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东西向网络防护：应该对不同的业务按密级实施分层分级管理，如将不同密级的业务部署在不同的VPC中，通过VPC实施大的网络安全域隔离，通过CFW实施东西向VPC网络之间访问控制，并通过VPC的安全组和ACL在VPC内进一步实施网络微分段隔离。 应用防线 面向互联网发布的应用应该默认部署WAF防护。应用的安全是设计出来的，
数据层或应用整体切换不停服方案 准备工作： 华为云应用层和数据层已完成迁移； 华为云应用层和数据层已完成业务验证，可正常使用。 业务切换： 修改两边的配置，使源端应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，目标端的应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，实现双写。注意：双写的数据一致性由应用逻辑保障；
三AZ高可用设计 设计要点： 生产数据中心和容灾中心分别部署在华为云 2 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。
灵活开通导致精细化管控难：云的灵活扩展和支出限制少，有利于业务发展和创 新，但也容易产生资源浪费。如为了追求性能和质量，业务团队配置的资源大 于运行工作负载实际需要，产生过度配置；部分项目新建环境或者扩容实例 后，最后忘记关闭形成闲置等； 企业面对这些问题时，发现难以精细化管理云成本，也难以选
Rclone迁移工具，使用MD5哈希值来验证文件的完整性。同步后会再对比源端和目的端文件数量。 rsync rsync迁移工具，使用MD5哈希值来验证文件的完整性，如果校验和不匹配，则rsync会重新传输该文件，以确保数据一致性。同步后会再对比源端和目的端文件数量。 文件大小 python脚本 迁
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，
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
境进行集中化的IT治理。CCoE团队赋能应用团队全权负责业务系统所需云资源的部署和运维，这样既可以减轻CCoE团队的负担，又可以提升应用团队的自主性，进一步提升应用系统的敏捷性。为避免各业务单元独立部署和运维云资源带来的标准不统一问题，CCoE团队需要制定相应的IT治理策略强制各
合规性和安全性：安全运营人员可以根据应用数据的敏感度对资源配置标签，确保应用和数据遵循相应的安全和隐私法规，或内部/外部的审计需求。 协助故障排除：运维人员可以利用标签快速定位受影响的资源，加速问题的诊断和解决过程。 协助自动化运维：运维人员可以根据标准化的标签来编写脚本或配置规则，实现自动化任务。比如，自
业务变化。如在进行一些促销活动时，对资源的需求往往比正常要高出多倍，这时企业在云上就可以通过可视化界面或者 OpenAPI 快速升级资源的配置，将资源调整到更高规格的实例上（如更多的 CPU、内存、带宽、磁盘空间等），以应对活动的流量冲击；而在活动过后，又可以将规格收缩回原来的规格，达到降低成本的目的。
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）； 性能监测
anding Zone，部署可扩展的网络基础设施，配置安全基线和运维基线；然后将各个应用系统和大数据平台迁移或直接部署到云上，或者基于云平台进行应用现代化改造，也可以基于云平台提供的各种创新技术直接在云上进行应用和业务创新。 运维治理：将应用系统迁移或部署到云上之后就进入了运维治
景图，而在迁移试点和大规模上云阶段，则需要打开到每个应用系统的详细技术架构，收集每个应用系统的技术组件的详细信息，如组件版本信息，组件相关配置参数等。 大数据调研：先调研大数据的整体技术架构，然后逐步打开调研详细的信息。 每次的调研工作按照以下6步执行： 根据上云阶段，确定调研目的，梳理需要调研的信息。
施工作，包括数据迁移、应用迁移、系统配置、业务割接等，确保迁移过程的数据一致性、安全性和性能。迁移实施工作属于一次性工作，经常会外包给云服务商或者云实施专业服务提供商。 云架构师：来自IT架构部门或具备深厚云技术背景的专家，负责云上架构的部署和优化，为实施团队提供技术支持和指导。
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
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
目的端检查：通知云厂家进行资源日常状态的巡检和高可用性检查。另外目的端切换后就是正式生产环境，要确保告警、监控、日志、安全策略均已完成配置并做最后一次检查和确认。 正向迁移任务的状态检查：系统切换前通常迁移任务已经创建完成，并在增量同步状态中，确保迁移任务的增量同步状态正常，无异常报错或告警。
调研评估工程师：由IT主管指派，来自IT部门，对企业现有的IT基础设施、业务系统、应用架构、数据存储、安全策略等进行全面调研和评估，包括硬件配置、网络架构、软件版本、依赖关系等；分析这些设施与云服务的兼容性和迁移难度，评估将现有系统迁移到云平台的可行性。调研评估工作属于一次性工作，
专家，负责设计云上技术架构，包括选择合适的云服务（IaaS、PaaS、SaaS），基于四架构六要素设计云上目标架构，确保技术选型合理、资源配置最优，并为各项技术决策提供咨询。 数据架构师：由IT主管指派，来自IT部门的大数据团队，负责设计企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和数据治理。
调研任务调度平台支持的任务类型，包括Jar类任务、SQL类任务、脚本类任务（Python、Shell）等。 调研任务调度平台是否提供可视化和管理界面，以方便任务调度的配置、监控和管理。 了解任务调度平台的容错机制，包括任务失败后的重试机制、故障恢复策略等。 调研数据流： 调研大数据平台及业务的架构图及数据流图，如下图：
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