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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。
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
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；
存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据 访问方式 只能在ECS/BMS中挂载使用，不能被操作系统应用直接访问，需要格式化成文件系统（OS层，不涉及应用改造） 在ECS/BMS/CCE中通过网络协议挂载使用，支持NFS/CIFS（通用文件系统不支持CIF
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，
如何选择停服不停服 业务切换是整个上云迁移的关键环节，出问题会直接影响企业业务，不同业务对停服的要求是不一样的，比如，有些业务在切换期间是不允许停服的，停服会造成较大的业务损失；有些业务在切换期间是允许停服的，比如办公OA系统，夜间非工作期间可以停服；有些业务系统，为了更好的客户
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
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
间、资源利用率、并发性等。通过监测作业的执行指标和性能指标，可以评估迁移后的作业性能是否符合预期。如果作业的性能有问题，可能需要调整作业的配置参数、优化作业代码或考虑资源调配的问题。 在作业验证过程中，可以使用监控工具、日志分析和数据校验等手段，确保迁移后的大数据任务的可靠性和稳定性。
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
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。
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
练度，减少中断时长，确保切换过程的顺利进行。 预防问题：演练可以帮助发现可能存在的问题，比如切换过程中的应用和批处理任务启停顺序问题、网络配置问题、数据一致性对比等问题，从而提前进行预防和解决。 团队配合：演练可以让团队成员熟悉切换的全流程和切换步骤，从而更好地协同工作，提高团队配合效率。
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
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：
人工智能 人工智能是模拟人类智能的技术和方法，在各个领域都发挥着重要作用。以下是AI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： 自动化和智能决策：AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如，利用机器学习算法，企业可以自动处理大量的数据，识别模式和趋
大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数
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
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