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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
修改目的端Kafka的内网域名-》华为云实例IP 启动配置中心、定时任务调度服务、JOB注册、开启kafka消费开关 8.1 启动配置中心 8.2 启动定时任务调度服务 8.3 批量发布配置中心配置(执行JOB注册) 8.3 批量发布配置中心配置(开启kafka的消费开关) 8.4 检查阿配置中心和定时任务调度服务的开关是否正确
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
体系。需要企业建立覆盖涵盖全技术堆栈的纵深防御机制,将多种类型的安全控制应用于所有技术堆栈,包括网络边缘、VPC、云存储、ECS实例、操作系统、应用程序配置和代码等。 安全和成本平衡(Balance between Security and Cost) 尽管安全领域强调纵深防护,
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
下是一些常见的云采用实施阶段的反模式: 未采用自动化部署模式 该反模式是指企业依赖手动进行代码、云资源的配置和部署,效率低,人为错误高。 优化建议:采用自动化的配置和部署工具,如Terraform、CI/CD等,以提高云资源部署的效率和准确性。 未进行切换演练 该反模式是企业未进
和安全性、造成不必要的成本浪费、增加维护难度,甚至导致项目的失败。以下是一些常见的上云方案设计时的反模式。 资源配置不合理 目标架构设计时,未根据业务负载需求合理配置资源,导致资源过度分配或不足,从而增加成本或影响性能。 优化建议:根据业务需求和应用特点,选择合适的云资源规格,可
将计算、存储、网络和其他基础设施资源以云服务的形式提供给用户,用户基于这些云服务可以部署和运行任意软件,其中可能包括操作系统、数据库、中间件和应用程序。用户不控制底层云基础设施,但可以控制操作系统、存储、部署的应用程序以及可能的有限的网络组件(例如主机防火墙)。 PaaS PaaS 将
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
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
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
并且不会中断现有的业务流程。 实施集成:根据集成方案,开始实施集成。使用Roma Connect提供的工具和平台,配置和设置必要的集成组件和连接器。确保正确地配置数据映射、消息路由和安全认证等关键参数。 测试和验证:在将集成应用投入生产之前,进行全面的测试和验证。确保新旧应用之
适用场景 操作复杂程度 改造工作量 网关拦截 接入层,服务网关拦截写请求,放通读请求 入口统一,有统一网关,网关具有拦截能力,并对拦截的接口能配置友好的提示。 简单 无需改造 停止写服务,读服务不停 写服务或对应接口shutdown,读服务或对应接口保持alive 应用层服务已做读写
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
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
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
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