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大数据 大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数
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
财务驱动力 云化转型带来了大量的财务收益，包括按需付费，降低成本和新增收入等，对CFO和财务主管极具吸引力。 降低成本 传统模式（自建数据中心）下企业按照预测的业务峰值需求提前采购硬件和软件等IT资源，为了避免在高峰期出现性能瓶颈或服务中断，通常会过度采购资源。但实际业务负载具有
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
制定6R策略 6R策略是指将现有的应用程序和数据迁移到云端的六种不同方式，如下图所示。 图1 6R策略 以下是6R策略的含义和适用场景。 表1 6R策略的含义和适用场景 策略 含义 适用场景 Retire 停止使用应用程序或其组件，因为它不再需要或有更合适的替代方案。这并非严格意义上的“迁移”，而是对现有应用的淘汰。
能依赖专家经验，批次规划需要做好三件事情：迁移分组、迁移分批、迁移优先级。 图1 批次规划 一、迁移分组 迁移分组主要是基于依赖关系将迁移对象进行分组，我们将一组具有强依赖关系的应用程序和基础架构的集合（包括APP、主机、存储、数据库、中间件等）放进一个迁移分组，迁移的时候要放同一批次，切换的时候要一起切。
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
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。要想在目的端已产生新数据场景下采用无损回退，必须建立目的端到源端方向的数据同步任务。
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 -
环境检查 切换前需确保源端、目的端、迁移任务状态正常，执行脚本准备就绪。 源端检查：首先，检查是云专线同步带宽是否有超带宽的告警，评估是否需要进行带宽的扩容，其次，对源端应用和数据库进行告警监控等的观测，确保源端告警清理，状态均正常。 目的端检查：通知云厂家进行资源日常状态的
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。
业务受到影响。设计切换方案时，对于不同的业务场景和停服要求，会面临多种方案的选择，下面详细介绍如何合适的切换方案。 业务系统从源端切换到目的端，切换方案可以分为3类，即停服切换、停写不停读切换和不停服切换。每类切换方案优缺点具体如下表： 表1 切换方案比较 切换类型 方案说明 数据一致性风险
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