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目的端的转发路径，并持续观测一段时间后，再切断此转发路径。 设计回退操作步骤 在切换过程中，出现严重问题无法短时间解决的必须进行回退，以恢复到切换之前的状态，避免对业务造成不可逆的影响。以下是设计业务回退步骤的关键点： 正向操作的每个步骤操作失败都可能导致回退，所以回退的可能场景会比较多，每个可能的回退场景均需考虑。
安全检查和漏洞修复：进行安全检查，查找可能存在的漏洞或弱点，并采取适当的补救措施来加强安全性。更新和修补系统和软件，确保使用的组件和版本都是最新的，并及时应用安全补丁。 备份和灾难恢复策略：评估和设置新的备份和灾难恢复策略，确保数据的安全性和可恢复性。执行定期备份，并进行灾难恢复演练来验证备份的可用性和恢复过程。
停写不停读，主要指切换期间，为了追求较好的用户体验，保持一部分读的服务不停服，保持在线可使用状态；为了保持数据一致性，写的服务仍然采用停服方式进行切换。从业务对外体验上，多数用户感知不到停服的影响，比如某购物平台，用户仍然可以浏览商品，但是不能下单，下单时可友好的提示：系统正在升级中，预计凌晨4点恢复，请您稍后重试下单等。
下： 先易后难（调研的方式）：是指调研方法的难易，调研有多种方法，我们要优先选择简单快速的调研方式。 先粗后细（调研的内容）：是指调研到的信息详细程度，评估规划阶段获取的信息比较粗，实施阶段获取的信息最为详细。 持续迭代（调研的过程）：是指调研不是一次完成的，需要持续迭代，尤其在
区块链等）的应用，使业务能够跟上时代的潮流，提升用户体验和创新能力。应用现代化包括如下4个方面： 图2 应用现代化的四个方面 基础设施现代化，节约成本减轻用户使用的心智负担。通过传统设施的云原生化改造，实现基础设施的高可用与弹性，降低运维成本，把开发运维人员从重复繁琐的资源调配中解放出来，投入到有益于业务发展的工作。
迁移组：是一组具有依赖关系（含环境依赖）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。 迁移批次：是指一组具有相同的预期开始日期和结束日期的一个或多个迁移组的组合，一个迁移批次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
安全防护能力：云服务商在安全防护方面有很深的积淀，既有端到端的安全技术体系，也有完备的安全管理流程和规范，更有一支庞大的安全专家团队每时每刻在保障云平台的安全，因此公有云相比大多数组织的内部IT团队有更强大的信息安全保障能力。 市场扩张 将业务扩张到全球市场是企业收入增长的重要途径。借助云服务商的全球布局，可
情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性：在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施，以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益：在云上部署大数据集群时，需要考虑成本效益。云服务提供商可以提供弹性的计算和存
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。 运维治理阶段需要针对云上IT基础设施、应用系统和大数据
闲置资源，降低成本。 自动化伸缩：通过自动化的监控和调度机制，云平台能够根据预设的策略和实时的负载情况，自动进行资源的伸缩。 快速部署和回收：相较于传统的硬件采购和部署周期，云上资源的创建和销毁可以在几秒或几分钟内完成，大幅提高了资源的弹性速度。 提升系统韧性 系统韧性是指系统在
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。 父主题： 可用性设计
OpenAPI 快速升级资源的配置，将资源调整到更高规格的实例上（如更多的 CPU、内存、带宽、磁盘空间等），以应对活动的流量冲击；而在活动过后，又可以将规格收缩回原来的规格，达到降低成本的目的。 横向（水平）扩展：适用于分布式应用、无状态应用、快速变化的应用等场景下，固定数据的资源配比显然已
行充分的顶层规划和设计。这包括构建卓越的组织结构、优化的流程、高效的平台和架构、完善的云运营模式和项目管理。缺乏这些关键的顶层设计，可能导致大量应用系统上云后的混乱无序和风险激增，事后整改不仅成本高昂，还可能对业务系统的稳定性造成严重冲击。因此，前期的顶层规划对于云化转型的顺利实施和长期成功至关重要。
理念，将财务管理与云资源运营相结合，旨在帮助企业优化云资源的使用和成本管理。 通过基于FinOps 的成本全生命管理体系，企业可以在云环境中实现精细化的成本控制和资源分配。这种管理体系允许企业按照不同的粒度进行成本分析和管理，包括子公司、业务系统、产品线、部门、项目，甚至是微服务级别。这种细粒度的管理使得企业能够准确
设计时，可以考虑继续采用自建的方案。如果目标云平台上有对应的大数据任务调度组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以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
了传统中介机构的需求，降低了操作风险。 智能合约和自动化执行：区块链上的智能合约是一种自动化的合约机制，能够根据预先设定的条件和规则自动执行。这在供应链管理、金融服务等领域具有广泛的应用。智能合约可以提高交易的效率，减少人工干预，降低成本，并防止欺诈和纠纷。 去中介和减少摩擦：区
务目标最相关的方面，选择其中一部分关键维度进行评估。通过与相关业务部门、技术团队的沟通，明确当前最需要提升的领域，确保评估能够聚焦于对组织最有价值的方面。这一步骤的目标是制定一个清晰、可执行的评估范围，为后续评估工作的顺利展开奠定基础。 识别和协调评估人 这对于评估的准确性和有效
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
成本估算：根据云服务商的定价模型，估算迁移到云平台的成本，并与传统IT架构的成本进行比较，为决策提供依据。 熟悉主流的云平台及云服务。 具备扎实的IT基础设施知识，包括服务器、网络、存储、数据库、中间件等。 熟悉各种操作系统和应用软件。 了解不同的迁移策略和方法。 具备一定的IT基础设施和业务系统的调研和评估经验。
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。
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