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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对应的大数据任务调度组件，部署架构设计
接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率； 在数据传输方面，用字节/秒或者比特/秒来表示，吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式； 针对存储资源，IOPS是指每秒发生的输入/输出操作的次数，是数据传输的一个度量方法； 针对数据库资源，并发能力是指一个时间段中有几个程序都处于运行的能力。
义容器镜像的构建过程，包括依赖安装、配置和启动命令。 容器编排与管理：如果需要管理多个容器实例、自动扩展和负载均衡等功能，可以使用容器编排工具，如Kubernetes。通过编写配置文件或使用命令行工具，定义容器的部署和运行方式。 网络和存储配置：配置容器之间的网络通信和访问外部资
多云战略的驱动力 当前多云战略正在成为一种主流趋势，越来越多的组织选择将业务系统部署在多个云服务商的云平台上，而不是依赖单一的云服务商。这种趋势的背后是多种因素的驱动，以下是一些主要的驱动力： 避免单云故障：将业务部署在单一云平台上存在单点故障风险。如果该云平台出现故障，例如大规模宕机或区
安全和安全运维方案。 指导和审核安全运营工程师的工作，提供技术支持。 跟踪最新的安全技术，制定应对策略。 深入了解云平台的云安全服务和安全配置基线。 熟悉身份安全、网络安全、数据安全、应用安全、主机安全和安全运维等领域。 掌握安全评估工具和渗透测试技术。 具备安全合规（如等保2.0、ISO
适用场景 操作复杂程度 改造工作量 网关拦截 接入层，服务网关拦截写请求，放通读请求 入口统一，有统一网关，网关具有拦截能力，并对拦截的接口能配置友好的提示。 简单 无需改造 停止写服务，读服务不停 写服务或对应接口shutdown，读服务或对应接口保持alive 应用层服务已做读写
设计灵活可靠的网络架构，支持应用系统之间的连接需求。 确保网络安全和性能，满足数据传输要求。 实现网络的弹性和可扩展性，适应业务变化。 规划云网络架构，配置虚拟网络、子网、安全组等。 与安全团队合作，实施网络安全策略。 监控网络性能，优化网络配置。 合规审计专家 确保云化转型符合相关法律法规和行业标准。
企业带来的价值如下： 提升开发者体验: 平台工程提供自助服务功能，简化了基础设施配置、应用部署和管理等流程，让开发者更专注于业务逻辑的开发，而不是底层基础设施的管理。 加速软件交付: 通过提供预先配置好的环境、自动化流程和可重用的组件，平台工程可以显著缩短软件交付周期，更快地将产品推向市场。
应用层：容器化部署，业务节点跨AZ分布。即使某AZ异常，Apisix可以将流量转发到正常应用后端。 中间件层：Kafka、Solr和ES采用3AZ集群部署，任意一个AZ故障，服务仍然可用；Redis采用双AZ主备节点部署。 数据层：MySQL数据库采用双AZ主备部署实现HA；Mo
如，使用持续集成和持续交付（CI/CD）工具来自动构建、测试和部署应用程序。 基础设施即代码（IaC）：采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署，从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志和监控：通过集中
灵活开通导致精细化管控难：云的灵活扩展和支出限制少，有利于业务发展和创 新，但也容易产生资源浪费。如为了追求性能和质量，业务团队配置的资源大 于运行工作负载实际需要，产生过度配置；部分项目新建环境或者扩容实例 后，最后忘记关闭形成闲置等； 企业面对这些问题时，发现难以精细化管理云成本，也难以选
数据和信息。 一种常见的调研方式是通过企业内部的IT系统导出信息，例如配置管理数据库（CMDB）、云管理平台（CMP）、虚拟化管理软件等。这些系统可以提供有关硬件设备、网络拓扑、操作系统、应用程序以及相关配置和版本的信息，帮助调研人员了解企业的IT基础架构。 此外，问卷调查和访谈
境进行集中化的IT治理。CCoE团队赋能应用团队全权负责业务系统所需云资源的部署和运维，这样既可以减轻CCoE团队的负担，又可以提升应用团队的自主性，进一步提升应用系统的敏捷性。为避免各业务单元独立部署和运维云资源带来的标准不统一问题，CCoE团队需要制定相应的IT治理策略强制各
双跑场景：大数据应用分别在源环境和目标环境各部署一套，实现双跑，切换点在域名，业务切换时只需要进行域名的切换，将业务流量切换到新应用。 图1 双跑场景 推数场景：适用于数据源主动向应用推数的场景，切换点在数据源，需要停止旧数据源推数，配置并启动新数据源向应用推数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。
施工作，包括数据迁移、应用迁移、系统配置、业务割接等，确保迁移过程的数据一致性、安全性和性能。迁移实施工作属于一次性工作，经常会外包给云服务商或者云实施专业服务提供商。 云架构师：来自IT架构部门或具备深厚云技术背景的专家，负责云上架构的部署和优化，为实施团队提供技术支持和指导。
由CCoE团队负责集中部署和运维，所以CCoE团队更容易识别出各个业务系统所需要的公共资源，进而集中部署和管理这些公共资源，同时也需要通过集中化的手段统一管理所有业务单元下的云资源，并进行集中的安全运营和成本管理。应用团队完全不用关心基础设施和云资源的部署和管理，可以将主要精力放
调研评估工程师：由IT主管指派，来自IT部门，对企业现有的IT基础设施、业务系统、应用架构、数据存储、安全策略等进行全面调研和评估，包括硬件配置、网络架构、软件版本、依赖关系等；分析这些设施与云服务的兼容性和迁移难度，评估将现有系统迁移到云平台的可行性。调研评估工作属于一次性工作，
专家，负责设计云上技术架构，包括选择合适的云服务（IaaS、PaaS、SaaS），基于四架构六要素设计云上目标架构，确保技术选型合理、资源配置最优，并为各项技术决策提供咨询。 数据架构师：由IT主管指派，来自IT部门的大数据团队，负责设计企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和数据治理。
目的端检查：通知云厂家进行资源日常状态的巡检和高可用性检查。另外目的端切换后就是正式生产环境，要确保告警、监控、日志、安全策略均已完成配置并做最后一次检查和确认。 正向迁移任务的状态检查：系统切换前通常迁移任务已经创建完成，并在增量同步状态中，确保迁移任务的增量同步状态正常，无异常报错或告警。
设计云上的大数据集群部署架构时，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，
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