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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。
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。
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
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。
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。详情请见对应服务的帮助文档。例如，利用API创建云服务器，请参考这个链接。
离线任务上班前和下班后执行 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取，并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题： 大数据调研
根据项目周期选择 业务不允许停服，如果上云周期较长，时间充足，且企业具备不停服的改造能力，可以选择进行双写改造，实现不停服切换。如果上云周期紧张或企业没有太多人力投入上云工作，建议选择改造量少、人力投入少的停服切换方案。
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。
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、执行时间、更新周期等。
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。
图1 安全责任共担模型 华为云的安全责任在于保障云平台和云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。
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
项目经理：来自项目管理办公室（PMO）或具备丰富项目管理经验的IT部门成员，负责整个上云实施的项目管理，确保项目实施按计划进行，同时协调资源解决实施过程中的问题。
项目经理：来自项目管理办公室（PMO），管理调研项目进度，确保各项任务按时完成，协调各部门之间的沟通与协作，促进信息流通，及时解决项目中的问题。 云架构师：来自IT部门或云厂商，作为云技术的专家，为团队提供上云技术支持和指导，包括上云方法论，调研的最佳实践等。
保障 在上云迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 云平台监控：确保建立有效的监控系统，跟踪云平台的性能、可用性和安全性。设置警报机制，及时发现并解决潜在的问题。 系统监控和运维：设置系统监控和告警，确保及时发现和解决潜在的问题。
任务调度： 大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统（如Azkaban等）用于管理和调度各种数据处理作业，可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等，以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。
参考架构库 Haydn是华为云面向合作伙伴和客户的数字化平台，当前Haydn已经积累了700+各类参考架构，企业可以根据业务场景搜索并引用华为云的应用部署参考架构，基于Haydn做架构设计，企业可以对参考架构做定制化修改，以更符合企业业务。
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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