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下同一业务系统中避免使用过多的实例类型/规格。 资源满足度：考虑业务发展和扩容诉求，资源选型时一般建议选择主力型号，避免选择老旧、冷门的规格，且尽量选择在主力可用区（如北京四的可用区1和7、上海一的可用区1和4）。 除AI等特殊场景需要使用BMS外，通用算力一般使用ECS即可，几个典型场景的选型建议如下：
做内容对比，不同对比方式对比时长不同，需根据表的重要性和切换时长综合考虑来确定数据一致性对比方案。 源端数据静止，除了停止应用外，还要考虑批处理任务和消息队列中的消息消费情况等。 应用和定时任务的启停经常有顺序，需梳理应用和批处理任务的启停顺序，避免启动顺序不当造成业务影响。 由
理流程、分析模型和相关业务逻辑，以支持特定的业务需求和分析目标。大数据迁移批次规划的参考原则如下： 按主题域进行分批： 按主题域分批需要考虑2个相关性，数据相关性和任务相关性。数据相关性是指将具有相似业务逻辑、相互依赖或紧密相关的数据放在同一批次中，以确保一致性和完整性。任务相关
支持输入架构模板名称、适用行业、适用场景等关键字对架构模板进行查找； 支持按照模板类型、部署环境、适用行业、适用场景对架构模板进行过滤筛选，您也可以在适用行业和适用场景右侧下拉选择更多行业和场景； 支持按照默认综合排序、最新发布、最多引用、我的关注对架构模板进行排序。 图1 Haydn平台架构设计模板 架构模板详情
都连接到db01，A 和B 每秒都会进行许多读写操作，但是C每晚在非高峰时间运行批处理作业，因此A、B和db01是紧耦合，C与db01是松耦合，A和B必须与db01一起迁移，放到同一个迁移分组，C可以单独移动，如果需要可以放到另一个迁移分组。 二、迁移分批 企业上云过程往往是分批进行的
行持续的观察和验证。这包括监测任务的执行情况、检查任务日志和结果的一致性等。如果发现任何问题或异常情况，需要及时处理和修复。 业务正式切换 在确认目标大数据集群和任务调度平台的运行稳定性以及数据和任务迁移的完整性和准确性后，可以进行业务的正式切换，这包括将业务流量和作业任务切换到
评估适配改造工作量。 弹性和可扩展性：在云上部署大数据任务调度平台时，应考虑平台的弹性和可扩展性。云环境提供了弹性计算和存储资源，可以根据工作负载的需求自动调整容量。确保任务调度平台能够快速处理增加的任务负载，并支持水平扩展以满足业务需求。 高可用性和容错性：确保在云上部署的任务
等迁移到云计算平台，或者利用云计算技术对其业务模式和运营流程进行重构和优化的过程。它不仅仅是简单地将数据和应用程序迁移到云端，更是一个涉及战略、技术、组织和流程的全面转型。 云化转型的第一步是制定云化转型战略，这需要全面的规划和周密的准备。制定云化转型战略不仅涉及技术层面的考虑，
不依赖网络，操作较为复杂，只能全量迁移，不支持增量数据同步 停服时间窗较长场景 主从复制replication 全量+增量迁移 操作复杂 仅适用于源端和目标端均为自建MySQL数据库，由于源端和目的端版本不兼容等问题无法使用华为云DRS数据复制服务的场景 SQLserver迁移方案 表2 MySQL迁移方案 迁移方式
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。 图1 调研方法 调研的
束时间和执行时长，可以更加准确地预估正式切换的时长，从而合理规划对外停机公告时间，协调周边团队的配合时间。 减少正式切换的中断时间：通常一个大型系统的切换要200多个步骤，中间有并行操作和串行操作交叉进行，涉及角色和人员也较多，可以通过一次或多次演练，提高切换操作的熟悉度和各方的
个不同 Region。 生产中心采用双AZ部署（双活、热备），容灾中心单AZ。 在生产和容灾中心分别部署RDS数据库实例，数据库 1:1:1 主备复制。 生产和容灾中心产生的配置、日志、快照和备份等，通过 OBS 实现跨区复制。 生产站点某个AZ故障时，切换到另一个AZ，数据库主备切换。
再进行一次全量迁移，本次全量迁移，将自动跳过已经迁移的对象，将剩余增量数据迁移至华为云OBS。 在对象存储迁移服务中，可以查看迁移任务、管理迁移任务，创建迁移任务组，评估桶内数据，查看审计日志等，具体内容请查看OMS帮助文档。 图2 对象存储迁移服务 线下DES磁盘拷贝： 云下
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
编译源代码，生成云上环境可执行的Jar包。 上传Jar包，并在任务调度平台部署和配置Jar包。 执行调度任务，并根据日志检查任务执行状态和结果。 如果任务执行不符合预期，例如执行时间过长，需要查找根因并进行优化和验证。 按业务需要的时间配置调度任务。 您如果使用华为云的DataArts
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； 修改目的端的相关配置；启动目标端业务域1对应的应用服务和批处理任务；启动源端和其共用中间件和数据库的应用服务和批处理任务；
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：创建云上资源，上云适配改造（如涉及），并做目标环境测试。 迁移：将源端应用和数据迁移到云上目标环境。 验证：进行数据和业务验证。 切换：进行切换演练，刷新Runbook，实施正式切换。
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信息
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）；
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，对比新旧大数据平台的作业输出结果
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