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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： 大数据平台及业务的架构图和数据流图。 平台数据接入源。 数据流入方式（如：实时数据上报、批量数据抽取）。 分析大数据平台数据流向，数据在平台内各个组件间的流向，例如：数据采集组件类型、采集组件下一层、存储数据组件，数据处理过程中的工作流等。
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。如果目标云平台上没有
能和详细使用方法，请参考官网帮助文档。 DDoS防护 DDoS防护（Advanced Anti-DDoS，AAD）在企业重要业务连续性方面提供了有力保障。当用户的服务器遭受大流量DDoS攻击时，DDoS防护可以保护用户业务持续可用。DDoS防护通过高防IP代理源站IP对外提供服务
什么是平台工程 平台工程（Platform Engineering）是一种通过构建和运营自助式内部开发平台（IDP，Internal Developer Platform）来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复
如何构建平台工程 在云平台上构建平台工程，可以充分利用云平台提供的丰富服务和工具，降低构建和维护成本，并提高IDP的可靠性和可扩展性。以下是一些关键步骤。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率
平台工程 什么是平台工程 如何构建平台工程 父主题： 顶层规划
云网络管理员 负责云平台网络架构的设计、配置和日常运维，保障网络稳定和安全。 管理VPN、专线、VPC、子网、网络ACL、路由、负载均衡、防火墙等网络组件。 监控网络性能，排查网络故障，优化网络延迟和带宽使用。 确保网络安全，防范DDoS攻击等网络威胁。 熟悉云平台的网络服务（如VP
多个独立的云平台上，实现跨云容灾，避免单一云平台故障带来的业务中断。即使一个云平台出现问题，其他云平台上的业务仍然可以正常运行，保障业务连续性。 避免厂商锁定：将所有业务都放在一个云服务商的云平台里会造成厂商锁定，使企业在未来的谈判中处于劣势，并且难以迁移到其他平台。多云战略可以
评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 容器化平台选择：选择一个适合你的需求的容器化平台。最常见的容器化平台是Docker，但也有其他选择，如Kubernetes等。 容器化应用程序：将应用程序拆分为较小的模块或微服务
可行性评估： 评估将现有系统迁移到云平台的可行性，包括技术可行性、成本效益、风险评估等。 容量规划：根据业务需求和未来发展趋势，对云资源进行容量规划，例如计算资源、存储资源、网络带宽等。 成本估算：根据云服务商的定价模型，估算迁移到云平台的成本，并与传统IT架构的成本进行比较，为决策提供依据。
应用的响应速度。 延迟验证 在正式实施双AZ高可用方案前，需要充分的测试和验证来评估应用程序在不同AZ之间的延迟情况。通过模拟真实负载的压力测试，来记录不同AZ之间的应用调用延迟，用于评估是否满足业务的需求，并做出相应的决策。 父主题： 可用性设计
进行互通。 在该账号下统一管理网络资源，一方面可以减少管理工作量，另外也有利于制定和实施统一的网络安全策略，例如统一部署面向互联网连接的DDoS高仿、云防火墙CFW、WAF等安全资源并统一配置具体的安全防护策略。 图1 – 整体网络架构 Landing Zone的网络架构规划了四
准备。 要按照应用部署架构设计方案进行云上资源的开通和配置，云上资源开通主要有如下3种方式： 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接，调用云平台的API接口，批量发放云资源，每个云服务都有对应的API接口，可以进行资源的生命周期管理。详情请见对
分布式架构：云平台支持分布式系统架构设计，允许应用程序在多个服务器或节点上运行，分散负载，避免单点故障，提高系统的扩展性和可用性。 自动弹性伸缩：利用云平台的自动化伸缩功能，系统可以根据预设的策略自动增加资源实例，以应对流量高峰，保持性能稳定。 微服务架构：云平台天然适合微服务和
核心功能。 周边系统集成功能测试 测试的内容强依赖应用系统的集成功能，比如某大型零售电商平台，和某团购平台、某外卖平台、某到家平台、某小视频平台等都有业务合作，集成的用例至少包括在这些集成平台的下单、用劵、通知发货，评论等各种功能的验证。 功能测试目的 验证应用系统迁移到目标端华
任务数量 调研各类任务的总数量，用于评估任务迁移周期及改造工作量。如：XX调度平台下，Jar任务XX个。 任务更新周期 识别出不同调度平台，不同任务类型的任务更新周期。如：XX调度平台XX类任务月度更新；XX平台XX类型任务每日XX点更新。 任务详细信息 识别出所有任务的详细信息，包括
缩略语 表1 缩略语（按照字母顺序） 缩略语 英文全称 中文全称 AIOps Artificial Intelligence for IT Operations 智能运维 AOM Application Operations Management 应用运维管理服务 ALM Application
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。
安全责任共担模型 华为云的安全责任在于保障云平台和云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不但包括华为云基础设施和各项云服务的安全功能和性能，也包括对这些云基础设施和各项云服务进行安全运维和运营，以及保障华为云平台和云服务遵从相关的合规性要求。
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，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
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