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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。
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。
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。
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
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主机上，具体使用方法请查看SMS帮助文档。 数据复制服务（DRS）：用于数据库实时迁移和数据库实时同步的云服务。
本节重点介绍大数据平台、数据和任务的调研。 平台调研 大数据平台调研主要调研大数据集群、大数据任务调度平台和数据流向。
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。
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，从而帮助您轻松地把服务器上的应用和数据迁移到华为云，主机迁移服务工作原理如下图所示： 图1 SMS迁移过程 主机迁移服务的安全传输原理指的是：源端服务器中的迁移
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）。
当云计算技术出现之后，企业基于云平台和云服务搭建IT基础设施，并逐步把大量业务系统迁移或者直接部署在公有云上，IT运营模式进入云计算时代。
双AZ高可用设计 公有云最常用的就是双AZ高可用方案，应用的四层架构（接入层、应用层、中间件、数据层）建议实现端到端的双AZ部署，如下图所示。
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，并将每个模块打包为独立的容器镜像。
架构模板查找 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。
如果该云平台出现故障，例如大规模宕机或区域性灾难，企业的业务将受到严重影响。多云战略可以通过将业务系统部署在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。
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，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。
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
概述 根据Flexera在2024年发布的《State of the Cloud Report》报告显示，管理云成本成为企业用云的头号挑战，企业的的云成本平均超过预算15%，平均有27%的公有云成本是浪费的，51%的企业已经成立了专门的FinOps团队，另外有20%的企业计划在未来一年成立
图1 Hadoop数据迁移 HBase数据迁移到华为云MRS服务 将IDC机房或其他公有云的HBase集群中的数据迁移到华为云MRS服务。
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，孵化新功能、提高业务运营效率
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。
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