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华为云大数据组件 常用的华为云大数据服务组件如下，设计大数据部署架构时可参考： MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS） MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群，完全兼容开源接口，轻松运行Hadoop、
调研评估的反模式 在进行上云调研评估时，可能会遇到一些反模式，这些模式如果不加以识别和避免，可能会影响调研评估的效率，也可能会导致调研评估结果不准确，无法支撑有效决策和后续的上云方案设计。以下是一些在上云调研评估中常见的反模式。 没有选择正确的调研方法 调研开始阶段，直接发各种复
指导委员会 指导委员会负责为云化转型项目提供建议、战略指导和决策支持，在云化转型中扮演着至关重要的作用。指导委员会的成员应该由云化转型的重要干系人（CEO、CIO、CTO、CFO、CISO、业务主管等）指定和委派，至少应该包含业务主管、IT主管、财务主管和人力资源主管。指导委员会
设计Runbook Runbook设计原则 Runbook角色设计 Runbook Checklist设计 Runbook操作步骤设计 Runbook参考模板 父主题： 应用迁移上云
计算服务选型 华为云提供的计算服务主要是ECS（Elastic Cloud Server）服务和CCE（Cloud Container Engine）服务，华为云提供了很多ECS的实例类型，如下表所示，以满足多样化的计算场景需求。关于上述ECS实例类型的详细信息，请查看实例类型。
设计迁移方案 迁移方案概述 接入层迁移方案 应用层迁移方案 中间件层迁移方案 数据层迁移方案 父主题： 应用迁移上云
设计切换方案 如何选择停服不停服 停服切换方案 停写不停读切换方案 不停服切换方案 父主题： 应用迁移上云
部署 大数据平台部署 大数据平台的部署可以参考如下方法： 大数据集群部署 基于架构设计的原则，云上大数据集群一般采用云服务。华为云MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hado
概述 为什么要做批次规划 上云迁移批次规划是为了把上云迁移分成几个阶段，以便更加有效地迁移企业应用到云端。批次规划的目的是为了将上云迁移的复杂性减少到最低，以便更有效地安排上云迁移的时间，统筹资源，并分析各个迁移阶段的风险，让企业在最短的时间内完成上云迁移。 批次规划是企业上云迁
设计 大数据在云上的部署架构设计请参考大数据架构设计，本节不再赘述。这里重点介绍数据迁移方案和任务迁移方案的设计。 设计数据迁移方案 大数据的数据迁移涉及到3类数据，如下表： 表1 大数据迁移的三类数据 分类 说明 元数据 Hive元数据或外置元数据 存量数据 历史数据，短期内不会变化
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
统一合规审计 安全运营账号、日志账号 统一运维管理 运维监控账号 统一财务管理 主账号（管理账号） 数据边界 主账号（管理账号）、沙箱账号（用于测试各种控制策略） 组织与账号的设计方案在前面已经详细阐述了，后面将分别展开介绍其他8个领域的设计方案。 父主题： Landing Zone参考架构
网络服务选型 华为云提供的网络服务有虚拟私有云VPC、企业路由器ER、企业交换机ESW、云专线DC、虚拟专用网络VPN、全球加速GA、弹性负载均衡ELB、NAT网关、弹性公网IP等。以下是这些网络服务的选型建议： 云内同区域少量VPC互通用对等连接，跨区域VPC互通用云连接CC，
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
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
基础设施调研 基础环境调研的主要是企业当前的IT基础架构的现状和上云需求，包括资源信息、组网信息、安全架构、运维架构、访问权限管控、资源计量计费等。调研的方式主要是从IT系统导出（如CMDB、CMP、虚拟化管理软件），并结合问卷访谈。基础环境的调研主要是找企业的运维团队。调研人员
大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数
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