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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。
不停服，保持在线可使用状态；为了保持数据一致性，写的服务仍然采用停服方式进行切换。从业务对外体验上，多数用户感知不到停服的影响，比如某购物平台，用户仍然可以浏览商品，但是不能下单，下单时可友好的提示：系统正在升级中，预计凌晨4点恢复，请您稍后重试下单等。 四种停写不停读切换方案对比
超支和安全风险。此外，现有系统与云平台的整合也将面临挑战，难以充分利用云原生特性。最终，企业将难以发挥云平台的优势，甚至面临安全和性能瓶颈。 应用团队参与不足: 应用团队是云平台的最终用户，如果他们没有充分参与到CCoE的工作中，将会导致云平台与实际业务需求脱节。由于缺乏来自业务
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
Cloud Server，ECS）、容器（CCE&CCI）和裸金属服务器（BMS）提供共享访问。NAS文件储存迁移时，在网络互通的情况下，可以进行多平台挂载使用，通过Rclone工具或者Rsync工具的复制文件的能力，在中转主机上将源挂载目录文件复制到SFS或者SFS Turbo文件系统上。
合或难以迁移的应用直接投入生产环境。 掌握经验：上云迁移试点可以让企业的技术团队和业务人员获得实践经验。在试点过程中，他们可以学习并熟悉云平台的特点、功能和最佳实践，了解迁移的工具和流程，并积累相关知识和技能，为后续的全面迁移做好准备。 确定优先级：通过试点迁移，企业可以评估不同
效果。这将带来更高效的工作流程和全球范围内的合作机会。 虚拟商店和数字资产：元宇宙为企业提供了创造虚拟商店和销售数字资产的机会。通过元宇宙平台，企业可以展示和销售虚拟产品、数字艺术品和虚拟房地产等。这种数字化的商业模式可以创造新的收入来源，并且具有全球触达的潜力。 虚拟旅游和娱乐
1、提前关停非核心业务，减少操作量 2、统一运维批量关停，减少操作时间 3、统一日志平台，减少应用日志检查时间 数据校验 5~30 1、开启工具的动态校验功能，减少校验时间 应用启动 1~30 1、统一运维平台，批量关停，减少操作时间 2、统一日志平台，减少应用日志检查时间 中间件层停服（消息消费完） 5~30
清算，减少中间银行或支付机构的介入。 去中心化的应用和社区经济：区块链技术为去中心化的应用提供了基础。企业可以通过区块链构建去中心化的应用平台，实现用户之间的直接交易和价值转移。这种社区经济模式可以鼓励用户参与、共享价值，并促进创新和合作。 父主题： 云上创新
划分安全运营职责 首先，根据企业设计的云运营模式，明确业务部门的应用团队与CCoE团队之间的责任边界，如企业采用了赋能与协同运营模式，CCoE团队负责平台层面的安全防护和集中安全运营，应用团队则需要负责应用系统及所需云资源的安全运营。然后在安全云脑中为CCoE团队和各个应用团队分配安全运营的
云化转型顶层规划：指导云架构团队、云运维团队、云安全团队和云治理团队等成员进行云化转型的顶层规划，包括应用云化流程优化、Landing Zone设计、平台工程设计、云运营模式设计等，对顶层设计的效果承担最终责任。 明确业务需求：从业务角度出发，明确云化转型的具体需求和期望，例如提升业务连续性、业务敏捷性、增加收入等。
程的必然选择。传统应用要向现代化应用演进，应用现代化要结合应用实现和云平台能力综合考虑。云平台支持应用现代化进行分层解耦，应用聚焦业务逻辑，尽可能将DFx（Design for X）及治理等公共能力建立在云平台上。 图1 现代化应用发展趋势 表1 传统应用和现代化应用比较 传统应用
日志系统检查 运维团队 检查ELK日志平台，是否能承受大量应用启动时产生的大量日志 是 否 告警监控系统检查 运维团队 监控系统是否正常 是 是 磁盘无用信息清理 运维团队 生产环境检查磁盘使用情况，提前执行脚本批量清理磁盘 是 是 操作指导书、工具、终端和登陆平台准备 通知全员更新到最新的Runbook
IDC Internet Data Center 互联网数据中心 IDP Internal Developer Platform 内部开发平台 IoT Internet of Things 物联网 ITSM IT Service Management 信息技术服务管理 ITSS Information
性能，安全、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。
跨AZ高可用设计示例 跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障时
方案2：在华为云ECS重新部署Kong/Zuul网关，然后拷贝源端配置文件到华为云ECS，并修改转发策略 DNS域名解析 解析应用的内外部域名 方案1：使用华为云平台的DNS服务替代源端的DNS，并重新配置DNS解析地址。 方案2：在华为云的ECS上部署DNS服务，并重新配置DNS解析地址。 方案3：使
云审计服务CTS、云日志服务LTS、、配置审计服务Config、对象存储服务OBS等 数据平台账号 集中部署企业的大数据平台，将其他账号的业务数据统一采集到数据平台进行存储、处理和分析 数据处理团队 数据湖、大数据分析平台、数据接入服务、数据治理平台 沙箱账号 用于进行各种云服务的功能测试、控制策略的测试等 测试团队
表格具体内容请按业务实际情况进行补充。 调研方式如下所示。 图2 调研方式图 首选CMDB法； 如果CMDB无法获取，次选CMP云管平台法，从现网云管平台或虚拟化管理软件获取； 如果CMDB和CMP都行不通，可以安装信息收集工具（比如华为云RDA）进行采集； 如果以上方法都不可行，则采用人工访谈的方式调研信息。
云卓越中心 云卓越中心简介 指导委员会 应用团队 云架构团队 云实施团队 云运维团队 云安全团队 云治理团队 FinOps团队 云项目经理 云卓越中心的演进 父主题： 顶层规划
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