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云相较于传统IDC非常大的一个优势具备丰富的资源和强大的扩展能力；根据业务场景的不同需求，可以将扩展能力分成如下3类： 纵向（垂直）扩展：适用于单体应用、独立应用、有状态应用等场景下，随着业务不断发展和变化，需要快速升级硬件以应对业务变化。如在进行一些促销活动时，对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
Runbook设计原则 Runbook是上云迁移过程中一个非常重要的文档，用于指导切换当天多人协同进行切换操作，规定了业务切换的流程和详细步骤。Runbook主要包括两部分，Runbook checklist和Runbook操作步骤，下面将从几个方面详细介绍如何设计切换Runbook。
Runbook角色设计 Runbook通常涉及如下角色，职责如下： 表1 Runbook角色与职责 角色 职责 操作人 按Runbook执行相应的操作步骤，并负责操作异常问题处理 确认人 确认操作人的操作步骤是否正常执行完成，并向引导人反馈执行结果，如遇异常，需要按Runbook约定要求，定期向引导人员同步处理进展。
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：
以确保系统的可用性和性能。 容器化和微服务架构：采用容器化技术（例如Docker）和微服务架构可以实现应用程序的解耦和扩展。这样可以使开发团队更加灵活地部署、更新和维护应用程序，同时提高可伸缩性和弹性。 持续学习和改进：DevOps是一个持续演进的过程，团队应该不断学习和改进工
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
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分离场景，每个服务只进行单独的读操作或写操作，没有同时进行读写的服务 简单 无需改造 应用层先做读写分离改造，然后停止写服务，读不停 应用层修改代码，拆分读写服务 应用层服务没有读写分离的场景 复杂 大 中间件层/数据层直接回收写权限
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。 图2 推数场景 抽数场景：适用于应用向数据源抽数的场景，切换点在应用，需要先停止应用向旧数据源抽数，然后配置并启动应用从新数据源抽数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。
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
经验，又期望快速构建高可用的容灾体系，可以考虑使用华为云提供的多云高可用服务（Multi-cloud high Availability Service 简称 MAS），它源自华为消费者业务多云应用高可用方案，提供从流量入口、应用层到数据层的端到端的业务故障切换及容灾演练能力，保
企业没有太多人力投入上云工作，建议选择改造量少、人力投入少的停服切换方案。 根据投入产出选择 不停服切换方案通常需要研发额外投入进行大量的应用改造才可以实现，停服切换方案则通常无需大量改造，研发投入工作量小。因此，投入产出也是切换方案选择的决策依据之一，企业可以在业务影响所造成的
安全责任共担 华为云把安全合规作为首要任务，安全是华为云和客户的共同责任。在云服务模式下，华为云与客户共同承担云环境的安全保护责任，为明确双方的责任，确定责任边界，华为云制定了如下图所示的责任共担模型。 图1 安全责任共担模型 华为云的安全责任在于保障云平台和云服务自身的安全，涵
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：
标签设计原则 为华为云资源设计标签时，我们提供以下建议： 请勿在标签中存储用户身份信息或其他敏感信息。 对标签区分大小写格式，并跨所有资源类型一致地应用该格式。 虽然标签有长度规格上限，但尽量不要每个标签都达到标签规格上限，标签长度能标明含义即可。 提前识别标签的应用场景，比如成本
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
培训运维团队，提升云运维技能。 应用架构师 优化应用架构，提升系统性能、可扩展性和可靠性。 支持应用现代化，充分利用云服务的优势。 确保应用满足业务需求，具备敏捷性和灵活性。 设计应用的云化架构，指导开发团队的实现。 评估和选择云服务，确保与应用需求匹配。 解决云化过程中遇到的技术挑战，提供专业支持。
产和供应链。通过对历史销售数据、市场趋势和供应链数据的分析，企业可以进行需求预测、库存优化和交付计划，减少库存成本、提高运营效率并提升供应链的响应能力。 创新产品与服务：大数据可以为企业的产品和服务创新提供有力支持。通过分析大数据，企业可以发现市场上的空白点和机会，掌握用户需求，
tected Framework），全面负责设计云上的技术架构和数据架构，协同应用架构师基于云技术和云服务设计业务系统的云上应用架构，帮助企业在云上构建高安全、高可用、高性能且成本优化的云基础设施和应用系统。云架构团队通常包含云架构师和数据架构师，其职责和技能要求如下表所示。 表1
云计算不仅可以降低成本，还可以帮助企业创造新的收入来源： 缩短产品上市时间: 云平台可以快速部署和扩展应用，帮助企业更快地推出新产品和服务，抢占市场先机，从而获得更多的市场份额和收入。 拓展新市场: 云平台的全球覆盖能力，使得企业更容易进入新的市场，拓展业务范围，接触到更广泛的客户群体，从而增加收入。 提升客户体验:
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
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