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什么是平台工程 平台工程（Platform Engineering）是一种通过构建和运营自助式内部开发平台（IDP，Internal Developer Platform）来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复
平台工程 什么是平台工程 如何构建平台工程 父主题： 顶层规划
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
如何构建平台工程 在云平台上构建平台工程，可以充分利用云平台提供的丰富服务和工具，降低构建和维护成本，并提高IDP的可靠性和可扩展性。以下是一些关键步骤。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有
准备。 要按照应用部署架构设计方案进行云上资源的开通和配置，云上资源开通主要有如下3种方式： 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接，调用云平台的API接口，批量发放云资源，每个云服务都有对应的API接口，可以进行资源的生命周期管理。详情请见对
评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 容器化平台选择：选择一个适合你的需求的容器化平台。最常见的容器化平台是Docker，但也有其他选择，如Kubernetes等。 容器化应用程序：将应用程序拆分为较小的模块或微服务
云上高可用方案 公有云上业务的可用性，由应用层的可用性，架构设计的可用性、云服务的可用性共同决定。业务可用性目标的达成是一项系统工程，公有云模式下，业务的可靠性取决于客户对整体业务架构的可用性设计、运维规范管理（如：备份机制、日常演练、人员操作规范等）。 图1 业务可用性方案 华
登录华为云官网，在上方导航栏选择“解决方案>通用解决方案>Haydn解决方案数字化平台”进入Haydn解决方案数字化平台首页，在页面右下角点击“解决方案加速场>架构模板”可进入架构模板页面。 支持输入架构模板名称、适用行业、适用场景等关键字对架构模板进行查找； 支持按照模板类型、部署环境、适用行业、适用
优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据集群组件，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。如果目标云平台上有对应的大数据集群组件，但
OS不变，版本一致，停机时间长 - 重新部署：针对公有云的平迁方式的应用上云场景，我们建议使用CI/CD流水线构建自动化平台，然后在云上重新部署应用。 SMS工具迁移：是一种P2V/V2V迁移服务，可以帮您把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到华为云弹性云服务器上，从而
用系统云化。首先，最基本的要求是保障应用系统可以在云平台上长期安全稳定运行；其次，要让应用系统可以充分利用云计算的优势提升应用系统的质量，如提升应用系统的韧性、敏捷性、安全性和性能等，最后，应用系统生于云、长于云，可以基于云平台提供的新技术快速进行产品、服务甚至商业模式的创新，孵
AZ故障域说明 AZ (Availability Zone) 是公有云的一个独立的故障域，一个AZ是由物理上互相隔离的数据中心组成，每个AZ都具有独立的电力供应、网络连接和硬件设施，公有云厂商通常会将不同的AZ部署在不同的地理位置，以提高系统的可用性和故障容错能力，AZ故障域的优点包括：
度，发现应用基础设施(例如虚拟机规格信息，CPU，内存利用率性能数据，网络拓扑数据等)，并提供其迁移到华为云的推荐配置以及主机的一站式迁移能力。 主机迁移服务（SMS）：是一种P2V/V2V迁移服务，可以把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到华为云弹性云服务器云
移方法请参考前面的数据迁移部分的内容。 源端SQL脚本导出：从源端任务调度平台导出SQL脚本。 修改SQL脚本：根据云上调度平台的语法及资源配置修改SQL脚本。 目标云平台导入SQL脚本：在云上任务调度平台配置SQL类任务，导入SQL脚本。 SQL任务运行和测试：执行SQL调度任
大数据迁移批次规划说明 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。
多个独立的云平台上，实现跨云容灾，避免单一云平台故障带来的业务中断。即使一个云平台出现问题，其他云平台上的业务仍然可以正常运行，保障业务连续性。 避免厂商锁定：将所有业务都放在一个云服务商的云平台里会造成厂商锁定，使企业在未来的谈判中处于劣势，并且难以迁移到其他平台。多云战略可以
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。
DB等信息化系统，建议优先通过CMDB等信息化系统支持调研。为了安全起见，企业可以提供只读账号让调研人员自行登录CMDB获取信息或者企业直接导出相关信息给调研人员。 表1 不同调研方式的适用场景 序号 调用方式 适用场景 优势 不足 1 现网CMDB平台 客户有CMDB平台，且包含应用调用模块
调研各类任务的总数量，用于评估任务迁移周期及改造工作量。如：XX调度平台下，Jar任务XX个。 任务更新周期 识别出不同调度平台，不同任务类型的任务更新周期。如：XX调度平台XX类任务月度更新；XX平台XX类型任务每日XX点更新。 任务详细信息 识别出所有任务的详细信息，包括任务ID、名称、责任部门、责任人、
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