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器、SFS文件存储、自建DNS服务器、OBS桶、虚拟机镜像、证书等，也可以是CodeArts等PaaS服务。然后集中部署和维护这些公共IT服务，将其共享给公司内所有业务单元。华为云提供了三种资源共享的方式。 图1 资源共享方案 基于网络的共享：通过ER或VPC Peering将账
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
调研应用全景图 应用迁移的调研信息是由粗到细、逐步迭代的，持续整个上云周期，在前期主要是调研应用的全景图，在迁移阶段，要打开每个应用，调研详细的部署架构和组件信息。应用的调研需要找各业务域的应用架构师和应用运维管理员。 应用全景图的调研是在评估规划阶段进行的，一般按照业务域->业务系统->应用模块逐层打开，如下图：
为什么需要Landing Zone 为了实现业务单元的安全和故障隔离，华为云的推荐做法是将不同业务单元的应用系统分别部署在不同的账号中。华为云账号具备以下三个属性。 华为云账号是一个资源容器，用户可以在其中部署任意云资源和上层业务应用系统，不同的账号相当于不同的资源容器，账号之间是完全隔离的。因此在一个
的实施路线。 云化转型顶层规划：负责云化转型项目的顶层规划和设计，包括应用云化流程优化、Landing Zone设计、平台工程设计、云运营模式设计等。 建立云治理框架：负责制定云平台的治理框架、治理策略、安全标准、合规性要求等，确保云基础设施和应用系统的安全、稳定和合规。 提供云技术支持：
Notes里体现开源及第三方软件的漏洞修复列表。 配置与变更管理 配置和变更管理对保障应用系统的安全起着重要作用。企业需要对所有应用系统进行配置管理，包括提取配置模型(配置项类型、各类配置项属性、配置项间的关系等)，记录配置信息等。并通过专业的CMDB工具对配置项、配置项的属性和配置项之间的关系进行管理。
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，主要利用集群内节点
战略制定的反模式 在云化战略的制定过程中，一些常见的反模式可能会阻碍云化转型的成功，甚至导致企业资源的浪费和业务的中断。识别并避免这些反模式，对于确保云化转型取得成功至关重要。以下是几种常见的反模式，以及对应的优化建议。 云化战略与业务战略没有对齐 这种反模式表现为云化转型缺乏与
础设施的成本。计算传统模式和云模式下的TCO涉及很多成本项目，两种模式下的成本项目不同，例如传统模式下需要考虑机房建设和维护成本，但云模式下没有这些成本项目，这些成本已经隐含在云服务的价格中。下表是传统模式的成本构成，包括资本支出和运营支出。 表1 传统模式的成本构成 成本类别 成本项目
Virtual Private Network 虚拟专用网络 WAF Well-Architected Framework 卓越架构技术框架 WAF Web Application Firewall Web应用防火墙 父主题： 云采用框架简介
成本优化 选择合适的计费模式 华为云为客户提供了按需、包年包月、资源包、竞价实例等多种计费模式，不同的计费模式有着不同的适用场景。企业合理利用云资源的不同计费模式，来适配不同的业务形态，可以有效降低费率，实现成本节省。 按需计费：适用于临时、突发的业务场景。 包年包月：通过预付一
应用层：容器化部署，业务节点跨AZ分布。即使某AZ异常，Apisix可以将流量转发到正常应用后端。 中间件层：Kafka、Solr和ES采用3AZ集群部署，任意一个AZ故障，服务仍然可用；Redis采用双AZ主备节点部署。 数据层：MySQL数据库采用双AZ主备部署实现HA；Mo
设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据任务调度组件，部署架构设计
自动化部署和持续集成/持续交付： 微服务架构通常需要频繁地进行部署和更新。为了简化和加快部署过程，可以引入自动化部署和持续集成/持续交付（CI/CD）流程。使用适当的工具和技术，例如Jenkins、GitLab CI/CD等，来实现自动化的构建、测试和部署流程。在自动化部署和CI
成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构
设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据集群组件，部署架构设计时，
微服务架构：云平台天然适合微服务和容器化部署，支持应用拆分和独立扩展，提升灵活性和可维护性。 无服务器计算：云平台提供的无服务器计算服务（如 FunctionGraph）允许用户将代码部署到云端，而无需管理服务器。云平台会根据请求自动分配计算资源，并在请求处理完成后释放资源。这种模式极大地简化了扩展性管理。
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
公司IT治理架构 大企业的业务覆盖范围很广泛，分布在不同的产业和地理区域，为支持整个公司的长期稳定运行和有效管理，通常采用集团化和等级式管理模式。随着经营范围和规模的不断扩大，需要不断建立子公司、分公司，子公司再建立孙公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多。
擎服务实现业务容器化部署，可通过CCE工作负载弹性伸缩能力实现APP业务的水平扩展，随着负载增加，APP业务POD能自动扩展，随着负载的降低，APP业务POD自动减容，支持配套应用性能监控（AOM）实现告警策略自动触发扩容或减容； 若应用层使用ECS进行部署，则可通过华为云弹性伸
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