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如Azkaban、DolphinScheduler,Hera、Crontab等。 任务类型 基于编程语言分类: Jar类:常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类: 常用于Hive、Spark、UDF等 Python类:常用于Spark、算法场景等 其他类:如Shell、Scala等,多用于脚本调用
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
优化数据库性能,解决查询慢、锁等待等问题。 管理数据库的权限和访问控制,确保数据合规性。 熟悉云平台的数据库服务和数据库管理服务。 熟悉主流数据库(如MySQL、PostgreSQL等)的管理。 掌握数据库性能优化技术(如索引优化、分库分表)。 具备数据库备份与恢复、主从同步、分布式架构的运维经验。 熟悉数据库安全策略和数据加密技术。
按使用时间、CPU、内存等计费。 存储资源成本 对象存储、块存储、文件存储等服务的费用,通常按存储空间、请求次数、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,
挖掘等复杂的计算和分析任务。 数据查询和分析: 对于大量的存储在大数据平台中的数据,需要提供灵活且高性能的查询和分析能力。这可以通过使用SQL查询引擎(如Hive)或分布式数据库(如Elasticsearch)等实现。这些工具和系统支持在海量数据集上进行查询、聚合和可视化,以提供数据洞见和决策支持。
的资源和能力现状,确保目标是可实现的。通过上述云化成熟度评估,您正好能够掌握组织当前的能力现状和差距,可以有针对性地制定云化目标,避免设置过高或过低的目标。 为了制定可衡量的云化目标,需要针对云化驱动力设计合理的量化指标,方便组织的管理层进行跟踪和评估云化转型的实际效果。我们针对上述各种驱动力设计了以下量化指标。
确认任务调度平台是否支持当前使用的大数据框架和技术,例如Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flink等。 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
在应用运维阶段,CCoE团队负责云资源和平台层的日常运维和安全运营,应用团队需要负责应用软件本身的日常运维以及应用层的安全运营,如防止SQL注入等。 图4 集中化运营模式的ALM 赋能和协同运营模式 该模式下的应用生命周期管理流程与集中化运营模式基本相同,所有的环节都有,但某些
在云上,应用承载的资源主要有: 虚拟机:在云上,虚拟机又叫做弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS),是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后,可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样,在云上使用弹性云服务器。 容器:
行故障定位和修复。在安全运营方面,CCoE团队负责平台层面的安全防护和集中安全运营,各业务单元的应用团队需要关注应用层的安全防护,如防止SQL注入等;在成本管理方面,CCoE团队负责集中化的成本管理,包括集中化的成本计划、成本监控、成本分析和成本优化等,各业务单元的应用团队需要负责针对云资源打上成本标签。
成本可变导致成本规划困难:传统IT采购后成本固定,上云后这一规则被打破。云资源 按需弹性使用,云成本随着业务动态变化,如高峰流量时云资源占用多、升级 扩容时动态开通新资源等。云成本可变导致静态规划的预算和业务实际产生的 成本偏差大。 去中心化采购导致成本控制难:传统IT采购由采购部门集中采购,可管可控。而上云
方式来进行数据校验,其工具实现方式会多次抓取源和目的端的数据进行差异化比较,记录不一致的数据进入下轮对比。然后通过多轮比较不断收敛。最后sqlite中存在的数据就是最终的差异结果,无内容则表示数据内容完整,迁移正常。 文件类数据一致性验证的方法如下表所示: 表4 文件数据一致性对比方式