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抽样内容对比。 数据验证方法 数据分为数据库数据、中间件数据和文件数据,这三种数据的一致性验证方法和工具不同: 数据库数据一致性验证的方法如下表所示。 表2 数据库一致性对比方式 对比项 工具 描述 库和表级内容对比 DRS工具 查询对比数据库表的每一条数据,确保每一条的每一个
被拒绝,不可信身份通过本地数据中心网络(可信网络)访问云资源的请求也会被拒绝,可信身份访问其他企业的对象存储桶(不可信资源)的请求还会被拒绝,只有可信身份通过本地数据中心网络(可信网络)访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 通过全方位的数据边界提供的保护措施,您可以实现如下数据保护能力:
R。 云上云下子网网段重叠、IP分开,需要二层互连打通用企业交换机ESW 云上云下子网网段重叠或因管理原因不允许直接打通两端子网段的路由,但业务需要互访,用私网NAT网关。 需要在云上自建高可用双机系统,建议两台ECS位于同一子网、跨可用区部署,绑定虚拟IP结合keep-alive实现。
Service,DRS)进行迁移,实现跨云平台数据库迁移、云下数据库迁移上云或云上跨Region的数据库迁移等多种场景,用于数据库在线迁移和数据库实时同步的云服务。DRS服务是一种易用、稳定、高效,用于数据库平滑迁移和数据库持续同步的云服务。DRS围绕云数据库,降低了数据库之间数据流通的复杂性,有效的减少数据传输的成
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化,为上层业务逻辑的实现提供数据支持,数据层包括两类数据,结构化数据和非结构化数据。结构化数据包含各类数据库,例如MySQL数据库、MongoDB数据库等,非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据,主要
工业自动化和智能制造。通过将设备和机器连接到物联网,企业可以实现设备之间的协同工作、远程监控和预测性维护。这将提高生产效率、降低故障率并优化供应链管理。 数据采集和分析:物联网设备可以收集大量的传感器数据,包括温度、湿度、压力等各种环境参数。通过对这些数据进行分析,企业可以获得有
TB 数据分层 调研数据分层主要用于迁移优先级和数据校验标准。 数据接入层、中间层、结果层 数据权限 根据源端数据权限控制组件的不同,选择不同的权限数据迁移方式 Sentry、Ranger等 数据重要性 调研数据重要性的目的是区分核心数据和非核心数据,用于迁移优先级和数据校验标准。
不可信身份通过本地数据中心网络(可信网络)访问云资源的请求也会被拒绝,可信身份访问其他企业的对象存储桶(不可信资源)的请求还会被拒绝,只有可信身份通过本地数据中心网络(可信网络)访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 身份控制策略 身份控制策略是数据边界的第一道
设施(例如虚拟机规格信息,CPU,内存利用率性能数据,网络拓扑数据等),并提供其迁移到华为云的推荐配置以及主机的一站式迁移能力。 主机迁移服务(SMS):是一种P2V/V2V迁移服务,可以把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到华为云弹性云服务器云主机上,具体使用方法请查看SMS帮助文档。
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
简称DIS) 处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道,主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源(如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网站点击流、社交媒体源等)中连续捕获、传送和存储数TB数据。详细信息请参考官网文档。 云数据迁移(Cloud
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题: 采用实施
大数据任务调度平台设计 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
主机迁移 主机迁移是典型的Rehost迁移方式,虽然主机(服务器)上可以承载各种系统应用如Nginx代理、数据库、容器、中间件、大数据等,但由于数据库/中间件/大数据等应用是以数据为核心,对于这类数据层面的迁移我们通常会采用独立的数据迁移方式而非主机迁移,这里讲的主机迁移对应的迁移层级
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题: 调研评估
、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取,将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成: 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、数据合并等操作,以确保数据的一致性和准确性。 数据存储: 大数据平台需要具备高效
现,以确保在硬件或软件故障情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性:在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施,以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益:在云上部署大数据集群时,需要考虑成本效益。云服务提
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时,是选择整体迁移还是分批迁移,原则如下: 整体迁移的场景: 规模小:大数据平台数据量少(TB级),计算任务数量不多,可以采用整体迁移的方法,先在云上部署大数据平台,然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂:大数据任务之间的关联关系很复杂,很难拆分,此时也可以选择整体迁移。
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
的资源主要有: 虚拟机:在云上,虚拟机又叫做弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS),是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后,可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样,在云上使用弹性云服务器。 容器:容器虚拟化技术已