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写服务关停 应用层服务已做读写分离的场景,直接关停写服务或对应接口下线shutdown,读服务或对应接口保持在线,从而达到业务只读不写的效果。 图2 写服务关停方案 应用改造 应用代码进行读写分离改造,改造后再按照8.4.3.3写服务关停方案实施,实现只读不写的效果。 图3 应用改造方案
Analytical Processing 在线分析处理 OLTP Online Transaction Processing 在线事务处理 Opex Operational expenditure 运营支出 PaC Policy as Code 策略即代码 PaaS Platform as
并提高效率。例如,使用持续集成和持续交付(CI/CD)工具来自动构建、测试和部署应用程序。 基础设施即代码(IaC):采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署,从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志
满足数据在云上和云下的不同迁移场景。具体使用方法请查看CDM帮助文档。 对象存储迁移服务(OMS):可以将其他云服务商对象存储服务中的数据在线迁移至华为云对象存储服务(OBS),具体使用方法请查看OMS帮助文档。 资源发现与评估工具(RDA)需要部署在华为云VPC内的ECS云服务
使用redis查询命令:info keyspace 在线迁移 在线迁移不光可以迁移全量数据,还可以实时同步迁移过程中的增量数据,但是这种迁移方法,需要源端与华为云目标端之间内网互通,而且源端Redis未禁用SYNC和PSYNC命令。 图2 Redis在线迁移方案 迁移过程如下: 创建DCS迁移任务:
Redis迁移方案 表2 Redis迁移方案 迁移方案 迁移方式 特点 适用场景 DCS迁移工具(推荐) 全量+增量迁移 源端业务停机时间短、操作简单、支持在线实时同步增量 适用于源端是自建Redis或其他云厂家Redis实例迁移至华为DCS的场景 RDB/AOF文件备份恢复 全量迁移 离线迁移,
负责维护现场秩序,提供切换期间的会务保障。 每一行执行步骤都对应一个操作人和一个确认人(如涉及多人确认的情况,可以通过共享文档由多个分项确认人在线刷新确认进展)。 引导人通常是1~2个,是整个切换的总指挥(对于大规模切换,参与人员多,操作时间长的场景,也可以设计2~3名引导人,互为备
详细信息请参考官网文档。 云搜索服务(Cloud Search Service,简称CSS) 基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。Elasticsearch是一个搜索引擎,可以实
识和理解。他们可能提供有关应用程序的详细信息、依赖关系的描述以及与其他系统的集成情况。 代码分析 仔细检查应用程序的源代码,特别是配置文件和代码中涉及的外部依赖关系。因为有些依赖关系可能由代码直接指定。 系统扫描和监控 借助系统监控工具和网络扫描工具,扫描整个系统并识别出与应用程序相关的依赖关系。
需要快速完成迁移,时间紧迫。 缺乏应用程序的深入了解或修改代码的资源。 Replatform 在迁移过程中对应用程序进行少量修改,以适应云平台。例如,将应用程序从使用本地数据库迁移到使用云数据库服务。这通常不涉及修改核心应用程序代码。 希望利用云平台的PaaS服务,例如数据库、消息队列
软件开发生产线(CodeArts)是面向开发者提供的一站式云端平台,即开即用,随时随地在云端交付软件全生命周期,覆盖需求下发、代码提交、代码检查、代码编译、验证、部署、发布,打通软件交付的完整路径,提供软件研发流程的端到端支持。 应用管理与运维平台(ServiceStage)是
业需要引入了静态代码扫描工具进行每日检查,其结果数据将导入持续集成和持续部署(Continuous Integration,Continuous Deployment)工具链,通过质量门限进行控制,以评估应用系统的安全性。最后,所有应用系统在发布前均需完成静态代码扫描的告警清零,确保上线时不存在编码相关的安全问题。
Replication 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
业务中断、造成不必要的成本浪费和增加维护难度。以下是一些常见的云采用实施阶段的反模式: 未采用自动化部署模式 该反模式是指企业依赖手动进行代码、云资源的配置和部署,效率低,人为错误高。 优化建议:采用自动化的配置和部署工具,如Terraform、CI/CD等,以提高云资源部署的效率和准确性。
迁移Jar类任务需要深入了解源端任务的源代码和依赖库,重新编译代码以生成适用于云环境的可执行Jar文件,并进行充分的验证和调优。可以参考以下步骤进行: 图4 Jar类任务迁移流程 前提:Jar类任务调试依赖的数据已完成迁移,迁移方法请参考前面的数据迁移部分的内容。 根据云上大数据资源配置,修改源代码,例如版本
区块链技术则增强了产品和服务的安全性和可信度,可应用于供应链管理、数字身份认证等场景,构建透明可追溯的体系。 数字人技术打造虚拟形象,应用于虚拟主播、在线教育等领域,提供更具沉浸感的用户体验。 大数据分析则帮助企业深入了解用户需求,优化产品和服务,实现精准营销和精细化运营。 物联网技术将设备
发性等。通过监测作业的执行指标和性能指标,可以评估迁移后的作业性能是否符合预期。如果作业的性能有问题,可能需要调整作业的配置参数、优化作业代码或考虑资源调配的问题。 在作业验证过程中,可以使用监控工具、日志分析和数据校验等手段,确保迁移后的大数据任务的可靠性和稳定性。 父主题: 大数据迁移
具备良好的代码设计和开发能力。 了解应用安全最佳实践。 具备良好的沟通和团队协作能力。 业务部门 应用开发工程师 将现有应用迁移到云平台,包括代码迁移、数据迁移、数据库迁移等。 负责应用现代化改造,如将单体应用拆分为微服务,或采用Serverless和事件驱动架构。 对现有代码进行重
署,支持应用拆分和独立扩展,提升灵活性和可维护性。 无服务器计算:云平台提供的无服务器计算服务(如 FunctionGraph)允许用户将代码部署到云端,而无需管理服务器。云平台会根据请求自动分配计算资源,并在请求处理完成后释放资源。这种模式极大地简化了扩展性管理。 提升安全性
优化资源利用:云计算通过虚拟化和资源池化,提高了服务器和存储设备的利用率,减少了物理设备的需求。 支持绿色创新:云平台支持开发基于数字技术的绿色解决方案,如智慧城市、智能交通、在线协作工具等,助力环保和节能减排。 环境合规性:云服务商通常遵守严格的环境标准和法规,企业利用云服务可以间接满足相关的环境合规要求。 云化转