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调研应用关联关系 在应用迁移上云时，除了调研企业内部的业务关联关系，还需要考虑外部关联关系。内部关联关系主要用于迁移批次规划和制定切换方案，外部关联关系主要用于评估业务影响，选择合适的停机窗口和制定切换方案。 图1 关联关系调研图 调研内部关联关系 关联关系分析是批次规划和切换方
务系统->应用模块逐层打开，如下图： 图1 应用全景图示例 应用全景的调研方法由易到难分别是： 知识库：有些企业的知识库做的比较好，有现成的文档记录应用的全景图信息，此种场景可以直接获取，但需要注意，知识库中的文档信息可能会比较旧，需要与业务负责人进行信息对齐和确认。 CMDB：
所见即可得，高效，可直接获取详细资源清单、数据层-数据层、数据层-应用层关联关系 1.有些传统的CMDB系统信息更新不及时 2 现网云管平台 客户有CMP或虚拟化管理平台 能够获取准确的资源详情 无法获取应用架构、关联关系等信息 3 现有文档 客户有比较完整的设备档案，包括设计文档，实施方案等。
性等多个方面。 低估迁移复杂性 认为上云只是一个简单的技术迁移，而忽视了应用程序架构、数据依赖关系及其对业务流程的影响，导致迁移后出现各种问题。 优化建议：要充分进行内、外部各种关联关系分析，识别强弱关联，并评估风险和影响，作为后续批次规划和切换方案的输入，将问题和影响降到最低。
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
识别出所有任务的详细信息，包括任务ID、名称、责任部门、责任人、执行时间、更新周期等。用于后续任务改造和迁移时，和关键人员及时沟通。 任务依赖关系 识别关键任务，识别任务间依赖关系。 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取，并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题： 大数据调研
调研内容包括当前应用上云的需求和约束条件： 迁移时间窗 切换时间窗 目标架构的要求（功能、性能、可用性、安全、成本、可扩展性、可运维性） 回退要求 业务的关联关系确认。 调研方式包括人工访谈或Workshop头脑风暴，可以与前面2项调研内容合并调研，减少调研次数。 父主题： 应用系统调研
迁移 数据迁移 Hadoop数据迁移到华为云MRS服务 如图所示，将IDC机房或者其他公有云的Hadoop集群中的数据迁移到华为云MRS服务。详细操作指导请参考官网文档。 图1 Hadoop数据迁移 HBase数据迁移到华为云MRS服务 将IDC机房或其他公有云的HBase集群中
批、迁移优先级。 图1 批次规划 一、迁移分组 迁移分组主要是基于依赖关系将迁移对象进行分组，我们将一组具有强依赖关系的应用程序和基础架构的集合（包括APP、主机、存储、数据库、中间件等）放进一个迁移分组，迁移的时候要放同一批次，切换的时候要一起切。 依赖关系主要包括三种：共享数
移划分为多个批次进行。大规模迁移的执行主要是按照批次规划逐批次进行迁移，如下图： 图1 分批迁移 整体迁移：对于不能分批的，应用的关联关系往往非常复杂，只能选择所有业务系统整体一个批次迁移，如下图： 图2 整体迁移 父主题： 采用实施
储、块存储、文件存储、关系型数据库、非关系型数据库。 应用上云迁移遵循如下的流程： 图1 应用迁移小循环 上述流程的执行对象是应用迁移分组，一个迁移批次通常包含一个或多个应用迁移分组，需要重复执行上述流程，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：
主机数量 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
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信息，给出了各个批次的迁移对象和实施时间顺序。 图1 迁移概览图 父主题： 批次规划
根据DRS任务的ID，调用接口批量执行对比任务，对比结果输出到xlsx文件中。相比于工具可批量执行，执行效率较高。 库和表级对象对比 DRS工具 对数据库、索引、表、视图、存储过程和函数、表的排序规则等对象进行对比。 python脚本 根据DRS任务的ID，调用接口批量执行对比任务，对比结果输出到xlsx文件中。相比于工具，可批量执行，执行效率较高。
选择合适的数据存储方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。 确保数据的质量、安全性和合规性。 与应用架构师和云架构师紧密合作，确保数据架构与整体架构的兼容性。 深入理解数据建模、数据仓库、数据湖、数据治理等概念和技术。 熟悉各种数据库技术，包括关系型数据库和NoSQL数据库。
迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。 分批迁移的场景：大数据规模很大，但关联关系比较清晰。 大数据平台数据量大（PB级甚至EB级），计算任务数量多。虽然规模很大，但任务之间关联关系很清晰，比如可以按照业务域进行
数据层迁移实施 对象存储迁移 对象存储适用于存储非结构化的数据，我们日常生活中见到的文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、音视频信息等等都是非结构化数据。不同的量级对应了不同的迁移方式，如下图所示： 图1 对象存储迁移方案 表1 三种对象存储迁移方式说明 对象存储 迁移方式 适用场景 备注
容器化改造是将传统应用程序或服务迁移至容器化环境的过程，以下是进行容器化改造的一般步骤： 评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 容器化平台选择：选择一个适合你的需求的容器化平台。最常见的容器化平台是Docker，
业可以发现市场趋势、需求变化以及潜在风险。这有助于做出准确的决策，提高业务的竞争力。 个性化营销和客户关系管理：大数据技术可以帮助企业更好地了解客户，实现个性化的营销和客户关系管理。通过对客户行为、兴趣和偏好的分析，企业可以精确地进行定制化的产品推荐和营销活动，提高销售转化率和客户满意度。
组织结构的影响，以下是一个典型的大企业IT治理架构示意图，由于图片空间有限，该示意图中没有穷举全部的层级和图元。本文所描述的Landing Zone参考架构以下图的IT治理架构为基础，将其全部映射到华为云上并有效运转起来。 图1 大企业IT治理架构 在上述大企业IT治理架构中，各个层级的具体含义如下：
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