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文件数据一致性对比方式 类型 对比项 工具 描述 对象存储 对象数量 OMS OMS迁移工具，通过MD5校验文件完整性和比对两边桶对象数据量是否一致。 文件存储 文件数量 rclone Rclone迁移工具，使用MD5哈希值来验证文件的完整性。同步后会再对比源端和目的端文件数量。 rsync rsy
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的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效的数据存储能力，以承载海量的数据
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
调研应用上云需求 调研内容包括当前应用上云的需求和约束条件： 迁移时间窗 切换时间窗 目标架构的要求（功能、性能、可用性、安全、成本、可扩展性、可运维性） 回退要求 业务的关联关系确认。 调研方式包括人工访谈或Workshop头脑风暴，可以与前面2项调研内容合并调研，减少调研次数。
理的标签的键和值。 设置资源标签 按照上面设计的标签命名规范，为每个云资源创建相应的标签。为避免云资源的实际操作人员乱打标签，您可以通过华为云提供的标签策略强制执行标签命名规范。 激活成本标签 使用标签按各种维度（例如用途、环境、部门等）对云资源进行成本分类之前，需要先进行成本标签激活，具体步骤请参考官网文档。
由决策组负责人牵头对“决策点”进行决策 会务组 负责维护现场秩序，提供切换期间的会务保障。 每一行执行步骤都对应一个操作人和一个确认人（如涉及多人确认的情况，可以通过共享文档由多个分项确认人在线刷新确认进展）。 引导人通常是1~2个，是整个切换的总指挥（对于大规模切换，参与人员多，操作时间长的场景，也可以设计
的效率和准确性。 未进行切换演练 该反模式是企业未进行充分的切换演练，导致在正式业务切换时出现问题。 优化建议：在正式切换前进行全面的切换演练，模拟真实环境中的不同场景，及时发现并解决问题，确保系统在切换后能正常运行。 测试不充分 该反模式是指业务系统切换前测试不充分，导致潜在问
应用系统的各项变更都是影响应用系统安全稳定运行的因素。生产环境中的操作系统、数据库、中间件和应用程序等的变更，包括软件更新、配置改变等，都需要通过有序的活动进行变更管理。所有的变更申请生成后，由变更经理进行变更级别判断后提交给变更委员会，通过评审后方可按计划实施变更。所有的变更在申请前
部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。 切换：配合大数据应用进行切换。 保障：业务切换后进行一段时间的实时监控和特别运维保障。 请参考大数据调研的调研方法，调研大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用的现状信息。
）进行有效沟通，确保项目信息透明，并获得各方支持。 风险管理: 识别、评估和管理项目风险，制定应急计划，并将风险最小化。 变更管理: 管理项目变更，确保变更得到适当的评估和批准，并对项目的影响最小化。 云项目经理是一个综合管理角色，不仅需要有扎实的项目管理能力，还要求具备一定的云
确保应用能够在云环境中高效、稳定、安全运行。 应用测试工程师：来自测试团队，负责业务的功能、性能、可用性、可扩展性测试，配合迁移切换演练和正式的上云切换操作。 父主题： 采用实施
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
高可用性：将应用程序和数据部署在多个AZ上，确保即使一个AZ发生故障，其他AZ仍可提供服务，保证应用程序持续可用。 故障容错：在一个AZ发生故障时，可以快速地将应用程序和数据切换到其它正常的AZ上，以确保服务不中断。 地理冗余：将不同的AZ部署在不同的地理位置，可以防止地区范围的故障，例如自然灾害或电力中断对整个系统的影响。
同时，合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规，如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法，欧盟的GDPR，金融行业的PCI-DSS，医疗行业的HIPPA等，对数据隐私和网络安全提出了严格的要求。企业需要投入大量的资源来满足不同地区和行业的合规标准，增加了管理负担。 更为严峻的是，攻击手
业务流程的影响，导致迁移后出现各种问题。 优化建议：要充分进行内、外部各种关联关系分析，识别强弱关联，并评估风险和影响，作为后续批次规划和切换方案的输入，将问题和影响降到最低。 通过识别并避免这些反模式，可以更加高效准确地进行上云调研评估，为企业的上云决策和方案设计提供有力支持。
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。大数据任务调度平台的组件要1：1对标设计，版本尽量不变更，有版本升级需求的需要评估适配改造工作量。 弹性和可扩展性：在云上部署大数据任务调度平台时，应考虑平台的弹性和可扩展性。云环境提供了弹性计
云卓越中心简介 如上述所，企业云化转型是一项复杂和系统的工程，需要组建一个云卓越中心（CCoE）来领导、协调和推进整个云化转型项目。CCoE是企业内部为云化转型专门成立的中心化团队，全程负责整个云化旅程，包括制定战略、顶层规划、调研评估、方案设计、采用实施和运维治理，其目标是通过
域划分为多个迁移批次，将相关的任务和数据流集中在同一批次中，提高迁移效率和降低风险。 尽量减少批次数量：大数据迁移过程中会对数据进行抽取、转换、加载等操作，每个操作步骤都会增加复杂度和风险，影响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间
可能含有多个迁移组。 迁移优先级：是指应用程序的迁移顺序。 迁移批次规划：包括迁移分组、分批的信息和迁移优先级的信息，给出了各个批次的迁移对象和实施时间顺序。 图1 迁移概览图 父主题： 批次规划
业务相关 - 是 - - - 环境清单核对 应用清单检查并刷新启停 研发相关 - 是 - - - - 研发相关 - 是 - - - 环境（源端、目的端、迁移任务、执行脚本）检查 云服务基础检查项 运维相关 - 是 - - - 数据库检查项 运维相关 - 是 - - - 运维相关 - 是 -
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