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按照正式切换Runbook执行。不同业务系统的切换方案不同，对应的切换Runbook步骤也会不同，下面Runbook切换步骤仅供参考： 切换前准备和检查 正式切换前，先要按照Runbook Check List做切换前准备和检查，不同业务系统的切换Runbook准备和检查步骤会有所不同，下面步骤仅供参考：
消息中间件：华为云提供的分布式消息中间件主要包含：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等。 数据层：负责系统业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，一般是各类数据库、文件系统等。 应用部署架构设计的目的是保证企业应用的性能体验、可用性和安全性，同时还要兼顾可扩展性、成本和可
任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可视化仪表盘、智能推荐系统、欺诈检测系统等。通过将大数据的分析结果与业务流程集成，可以实现数据驱动的业务决策和创新。 父主题： 大数据架构设计
两地三中心高可用设计 对于业务连续性要求较高的业务，可以考虑两地三中心的高可用性方案，如下图所示。 提供最高程度的业务连续性和数据可用性，在超大规模地域级自然灾害的时候都能保护数据和业务。 RPO 时间取决于数据库复制间隔； 由于容灾站点一直运行，RTO 依赖容灾切换时间，通常取决于
公有云最常用的就是双AZ高可用方案，应用的四层架构（接入层、应用层、中间件、数据层）建议实现端到端的双AZ部署，如下图所示。 图1 双AZ高可用设计 设计要点： 业务模块：集群部署的业务，资源分别部署到 2 个AZ内，并通过 ELB 实现双AZ的负载均衡；单点业务ECS可通过 SDRS 作AZ级容灾。
MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群，完全兼容开源接口，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统。详细信息请参考官网文档。 数据湖探索（Data
未进行切换演练 该反模式是企业未进行充分的切换演练，导致在正式业务切换时出现问题。 优化建议：在正式切换前进行全面的切换演练，模拟真实环境中的不同场景，及时发现并解决问题，确保系统在切换后能正常运行。 测试不充分 该反模式是指业务系统切换前测试不充分，导致潜在问题未能及时发现和解决，上线
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题： 方案设计
上云试点 为什么要上云试点 如何选择试点应用 上云试点执行与总结 父主题： 方案设计
华为云ELB采用集群跨可用区高可靠部署，单数据中心机房故障对业务无影响； 应用接入层采用跨可用区集群部署，单可用区的故障不会影响到全局业务； 业务容器POD多副本均衡的跨AZ部署，通过华为云CCE容器引擎的调度策略实现，从而确保业务负载跨数据中心高可靠； DCS Redis跨AZ主备部署，确保跨可用区的高可靠；DMS
据任务调度组件，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。如果目标云平台上有对应的大数据任务调度组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。大数据任务调度平台的组件
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
的大数据集群组件，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。如果目标云平台上有对应的大数据集群组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。大数据集群的组件要1：1对
针对数据库资源，并发能力是指一个时间段中有几个程序都处于运行的能力。 除此之外，我们还要考虑以下几个方面的内容：方案选择、性能度量、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
成本分析 成本分配驱动业务方承担财务责任 成本分配支撑企业将成本分配到各业务团队中，使得各业务团队的成本清晰可见。根据清晰的成本，业务部门可准确定价，并平衡成本、稳定性和性能，经济高效的提供领先方案。企业管理者基于数据决策各业务的云开支， 保障核心业务和战略业务方向的支出，不超支，不浪费。
云安全团队 云安全团队负责云基础设施和云上业务系统的安全保障工作，主要职责包括云平台安全方案设计、访问控制与权限管理、安全监控与威胁检测、漏洞扫描与修复、数据加密与隐私保护、合规性审查与风险评估，以及应急响应与安全事件处理，确保云上业务系统的安全性、合规性和稳定性。云安全团队通常包
固定数据的资源配比显然已经无法应对业务的快速变化，此时就可以依托于云上丰富的资源和快速的水平伸缩能力来应对。对于企业业务突增、活动促销的场景，用户可以快速通过伸缩策略来扩容和释放资源，同时在业务稳步增长的情形下，也可弹性调整以适配资源与业务。 云上扩缩容可支持如下策略： 定时模
可用性设计 可用性定义 AZ故障域说明 云上高可用方案 双AZ高可用设计 两地三中心高可用设计 跨AZ高可用设计示例 父主题： 应用架构设计
有关人员进行故障排查和处理，以减少服务中断时间。 通过基于AZ故障域的高可用部署设计，企业可以提高业务系统的可用性和故障容错能力，最大限度地减少服务中断和数据丢失的风险，并确保业务的连续性。 父主题： 可用性设计
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
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