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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
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
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。
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
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
和运行状态。 测试和部署：在容器化改造完成后，进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和性能测试。确保应用程序在容器环境中正常运行。然后，使用自动化工具或脚本将容器部署到生产环境中。 持续集成与交付：建立持续集成与交付（CI/CD）流程，以便能够快速、可靠地构建、测试和部署新版本的容器化应用程序。
自动化测试能力，上云过程中只需要将新增的用例增加到自动化平台自动执行。 输出测试报告：全部测试用例测试完成后，输出测试报告。 总的来说，功能测试需要确保测试环境和生产环境尽可能的一致，测试用例覆盖率100%，以保证应用上云后的功能正常。 性能验证 性能验证 应用系统迁移到云上后，
云资源开通及配置 部署主要是进行云上目标环境的资源开通和配置，并做好上云前的各项检查和测试，并进行迁移环境的准备。 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
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，上线后出现各种功能、性能、安全性等问题，影响用户体验。 优化建议：业务切换前，要进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、可用性测试、安全测试等，确保每个功能模块在云环境中能正常稳定运行。
云实施团队 云实施团队负责将企业内各个业务系统迁移或者直接部署到云上，这要求对企业现有的IT基础设施和业务系统进行详细的调研和评估，设计并实施技术方案。技术方案的设计由云架构团队负责，交给云实施团队负责方案实施，云实施团队通常包含调研评估工程师、迁移实施工程师，职责和技能要求如下
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
调研 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。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储
具备良好的代码设计和开发能力。 熟悉主流的云平台及云服务。 能够与周边团队有效沟通和协作。 业务部门 应用测试工程师 针对云上业务系统设计测试用例并制定测试计划。测试用例包括功能测试、性能测试、安全测试和可靠性测试等用例 按照测试计划和测试用例，选择合适的测试工具对云上业务系统进行全方面的功能、性能、安全性和可靠性等测试。
的应用系统从开发、测试、部署到运行都是在云平台之上进行，也就是我们常说的云原生应用，通过这种方式可以更加充分发挥云计算的价值。下图是基于云计算的应用生命周期。 图2 基于云计算的应用生命周期 基于云计算的应用生命周期管理需要与前面介绍的云运营模式匹配，不同的云运营模式下，CCoE
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
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。
若企业没有能真正模拟生产的测试环境做演练，则需要在华为云搭建一个完整的源端、目的端环境，用于模拟演练源端到目的端的切换步骤。 图3 演练环境 若企业源端有测试或预生产环境可以用作演练的源端，则只需在华为云搭建一套目的端即可。演练的目的端也可以复用华为云的生产环境，但是需要注意和生
在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
大数据集群设计 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
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。 华为云一方面确保各项云技术的安全开发、配置和部署；另
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