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可用性定义 可用性(Availability)是产品/服务在规定的条件下和规定的时刻或时间区间内处于可执行规定功能状态的能力，是产品可靠性和可维护性的综合反映。服务可用性一般会用SLA（Service-Level Agreement）来衡量，各类云服务都有承诺的SLA标准。不同SLA级别对应的停机时间如下表所示：
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：
用方案要优先选择距离较近的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。
他AZ正常提供服务。 应用层-容器集群高可用 Master高可用：容器集群Master 节点3AZ分布， 3节点（1+1+1）。 Ingress网关高可用：ELB实例开启多可用区，ELB Ingress即支持跨可用区高可用。 应用高可用：K8S本身就支持应用高可用，可通过配置To
集中身份权限管理：通过IAM身份中心提供的多账号统一身份管理与访问控制的功能，中心IT部门可以统一管理企业中使用华为云的用户，一次性配置企业的身份管理系统与华为云的单点登录，以及所有用户对组织下账号的访问权限。管理员集中创建用户，分配登录密码，并对其进行分组管理。集中权限管理加
IAM策略用于精细化地控制用户、用户组和委托对华为云资源的访问权限。通过IAM策略，企业可以基于最小权限原则，为用户分配恰到好处的权限，确保他们只能访问与其工作相关的资源和操作。这不仅提高了安全性，还减少了权限滥用的风险。关于IAM策略的详细介绍，请查看这个链接。 在华为云中，身份控制策略主要通过S
都包含自定义的一个“键”和一个“值”，一个标签使用键为“所有者”，另一个使用键为“用途”，每个标签都拥有相关的值。 图1 资源标签示例 华为云提供的标签管理服务（Tag Management Service，简称TMS）是一种快速便捷将标签集中管理的可视化服务，提供跨区域、跨服务
确定性运维 确定性运维是华为云基于自身多年的云服务运维经验沉淀的一套运维理念、方法论和最佳实践，可以帮助企业在云上高效运维自建和采购的业务系统，确保这些业务系统在云上能够持续高效稳定运行。 确定性运维旨在构建可防、可控、可治的运维管理体系。通过高质量的产品开发，严谨的运维流程和制
云化转型顶层规划：负责云化转型项目的顶层规划和设计，包括应用云化流程优化、Landing 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
去中心化运营模式 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
整体架构设计 华为云基于自身实践和大量Landing Zone项目的成功交付经验总结了如下图所示的Landing Zone解决方案整体参考架构，涵盖组织与账号管理、身份权限管理、集中网络管理、共享服务管理、统一安全管理、统一合规审计、统一运维管理、统一财务管理和数据边界总共9个领域。
源配置。 统一运维管理 以运维监控账号为中心，在这里集中部署云运维中心（Cloud Operation Center，COC）和应用运维管理服务（Application Operations Management，AOM），针对其他子账号进行统一的监控和运维管理，如下图所示。 运
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
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规模CCoE组织中应该包含指导委员会、云项目经理、应用架构师、应用开发工程师、应用测试工程师、云架构师、调研评估工程师、迁移实施工程师等关键角色。通过这些角色的协同努力将第一批业务系统逐步云化，快速获取业务
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
上云试点执行与总结 上云试点执行 试点应用选择好以后，上云迁移试点按照应用迁移小循环流程执行即可，最后输出试点总结： 图1 迁移小循环流程 上云试点总结 上云迁移试点总结旨在总结试点项目的成果、经验和教训，并为后续的大规模迁移提供指导和改进方向。这对于企业切实评估上云的收益、风险
任务适配和改造、任务调优、部署、测试和验证。 大数据应用迁移：是将基于大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境。 大数据迁移遵循如下的流程： 图1 大数据迁移流程 其中大数据应用的迁移请参考应用迁移上云，本章只对大数据应用迁移的特殊注意点进行描述。 大数据迁移流程每个阶段概述如下：
验证可行性：上云迁移试点可以验证企业的应用和数据是否适合迁移到云端。通过选择一小部分应用或业务进行试点，企业可以评估业务在云环境中的兼容性、性能、安全性、可靠性等方面是否满足需求。如果发现某些应用不适合迁移到云端，企业可以根据评估结果重新规划迁移策略或寻找替代方案，避免将不适合或难以迁移的应用直接投入生产环境。
即账号和权限设计、整体网络设计、整体安全设计、资源治理设计、运维监控设计、财务管理设计。 应用部署架构设计：应用部署架构是应用在云上的技术架构，应用部署架构要从接入层、应用层、中间件层和数据层来设计，包括每一层的云服务技术选型，同时还要考虑架构设计的6要素（即：可用性、性能、可扩
型和业务快速发展带来的“不确定性”通过运维变成“确定性”，保障应用系统的长期稳定运行，减少故障和停机时间。 全方位安全运营则涵盖了数据安全、网络安全、访问控制等各个方面，构建全面的安全防护体系，保护企业核心数据和应用系统。最后，精细化FinOps 通过成本分析、优化和预算管理，帮
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