 父主题： 设计Runbook
协助故障排除：运维人员可以利用标签快速定位受影响的资源，加速问题的诊断和解决过程。 协助自动化运维：运维人员可以根据标准化的标签来编写脚本或配置规则，实现自动化任务。比如，自动启动或停止带有特定标签的实例，或者定期释放带“删除”标签的资源，这大大减少了人工干预的需求，降低了人为错误的风险。 协助性
中间件层迁移实施 Redis迁移 Redis服务一般分为两种大的场景：缓存和数据库存储。在缓存时，一般不用进行迁移数据，大多数场景都是重新在华为云SQL数据库中重新缓存。一般迁移数据都是针对的Redis作为数据库存储使用的场景，其中在web场景下的缓存session时，也可以不用迁移
要按照应用部署架构设计方案进行云上资源的开通和配置，云上资源开通主要有如下3种方式： 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接，调用云平台的API接口，批量发放云资源，每个云服务都有对应的API接口，可以进行资源的生命周期管理。详情请见对应服务
源及第三方软件和自研软件的结合点，或使用独立的第三方软件是否引入新的安全问题。 在社区发布开源软和第三方软件的漏洞时，第一时间发现漏洞并修复，将开源及第三方软件作为应用系统的一部分开展测试，验证开源及第三方软件已知漏洞是否修复，并在应用系统的Release Notes里体现开源及第三方软件的漏洞修复列表。
数据调研主要包括如下方面： 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量，用于评估历史数据迁移周期； 日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y TB 数据分层
IP地址 Redis Kafka MQ MySQL Mongo 内部/外部域名 WAF 备注 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。
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Elasticsearch
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
其内容，脚本可以根据文件格式和语法规则，提取出关键信息并进行处理。 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。
编写和维护自动化测试脚本。 编写测试报告和文档。 有扎实的测试理论基础，熟悉软件测试理论、方法和流程等。 具备丰富的测试经验，熟悉各种测试类型，如功能测试、性能测试、安全测试和可靠性测试等。 熟悉主流的云平台及云服务。 熟练使用自动化测试工具，能够编写自动化测试脚本。 能够与周边团队有效沟通和协作。
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
Redis实例中的数据用作缓存 业务切换时，为防止Redis后端的数据库被击穿，可基于数据库性能判断使用哪种迁移方案： 方案1：不迁移，将Redis缓冲数据提前预热 方案2：使用Redis迁移方案迁移缓冲数据 Redis实例中的数据是持久化的，作为数据库使用 使用Redis迁移方案迁移持久化数据 Redis迁移方案
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。 图2 推数场景 抽数场景：适用于应用向数据源抽数的场景，切换点在应用，需要先停止应用向旧数据源抽数，然后配置并启动应用从新数据源抽数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。
在单体应用转换为微服务时，您需要考虑数据管理和持久化的问题。每个微服务可能需要有自己的数据库，或者共享同一个数据库。选择适合您的需求的数据库解决方案，并确保数据的一致性和可靠性。在云环境中，您可以考虑使用托管的数据库服务，如华为云RDS、GaussDB等。另外，还需要考虑如何处理跨多个微服务的数据事务
如何识别驱动力 识别驱动力是云化转型的前提，决定了组织是否有正当的理由开启云化转型。识别驱动力是一个比较复杂的过程，需要综合考虑企业的业务战略、业务需求、财务需求和技术需求，并要与高层和干系人达成一致。以下是推荐的步骤： 响应关键业务事件 企业高层的云化转型决策通常源于实际业务需
通过一次或多次演练，提高切换操作的熟悉度和各方的配合默契度以及问题处理的效率，对于一些操作时长比较长的步骤，还可以通过自动化脚本代替人工操作或者持续优化脚本提高执行效率，从而减少正式切换的中断时长。以某大型零售平台上云为例，采用所有业务系统一把切的方案，通过4次演练，正式切换的时间比预期缩短了40%。
如何选择试点应用 试点应用的选择应该站在整体角度综合考虑是否满足优先试点的条件，选择试点应用时可以考虑如下因素： 上云意愿：企业推行全面上云时，不同业务部门的上云意愿是不一样的，可以优先考虑意愿度高、有充足的人力和时间、投入积极的业务。 业务重要性：根据企业现有的应用和业务，选择
对齐已有信息，避免重复调研。 对准调研目标，识别还缺哪些信息，为什么要调研这些信息，以及这些信息的获取方式。 基于企业组织架构和分工，判断能提供这些信息的干系人。 制定调研访谈提纲和调研模板，制定沟通策略和计划。 依照干系人认可的授权方式获得需要的信息，并进行信息的整理，完成调研。
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：
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