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成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 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
大数据迁移流程每个阶段概述如下： 调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 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。
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
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
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
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
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。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。 分批迁移的
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
应用架构、部署架构、依赖关系等信息。 负责设计和管理业务系统在云上的应用架构，包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等，确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。 与数据架构师和云架构师紧密合作，确保应用架构与数据架构和云架构的兼容性。 指导开发团队进行应用开发和部署。 深入理解
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
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。 数据安全和权限管理：审查和加强数据的访问控制和权限管理机制。确保只有经授权的人员可以访问敏
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。
概述 应用系统迁移或部署到云上后，云化转型正式进入了运维治理阶段。这一阶段至关重要，因为它直接影响着云上IT基础设施和业务系统的性能、可靠性、安全性和成本效益。通过持续和有效的运维治理，企业能够确保云资源的高效利用，保障业务的连续性和稳定性，实现对云环境的全面掌控，最大化云化转型的收益。
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
客户有比较完整的设备档案，包括设计文档，实施方案等。 可快速获取现网信息 文档的及时性和完整性无法保证 4 安装工具（RDA\第三方） 客户同意安装工具agent 可较快获取详细资源清单 1.需要客户现网环境安装agent，较敏感； 2.针对数据库、中间件等获取信息较少，且无法获取应用调用关系。 5
上述CCoE组织是针对企业大规模上云、用云和管云而建立的全功能团队，企业并不需要在云化转型早期就组建一个完整的CCoE组织。 云化转型早期主要是把第一批业务系统迁移或直接部署在云上，这个时候可以建立一个小型化CCoE组织，如下图所示，把必要的角色加入进来，足以支撑第一批业务系统的云化就可以。 我们认为在早期的小
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。
责制定云标准、最佳实践和治理框架，协调各业务单元之间的合作，确保云化转型的高效推进。此外，应用生命周期管理流程也需要进行变革，传统的开发和部署模式难以适应云环境的快速迭代需求，引入敏捷开发、DevOps等先进方法，可以提高开发效率，缩短交付周期，提高对市场变化的响应能力。 在平台
业务重要性：根据企业现有的应用和业务，选择重要性较高，但又不影响正常运营的应用作为试点。 上云价值：选择上云的价值可量化、容易量化的应用，如降低成本、提升可用性、实现业务快速部署等，通过试点应用证明上云的价值。 实施难度：根据企业的IT部门的实施能力，选择一些实施难度较低的应用作为试点。 业务影响：考虑上云后对其它
根据不同场景选择不同的解决方法，并且结合多种方法，这样可以更容易地找到一种与需求符合的方法； 不断迭代的方法，使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择； 性能度量 设置性能度量和监控指标，以捕获关键的性能指标； 使用可视化技术呈现性指标和性能问题（如：异常状态、低利用率等）； 性能监测
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