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如下表格所示。 表2 主机信息调研表示例 主机名 主机类型 (ECS/物理机) 规格 CPU （core） 内存（GB） 操作系统版本 系统盘类型 系统盘大小（G） 数据盘类型 数据盘大小（G） 私网IP 公网IP 此处仅给出表头信息作为参考。 表格具体内容请按业务实际情况进行补充。
日刷新/周刷新/月刷新/实时更新 任务执行区间 让数据迁移、数据校验和业务高峰期错开。 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
HSS Host Security Service 主机安全服务 IaaS Infrastructure as a service 基础设施即服务 IaC Infrastructure as Code 基础设施即代码 IAM Identity and Access Management
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。配置基础设施监控工具，监测服
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
oE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工作空间，在保证各应用团队的安全职责清晰划分的同时，可以向CCoE团队提供统一的安全运营管理视图，最后将业务系统运行环境的安全
为了确保应用系统的安全性，所有云服务在发布前首先将由应用测试人员执行多轮安全测试，包括但不限于认证、鉴权、API安全、数据库安全等专项安全测试。测试用例覆盖安全设计阶段识别出的安全需求以及攻击者视角的渗透测试用例等。对于无法通过安全测试的应用系统，将禁止上线运营。 第三方软件安全管理
可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是传感器、网站日志、移动应用、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换
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 所见即可得，高效，可直接获取详细资源清单、数据层-数据层、数据层-应用层关联关系 1.有些传统的CMDB系统信息更新不及时 2 现网云管平台 客户有CMP或虚拟化管理平台 能够获取准确的资源详情 无法获取应用架构、关联关系等信息
控制策略、入侵防御策略、病毒防御、流量分析、系统管理、等功能特性。关于CFW服务的详细功能和详细使用方法，请参考官网帮助文档。 数据安全中心 数据安全中心服务（Data Security Center，DSC）是新一代的云化数据安全平台，提 供数据分级分类、数据安全风险识别、数据
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。
去中心化运营模式是常见运营模式中最简单的一种，如下图所示。在这种运营模式中，所有业务系统都由专门的应用团队独立运营，应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资源的成本管理。中心IT团队仅负
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 停写不停读切换有4种方案可以选择：
应的设置。 创建用户和角色 根据源端平台的权限设置，创建相应的用户和角色。确保在目标平台上设置与源端平台一致的用户身份和角色分配。 调整权限级别和范围 在目标平台上，根据源端平台的权限设置，调整权限级别和范围。确保目标平台上的权限设置与源端平台一致，并确保用户只能访问其应有的资源。
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
使用（例如组合EVS/SFS Turbo和OBS），可以在保证业务性能要求的情况下优化成本。 可靠性保障 EVS、SFS Turbo、SFS通用型、OBS均是三副本存储，数据持久性可满足业务的要求，但可靠性方面存在一定的差异： EVS、SFS Turbo的三副本均在同一个可用区，
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
缺失专业的云架构师会导致云化转型如同无舵之舟。架构设计缺乏整体规划，系统扩展性差，难以维护，容易形成“拼凑式”的云环境，资源利用率低。技术选型不当则可能导致性能问题、成本超支和安全风险。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:
Zone设计、平台工程设计、云运营模式设计等。 建立云治理框架：负责制定云平台的治理框架、治理策略、安全标准、合规性要求等，确保云基础设施和应用系统的安全、稳定和合规。 提供云技术支持： 为企业内部提供云技术方面的培训、咨询和支持，帮助各部门更好地理解和应用云技术。 管理云平台和资源：
定需求。 基于上述优缺点分析，集中化运营模式适合稳态的业务系统，这些业务系统的更新频率比较低，例如企业采购的SAP等商业软件，或者企业自研的进入成熟期的业务系统。集中化运营模式也适合那些由IT部门统一建设和运维的业务系统。 父主题： 云运营模式
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