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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,使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择; 性能度量 设置性能度量和监控指标,以捕获关键的性能指标; 使用可视化技术呈现性指标和性能问题(如:异常状态、低利用率等);
图所示。在这种运营模式中,所有业务系统都由专门的应用团队独立运营,应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作,还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维,同时要确保业务系统的安全性和云资源的成本管理。中心IT团队仅负责制定统一IT标准和IT流程,通过发文
业务变化。如在进行一些促销活动时,对资源的需求往往比正常要高出多倍,这时企业在云上就可以通过可视化界面或者 OpenAPI 快速升级资源的配置,将资源调整到更高规格的实例上(如更多的 CPU、内存、带宽、磁盘空间等),以应对活动的流量冲击;而在活动过后,又可以将规格收缩回原来的规格,达到降低成本的目的。
s服务构建一个清晰、有序、易于管理的云上组织架构,然后将企业的不同业务单元(如子公司、业务系统、产品线、部门、项目等)部署在各自独立的云账号中。这种方式不仅能够与公司现有的治理架构完美匹配,还能够实现高效的故障和安全隔离,将单个业务单元的故障和风险限制在其自身的范围内,减少“减少爆炸半径”。
地理冗余:将不同的AZ部署在不同的地理位置,可以防止地区范围的故障,例如自然灾害或电力中断对整个系统的影响。 企业可以基于AZ故障域进行应用的高可用性署设计,设计时可以考虑如下方面: 跨AZ部署:将应用程序的不同组件部署在多个AZ中,以确保即使一个AZ不可用,其他AZ中部署的组件仍能正常
了解过去6个月各企业项目的原始成本月度数据。 按区域汇总的月度成本 了解过去6个月按照区域汇总的原始成本月度数据。 ECS的月度按需成本和使用量 了解过去6个月云主机每月按需原始成本和按需使用量情况。 容器成本洞察 了解CCE集群、命名空间、工作负载粒度的成本分布和趋势。 父主题:
为什么需要Landing Zone 为了实现业务单元的安全和故障隔离,华为云的推荐做法是将不同业务单元的应用系统分别部署在不同的账号中。华为云账号具备以下三个属性。 华为云账号是一个资源容器,用户可以在其中部署任意云资源和上层业务应用系统,不同的账号相当于不同的资源容器,账号之间是完全隔离的。因此在一个
施工作,包括数据迁移、应用迁移、系统配置、业务割接等,确保迁移过程的数据一致性、安全性和性能。迁移实施工作属于一次性工作,经常会外包给云服务商或者云实施专业服务提供商。 云架构师:来自IT架构部门或具备深厚云技术背景的专家,负责云上架构的部署和优化,为实施团队提供技术支持和指导。
时代,通过引入自动化、智能化等技术手段,团队可以更加高效地管理和维护系统,有几个原则: 选择合适的工具和技术,确保其与业务需求和技术栈相匹配,如自动化部署、故障预测、智能定界定位等。 将工具与现有系统进行整合,根据实际需求进行定制和优化,以满足特定的运维需求。 关注新兴技术和发展趋势,不断更新和升级智能运维工具,提升运维水平。
成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计:大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计,其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构
目的端检查:通知云厂家进行资源日常状态的巡检和高可用性检查。另外目的端切换后就是正式生产环境,要确保告警、监控、日志、安全策略均已完成配置并做最后一次检查和确认。 正向迁移任务的状态检查:系统切换前通常迁移任务已经创建完成,并在增量同步状态中,确保迁移任务的增量同步状态正常,无异常报错或告警。
障相互隔离。企业可在此基础上构建如下场景的高可用体系: 单AZ部署:通常情况云上不建议单AZ部署,除非是对时延特别敏感的业务,无法接受同Region的AZ间时延,这种情况可以考虑单AZ部署,利用云服务主备、集群化部署模式来满足单个业务节点故障时快速恢复业务的需求,主要利用集群内节
大数据迁移流程每个阶段概述如下: 调研:调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计:设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署:部署大数据平台,包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移:实施数据迁移和任务迁移。 验证:进行数据校验和任务验证。
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
周知最新进展 管理账单与控制成本 资金管理 监控可用额度,跟踪支出异常 资源包管理 监控资源包是否即将用尽 账单管理 了解各帐期的实际消费与支出,多维对账 成本监控 监控云支出的异常增长,减少异常账单 成本分配与可视化 成本分析(含分析报告) 了解成本趋势与分布,洞察成本变化的驱动因素
由CCoE团队负责集中部署和运维,所以CCoE团队更容易识别出各个业务系统所需要的公共资源,进而集中部署和管理这些公共资源,同时也需要通过集中化的手段统一管理所有业务单元下的云资源,并进行集中的安全运营和成本管理。应用团队完全不用关心基础设施和云资源的部署和管理,可以将主要精力放
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。如发现异常成本时,需要确认是业务发展导致,还是资源过度配置或资源闲置导致,并根据根因进行扩大预算或者优化资源使用。 使用成本中心的成本监控,您可以及时识别成本的异常增长。 成本监控引入机器学习,对
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。 分批迁移的
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
双跑场景:大数据应用分别在源环境和目标环境各部署一套,实现双跑,切换点在域名,业务切换时只需要进行域名的切换,将业务流量切换到新应用。 图1 双跑场景 推数场景:适用于数据源主动向应用推数的场景,切换点在数据源,需要停止旧数据源推数,配置并启动新数据源向应用推数,将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。