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公有云上业务的可用性，由应用层的可用性，架构设计的可用性、云服务的可用性共同决定。业务可用性目标的达成是一项系统工程，公有云模式下，业务的可靠性取决于客户对整体业务架构的可用性设计、运维规范管理（如：备份机制、日常演练、人员操作规范等）。 图1 业务可用性方案 华为云上的绝大部分云
同一供应商的多个系统之间耦合度较高，将这些系统的上云时间安排在一起，更有利于供应商在一段较短的时间内集中人力资源，确保各项目组之间的协同，有利于上云迁移实施的顺利开展。 不同的迁移环境放到不同的分批 将生产环境与测试环境放在不同的分批中，先迁移测试环境，可以大大降低生产环境的迁移风险。
容灾站点。 高可用容灾能力构建是一个复杂的系统工程，涉及入口流量控制、业务层改造、中间件和数据库的控制，以及整体机制的协同，所以整个体系打造是存在一定门槛的；如果客户缺乏相关的经验，又期望快速构建高可用的容灾体系，可以考虑使用华为云提供的多云高可用服务（Multi-cloud high
适用于无法使用华为云DRS数据服务的场景 非结构化数据迁移方案 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。当前企业业务中承载非结构化数据的存储方式主要为文件存储和对象存储。
参考架构库 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
响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的，很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分，有助于降低迁移中对其它业务域的影响。 批次内紧耦合：批次划分时，确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流，包括数据共享场景。
调研应用部署架构 应用部署架构的调研是在试点迁移或大规模迁移阶段进行的，应用部署架构是基于单个应用进行调研的，主要调研应用的四层部署架构，即接入层、应用层、中间件层和数据层，同时还要调研每一层技术组件的详细信息，比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下： 调研应用的四层部署架构 收集接入
精益化治理 概述 组织分级分域管理 精细化权限控制 集中化IT管理 全方位数据边界 精细化成本运营 父主题： 运维治理
顶层规划 概述 云卓越中心 卓越架构设计 Landing Zone设计 安全架构设计 平台工程 云运营模式 应用生命周期管理 云项目管理 顶层规划的反模式
Landing Zone参考架构 公司IT治理架构 组织和账号设计 整体架构设计 身份和权限设计 整体网络架构 公共服务管理 多账号统一管理 数据边界 父主题： Landing Zone设计
当企业云化转型的规模逐步变大，云化转型进入运维治理阶段的时候，可以将小型化的CCoE组织逐步扩大，增加更多的运维治理阶段所需的关键角色，如云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员、应用运维管理员、云治理专家、安全运营工程师、云成本运营工程师等，逐步演进到如下全功能的CCoE组织。
安全运营 概述 安全运营框架 安全配置基线 软件工程安全 人员安全管理 云原生安全服务 父主题： 运维治理
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。这意味着集群可以根据工作负载的需求自动增加或减少计算和存储资源，以提高性能、效率并节约成本。 容错和高可用性：云上部署的大数据集群应具备容错和高可用性，以保障系统的可靠性和稳定性。这可以通过
在首次数据加载时，能极大的提高写入效率，并降低对Region Server节点的写入压力。详细操作指导请参考官网文档。 MySQL数据迁移到MRS集群Hive分区表 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多
本批次要切换的业务域已内部通过功能和性能验证，可正常使用。 本批次业务域切换步骤： 停止源端业务域1对应的应用层和批处理任务等，使其不再产生新增数据；停止和本业务域共用中间件和数据库的应用和批处理任务等，使其不再产生新增数据； 检查本批次要切换的中间件和数据层无新增数据，数据对比一致后断开同步链路； 修改
上述流程，才能将一个迁移批次的所有应用迁移到云端，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
迁移组：是一组具有依赖关系（含环境依赖）的应用程序和基础架构的集合，包括APP、主机、存储、数据库、中间件。 迁移批次：是指一组具有相同的预期开始日期和结束日期的一个或多个迁移组的组合，一个迁移批次可能含有多个迁移组。 迁移优先级：是指应用程序的迁移顺序。 迁移批次规划：包括迁移分组、分批的信息和迁移优先级的
性能监测和性能权衡。 方案选择 根据不同场景选择不同的解决方法，并且结合多种方法，这样可以更容易地找到一种与需求符合的方法； 不断迭代的方法，使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择； 性能度量 设置性能度量和监控指标，以捕获关键的性能指标； 使用可视化技术呈现性指标和性能问题（如：异常状态、低利用率等）；
验证作业执行的成功率 在任务迁移完成后，对迁移后的大数据任务进行验证。这包括运行作业并检查作业的执行成功率。验证过程中，需要关注作业的状态、日志以及错误和异常情况。对于执行异常的任务，需要仔细检查和调试，找出问题并进行修复。 验证作业执行结果的一致性 验证大数据任务执行结果的一致性，
有云双AZ环境中获得满意的性能和用户体验， 选择合适的AZ 云服务提供商通常会提供各个AZ的大致物理位置和网络延迟信息，不同AZ间可能在物理位置上相隔较远，导致网络延迟增加，实施跨AZ高可用方案要优先选择距离较近的AZ，可以降低网络延迟并提高应用的响应速度。 延迟验证 在正式实施
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