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设计标签方案 简介 标签最佳实践 典型使用场景 父主题： 方案设计
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
成本控制 通过预算管理，跟踪未来资源用量和费用执行 云资源按需灵活扩展，云成本在用云过程中不再固定不变。为了避免意外账单，需要在用云过程中精细化控制，对风险事项建立监控预警机制和应对机制，一旦产生预警则及时应对，避免产生异常高成本。在发生异常时，分析根因也至关重要。如发现异常成本
成本优化 选择合适的计费模式 华为云为客户提供了按需、包年包月、资源包、竞价实例等多种计费模式，不同的计费模式有着不同的适用场景。企业合理利用云资源的不同计费模式，来适配不同的业务形态，可以有效降低费率，实现成本节省。 按需计费：适用于临时、突发的业务场景。 包年包月：通过预付一
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
应用现代化 什么是应用现代化 基础设施现代化 应用架构现代化 开发与运维现代化 治理与运营现代化 父主题： 采用实施
精益化治理 概述 组织分级分域管理 精细化权限控制 集中化IT管理 全方位数据边界 精细化成本运营 父主题： 运维治理
标签是用于标识和分类云资源，通常由键（Key）和值（Value）组成。当用户拥有相同类型的许多云资源时，可以使用标签按各种维度（例如用途、所有者或环境等）对云资源进行标识和分类，然后基于标签进行资源筛选、成本归类和细粒度权限设置等，从而简化资源管理和优化成本。 如下图所示，用户为每个云资源分配
成本预算计划 企业上云过程中，可以利用华为云的成本中心进行成本预算计划和管理。通过华为云的成本中心，企业可以实现对云开支的全面预算管理和监控，提高资源利用率，降低不必要的支出。合理的预算计划和持续的成本优化将有助于企业在云环境中获得更高的投资回报，实现业务的数字化转型目标。 制定预算计划时，可以参考以下内容：
门成本、测试部门成本。 分配成本到品牌：呈现各个品牌的成本情况，如研发、制造、门店销售过程中用云成本等。 分配成本到各系统：呈现服务内部的IT系统成本，如多业务使用的中台成本。 华为云提供多种成本分配能力支撑企业分配成本： 直接成本分配：企业可以通过按照资源产生成本时归属的关联账号、企业项目或成本标签进行成本分配。
架构现状和上云需求，有针对性地进行规划和决策。通过评估资源使用情况、组网配置、安全架构等方面的数据，企业可以制定合适的云迁移策略，优化资源配置，提高运维效率，并确保访问权限的管控和资源计量计费的准确性。 总而言之，基础环境调研是为了深入了解企业的IT基础架构现状和上云需求，通过与
参考章节制定云化目标 。 量化业务收益：基于前面制定的云化目标，对其进行收益分析，将其转换为财务收益，以便进行项目ROI评估，为管理层的战略决策提供依据，请参考章节分析云化收益 。 持续跟踪和评估业务收益： 定期评估云化转型的业务收益，并根据实际情况调整云化目标。 云化战略缺乏与干系人的对齐
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
通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳实践和成功案例，可以更加科学实施上云方案，提高上云和用云的效率，更好地利用云平台的优势，发挥云技术的价值。 父主题： 采用实施
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
安全配置基线 安全配置是信息系统的最小安全保障，云安全配置是云环境最基本的安全保证，是开展安全防护和安全运营的基础。 如果云服务没有达到安全配置基线要求，云上业务及资产将面临巨大安全风险。为了帮助客户提高云环境的安全防护能力，华为云为客户提供了华为云安全配置基线指南。该指南包括身份与访
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
任务调研 任务调研主要包括如下方面： 表1 任务调研方法表 调研内容 描述 任务调度 如Azkaban、DolphinScheduler，Hera、Crontab等。 任务类型 基于编程语言分类： Jar类：常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类： 常用于Hive、Spark、UDF等
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
数据调研 数据调研主要包括如下方面： 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量，用于评估历史数据迁移周期； 日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y
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