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优先用大数据云服务:如果源端是自建的大数据集群,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,建议设计大数据集群部署架构时,优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据集群组件,部署架构设计时,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集群组件,但
多个独立的云平台上,实现跨云容灾,避免单一云平台故障带来的业务中断。即使一个云平台出现问题,其他云平台上的业务仍然可以正常运行,保障业务连续性。 避免厂商锁定:将所有业务都放在一个云服务商的云平台里会造成厂商锁定,使企业在未来的谈判中处于劣势,并且难以迁移到其他平台。多云战略可以
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
方式,将实时数据上报到双跑的两个平台。 双平台同时运行 目标大数据集群、任务调度平台与原大数据集群、任务调度平台同时运行一段时间。在这段时间内,两个平台会并行处理任务,并产生相应的结果。 运行稳定性验证 在双平台同时运行期间,需要对目标大数据平台任务执行的稳定性、数据一致性进行持
IDC Internet Data Center 互联网数据中心 IDP Internal Developer Platform 内部开发平台 IoT Internet of Things 物联网 ITSM IT Service Management 信息技术服务管理 ITSS Information
参考如下步骤: 图5 SQL类任务迁移流程 前提:SQL类任务调试依赖的数据已完成迁移,迁移方法请参考前面的数据迁移部分的内容。 源端SQL脚本导出:从源端任务调度平台导出SQL脚本。 修改SQL脚本:根据云上调度平台的语法及资源配置修改SQL脚本。 目标云平台导入SQL脚本:在
际使用的资源按需付费,无需预先购买大量硬件和软件。在业务高峰期,云平台能够迅速扩展云资源满足需求,而在在业务低谷期,能够释放多余云资源,这将大幅减少资源浪费、降低成本。传统模式和云模式的成本模型对比如下图所示。 图1 传统模式和云模式的IT基础设施成本模型对比 总体上讲,云模式节
任务数量 调研各类任务的总数量,用于评估任务迁移周期及改造工作量。如:XX调度平台下,Jar任务XX个。 任务更新周期 识别出不同调度平台,不同任务类型的任务更新周期。如:XX调度平台XX类任务月度更新;XX平台XX类型任务每日XX点更新。 任务详细信息 识别出所有任务的详细信息,包括
将各个应用系统和大数据平台迁移或直接部署到云上,或者基于云平台进行应用现代化改造,也可以基于云平台提供的各种创新技术直接在云上进行应用和业务创新。 运维治理:将应用系统迁移或部署到云上之后就进入了运维治理阶段,在该阶段需要针对云基础设施、应用系统和大数据平台进行持续的精益化治理、
Provider)的新一代云服务资源终态编排引擎。基于业界开放生态HCL语法模板,实现云服务资源的自动化批量构建,帮助用户高效、安全、一致创建、管理和升级云服务资源,能有效提升资源管理效率,并降低资源管理变更带来的安全风险。具体请参考华为云官网文档。 图1 华为云RFS编排示例 父主题: 采用实施
日刷新/周刷新/月刷新/实时更新 任务执行区间 让数据迁移、数据校验和业务高峰期错开。 离线任务上班前和下班后执行 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取,并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题: 大数据调研
将其作为起点设计符合企业要求的安全运营框架及流程。 图1 安全运营框架 划分安全运营职责 首先,根据企业设计的云运营模式,明确业务部门的应用团队与CCoE团队之间的责任边界,如企业采用了赋能与协同运营模式,CCoE团队负责平台层面的安全防护和集中安全运营,应用团队则需要负责应用系
保障 在上云迁移的保障阶段,需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境: 云平台监控:确保建立有效的监控系统,跟踪云平台的性能、可用性和安全性。设置警报机制,及时发现并解决潜在的问题。 系统监控和运维:设置系统监控和告警,确保及时发现和解决潜在的问题。配置基础设施监控工具,监测服
业务创新是企业获取新增长点,保持竞争力的关键。云计算为企业提供了创新的平台、技术和工具,大幅降低了创新门槛,加速产品和服务、商业模式、业务流程和运营模式的创新。 获取先进技术:云服务商提供了AI平台、大模型、大数据平台、物联网、数字人等先进技术,企业无需自行构建,即可快速利用这些技术进行创新。
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,将应用程序
主机数量 IP地址 Redis Kafka MQ MySQL Mongo 内部/外部域名 WAF 备注 也可参考下图绘制应用的部署架构图: 调研方式如下图所示: 图1 调研方式 调研技术组件的详细信息 调研单个应用的部署架构所涉及的各个技术组件(包括主机、数据库和中间件等)的详细
云审计服务CTS、云日志服务LTS、、配置审计服务Config、对象存储服务OBS等 数据平台账号 集中部署企业的大数据平台,将其他账号的业务数据统一采集到数据平台进行存储、处理和分析 数据处理团队 数据湖、大数据分析平台、数据接入服务、数据治理平台 沙箱账号 用于进行各种云服务的功能测试、控制策略的测试等 测试团队
设置一个规则,只允许GET请求通过,拒绝POST请求。 图1 网关拦截方案 写服务关停 应用层服务已做读写分离的场景,直接关停写服务或对应接口下线shutdown,读服务或对应接口保持在线,从而达到业务只读不写的效果。 图2 写服务关停方案 应用改造 应用代码进行读写分离改造,改造后再按照8
核心功能。 周边系统集成功能测试 测试的内容强依赖应用系统的集成功能,比如某大型零售电商平台,和某团购平台、某外卖平台、某到家平台、某小视频平台等都有业务合作,集成的用例至少包括在这些集成平台的下单、用劵、通知发货,评论等各种功能的验证。 功能测试目的 验证应用系统迁移到目标端华
必然选择。传统应用要向现代化应用演进,应用现代化要结合应用实现和云平台能力综合考虑。云平台支持应用现代化进行分层解耦,应用聚焦业务逻辑,尽可能将DFx(Design for X)及治理等公共能力建立在云平台上。 图1 现代化应用发展趋势 表1 传统应用和现代化应用比较 传统应用 现代化应用