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应用部署架构示例 下图是音频类应用的云上部署设计参考架构： 图1 应用部署架构设计示例 设计要点： 用户接入采用多线路动态BGP，实现公网访问线路的自动容错，可靠性高； 华为云ELB采用集群跨可用区高可靠部署，单数据中心机房故障对业务无影响； 应用接入层采用跨可用区集群部署，单可用区的故障不会影响到全局业务；
从开发、测试、部署到运行都是在云平台之上进行，也就是我们常说的云原生应用，通过这种方式可以更加充分发挥云计算的价值。下图是基于云计算的应用生命周期。 图2 基于云计算的应用生命周期 基于云计算的应用生命周期管理需要与前面介绍的云运营模式匹配，不同的云运营模式下，CCoE（或中心I
足此类业务场景可选择异地机房部署业务，华为云异地灾备方案在同城容灾的基础上，可再搭建异地灾备机房，满足此类业务需求。 跨云高可用：为满足企业对多云高可用的部署需求，华为云同样支持多云容灾部署的能力，企业可以选择以华为云为主站点，其他的云厂商为备站点部署业务，借助多云来满足业务的可用性。
出正确决策，充分发挥云计算的价值。遵循CAF的最佳实践可让您的组织更好地对齐业务和技术战略，确保云化转型的成功。 CAF提供的方法、最佳实践、工具和模版来自于华为云、合作伙伴和客户上云、用云和管云的经验，华为云会持续基于不断积累的云化转型经验和认知升级对CAF进行迭代刷新，确保C
扩展性设计，性能设计要考虑很重要的一点就是扩展性，可以说可扩展性是高性能的必要条件， 影响云上应用性能的主要因素包括以下几个方面： 针对计算资源，延时是操作执行之间所花的等待时间，也是云计算性能的最直接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率； 在数据传输方面，用字节
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估
切换 大数据的切换主要是指大数据应用的切换，其切换演练和正式切换的步骤请参考章节切换。本节重点介绍大数据应用切换的3个切换点，以便更好的指导大数据应用的切换。 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。
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
于这些洞察力开发出更具竞争力和创新性的产品和服务。例如，一些公司利用大数据分析医疗记录和基因组数据，提供个性化的医疗解决方案。 父主题： 云上创新
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平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。
如果目标架构是采用华为云的任务调度平台DataArts Studio，可以参考如下官网文档进行部署和配置。 如果目标架构是采用自建的大数据任务调度平台，有2种方法部署，可以基于华为云ECS重新部署大数据任务调度软件，或者是使用华为云SMS工具将源端调度平台迁移到华为云ECS。 大数据应用部署
Hadoop数据迁移到华为云MRS服务 如图所示，将IDC机房或者其他公有云的Hadoop集群中的数据迁移到华为云MRS服务。详细操作指导请参考官网文档。 图1 Hadoop数据迁移 HBase数据迁移到华为云MRS服务 将IDC机房或其他公有云的HBase集群中的数据迁移到华为云MRS服务。
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
数据调研 数据调研主要包括如下方面： 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量，用于评估历史数据迁移周期； 日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y
任务调研 任务调研主要包括如下方面： 表1 任务调研方法表 调研内容 描述 任务调度 如Azkaban、DolphinScheduler，Hera、Crontab等。 任务类型 基于编程语言分类： Jar类：常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类： 常用于Hive、Spark、UDF等
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
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
件往往是促成云化转型的契机，因此，必须充分考虑企业当前和未来可能面临的关键业务事件。以下是一些常见的能够推动云化转型的关键业务事件。 数字化转型： 企业进行数字化转型，需要更先进的IT技术和平台支撑，云平台可以提供丰富的数字化工具和服务。 数据中心退役：现有数据中心即将到期或设备
性比对的精度，不同的场景有不同的要求。一般来说，核心业务的数据库表要求源端和目的端100%一致；对于大数据类业务中的部分场景，例如用户画像计算等，可以约定原始数据90%一致。如下是一个参考标准，可根据实际情况调整： 表1 数据校验标准参考 分类 数据一致性要求 业务举例 核心业务
Shift”，将应用程序原封不动地从本地数据中心迁移到云平台。通常使用工具将虚拟机或物理服务器转换为云中的虚拟机。 快速迁移到云平台，以降低成本或提高可用性。 需要快速完成迁移，时间紧迫。 缺乏应用程序的深入了解或修改代码的资源。 Replatform 在迁移过程中对应用程序进行少量修改，以适应云平台。例如，
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