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策略等。 调研数据流： 调研大数据平台及业务的架构图及数据流图，如下图： 大数据平台及业务的架构图和数据流图。 平台数据接入源。 数据流入方式（如：实时数据上报、批量数据抽取）。 分析大数据平台数据流向，数据在平台内各个组件间的流向，例如：数据采集组件类型、采集组件下一层、存储数据组件，数据处理过程中的工作流等。
和确认。 可观测平台：有些企业有构建应用可观测平台，比如Datadog、华为云APM等，通过可观测平台可以发现应用间的调用关系，也可以用于输出应用全景图。 调研访谈：与每个业务域的负责人进行访谈，并记录该业务域的系统和应用信息。每个业务域都调研完以后，再绘制全景图。 父主题： 应用系统调研
什么是平台工程 平台工程（Platform Engineering）是一种通过构建和运营自助式内部开发平台（IDP，Internal Developer Platform）来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有
平台工程 什么是平台工程 如何构建平台工程 父主题： 顶层规划
如何构建平台工程 在云平台上构建平台工程，可以充分利用云平台提供的丰富服务和工具，降低构建和维护成本，并提高IDP的可靠性和可扩展性。以下是一些关键步骤。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率
基于上述安全设计原则，华为云推荐采用“一个中心 + 七层防线”的安全参考框架和华为云提供的云原生安全服务来构筑企业的云上安全防护体系，如下图所示。该安全框架完全遵守了纵深防御原则，将各种安全防护措施有机组合起来，针对保护对象（企业的关键业务系统和核心数据），因地制宜的部署合适的安
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。 切换：配合大数据应用进行切换。 保障：业务切换后进行一段时间的实时监控和特别运维保障。 请参考大数据调研的调研方法，调研大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用的现状信息。
场景右侧下拉选择更多行业和场景； 支持按照默认综合排序、最新发布、最多引用、我的关注对架构模板进行排序。 图1 Haydn平台架构设计模板 架构模板详情 图2 Haydn平台模板详情 架构模板引用 在详情页面右上方，点击“引用到设计中心”，可将该架构模板引用到指定的解决方案下。 父主题：
概述 企业云化转型是一项复杂和系统的工程，涉及组织和流程、平台和架构、运维和管理等多个层面。如同建造摩天大楼，在挖地基之前就需要设计蓝图，企业在构建云基础设施和将业务系统上云之前，也需要进行全面而清晰的顶层规划。只有在充分的规划和准备下，才能最大程度地发挥云的优势，实现业务价值的最大化。
准备。 要按照应用部署架构设计方案进行云上资源的开通和配置，云上资源开通主要有如下3种方式： 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接，调用云平台的API接口，批量发放云资源，每个云服务都有对应的API接口，可以进行资源的生命周期管理。详情请见对
评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 容器化平台选择：选择一个适合你的需求的容器化平台。最常见的容器化平台是Docker，但也有其他选择，如Kubernetes等。 容器化应用程序：将应用程序拆分为较小的模块或微服务
硬件的采购和发货周期阻塞和延迟。 图1 基于传统IT的应用生命周期 基于云计算的应用系统建设的基本流程没有变化，但要求应用生命周期的某些阶段（上图中浅黄色标示的阶段）需要进行调整以适配云计算的特点，进而充分发挥出云计算的价值。 首先，由于云平台已经搭建了统一的资源池，并提供了应用
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，涵盖华为云数据中心的物理环境和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不但包括华为云基础设施和各项云服务的安全功能
数据层迁移实施 对象存储迁移 对象存储适用于存储非结构化的数据，我们日常生活中见到的文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、音视频信息等等都是非结构化数据。不同的量级对应了不同的迁移方式，如下图所示： 图1 对象存储迁移方案 表1 三种对象存储迁移方式说明 对象存储 迁移方式 适用场景 备注
通过上述10个维度的详细评估分析，组织可以全面了解自身在云化转型过程中的能力现状，通过生成的雷达图可以很快找出与行业标杆企业之间的差距，从而制定有针对性的改进和提升计划。 图2 云化成熟度雷达图 需要注意的是这个云化成熟度评估模型是一个相对高阶和粗颗粒度的评估，主要目的是为了快速识别组
跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障时，ELB健康检查机制仍可将流量转发到正常AZ的Apisix实例处理。
水线构建自动化平台，然后在云上重新部署应用。 SMS工具迁移：是一种P2V/V2V迁移服务，可以帮您把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到华为云弹性云服务器上，从而帮助您轻松地把服务器上的应用和数据迁移到华为云，主机迁移服务工作原理如下图所示： 图1 SMS迁移过程
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
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