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应用系统调研 调研应用全景图 调研应用部署架构 调研应用关联关系 调研应用上云需求 父主题： 调研评估
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估
切换 大数据的切换主要是指大数据应用的切换，其切换演练和正式切换的步骤请参考章节切换。本节重点介绍大数据应用切换的3个切换点，以便更好的指导大数据应用的切换。 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。
云服务选型 计算服务选型 存储服务选型 网络服务选型 父主题： 调研评估
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。
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
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
安全架构设计 安全架构设计简介 安全责任共担 安全设计原则 安全参考框架 父主题： 顶层规划
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
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
调研应用部署架构 应用部署架构的调研是在试点迁移或大规模迁移阶段进行的，应用部署架构是基于单个应用进行调研的，主要调研应用的四层部署架构，即接入层、应用层、中间件层和数据层，同时还要调研每一层技术组件的详细信息，比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下： 调研应用的四层部署架构
开发与运维现代化 通过DevOps实践，可以实现开发与运维的现代化。下面是一些步骤和实施建议： 文化转变：首先，要实现开发与运维的现代化，需要在组织中建立一个强调合作与共享的文化。开发团队和运维团队应该互相信任、合作，并且共同追求系统稳定性和持续交付。 自动化：自动化是DevOp
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