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阅读现有的文档和技术资料，包括应用程序的架构图、部署说明和运维手册等。这些资料可以识别出应用程序的关键依赖和集成点。 与开发团队和运维团队沟通 与应用程序的开发团队和运维团队进行沟通，了解他们对系统依赖关系的认识和理解。他们可能提供有关应用程序的详细信息、依赖关系的描述以及与其他系统的集成情况。 代码分析
性能是目标架构设计中需要考虑的非常重要的一个方面。上一小节介绍了可扩展性设计，性能设计要考虑很重要的一点就是扩展性，可以说可扩展性是高性能的必要条件， 影响云上应用性能的主要因素包括以下几个方面： 针对计算资源，延时是操作执行之间所花的等待时间，也是云计算性能的最直接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率；
行充分的顶层规划和设计。这包括构建卓越的组织结构、优化的流程、高效的平台和架构、完善的云运营模式和项目管理。缺乏这些关键的顶层设计，可能导致大量应用系统上云后的混乱无序和风险激增，事后整改不仅成本高昂，还可能对业务系统的稳定性造成严重冲击。因此，前期的顶层规划对于云化转型的顺利实施和长期成功至关重要。
负责自身所需业务系统的投资、建设和运维，因此通常在业务部门会组建自己的应用团队。将这些业务系统云化需要应用团队的配合和协同，应用团队需要协同云实施团队进行业务系统的现状调研、迁移实施、应用现代化改造和测试验证，协同云架构团队基于云技术和云服务设计业务系统的云上应用架构，协同云运维
验证大数据任务执行结果的一致性，对比新旧大数据平台的作业输出结果数据是否一致。可以使用对比工具、数据校验脚本或手动检查的方式进行验证。如果发现数据不一致的情况，可能需要考虑迁移过程中的数据转换、数据格式或数据处理逻辑的问题，并进行相应的修复和调整。 作业执行的性能验证 在迁移后，验证作业的执行性能，包括运行时间
定期进行系统补丁更新和安全加固。 熟悉主流云平台的虚拟机和云存储服务。 掌握Linux和Windows操作系统的管理与优化。 熟悉云原生的监控运维工具。 具备一定的脚本编写能力。 具备良好的故障排除和问题解决能力。 IT部门 云网络管理员 负责云平台网络架构的设计、配置和日常运维，保障网络稳定和安全。
情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性：在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施，以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益：在云上部署大数据集群时，需要考虑成本效益。云服务提供商可以提供弹性的计算和存
赋能和协同运营模式综合了上述两种云运营模式的优点，既允许一定程度的集中化管理，也确保业务系统的敏捷性。如下图所示，在赋能和协同运营模式中，CCoE团队负责集中建设和维护Landing Zone，包含云上的骨干网、IAM和合规审计系统等，同时负责制定统一的IT标准、IT流程和IT架构，以及对企业范围内的云环境进行
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对应的大数据任
难以满足多样化需求：统一的标准可能难以满足不同业务单元的特定需求。 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：
迁移实施常见问题 关于迁移实施过程中的常见问题及答案，请查看如下链接。 主机迁移服务SMS的常见问题。 Redis数据迁移常见问题。 对象存储迁移服务OMS的常见问题。 数据库迁移的常见问题。 父主题： 迁移
先选择距离较近的AZ，可以降低网络延迟并提高应用的响应速度。 延迟验证 在正式实施双AZ高可用方案前，需要充分的测试和验证来评估应用程序在不同AZ之间的延迟情况。通过模拟真实负载的压力测试，来记录不同AZ之间的应用调用延迟，用于评估是否满足业务的需求，并做出相应的决策。 父主题：
资源的需求往往比正常要高出多倍，这时企业在云上就可以通过可视化界面或者 OpenAPI 快速升级资源的配置，将资源调整到更高规格的实例上（如更多的 CPU、内存、带宽、磁盘空间等），以应对活动的流量冲击；而在活动过后，又可以将规格收缩回原来的规格，达到降低成本的目的。 横向（水平
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： 高可用性：将应用程序和数据部署在多个AZ上，确保即使
所以回退的可能场景会比较多，每个可能的回退场景均需考虑。 回退操作从整体上可以分为有损回退和无损回退。在目的端产生新数据之前的回退都可以是无损的，数据可恢复到切换前的状态。若目的端产生新数据，又无法将目的端的新数据反向同步到源端，则就是有损的回退，此时回退会造成一定的数据丢失。
节点上运行，提升系统的可靠性和可用性。 架构设计未考虑业务的地理分布 设计云上部署架构时，未考虑业务的地理分布，导致用户访问延迟高，体验不好。 优化建议：根据业务的用户分布特点，选择合适的Region与AZ部署，确保用户能够就近访问应用实例。 将当前的传统架构直接迁移到云上，而没
云化驱动力简介 识别云化转型的驱动力是制定战略的前提，需要深入分析内部和外部因素，内部因素包括业务增长需求、成本优化需求、运营效率提升和业务创新需求等，外部因素包括市场竞争压力、客户需求变化、技术发展趋势和监管合规要求等。综合考虑这些内部和外部因素，总体上可以将云化驱动力分解为业务
业务切换是整个上云迁移的关键环节，出问题会直接影响企业业务，不同业务对停服的要求是不一样的，比如，有些业务在切换期间是不允许停服的，停服会造成较大的业务损失；有些业务在切换期间是允许停服的，比如办公OA系统，夜间非工作期间可以停服；有些业务系统，为了更好的客户体验，希望切换期间部分浏览类的业务继
程，以及与迁移相关的关键决策。 成果评估：评估上云迁移试点的效果，包括成功迁移的应用程序数量、迁移过程中的问题和挑战，以及解决方案和改进措施等，总结迁移试点对企业的业务影响和收益。 技术和性能评估：评估试点迁移后的系统和应用程序的性能和稳定性，考虑应用程序的可伸缩性、响应时间、数
大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构设计时，企业可以参考TOGAF的架构设计方法论，可以
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