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云上高可用方案 公有云上业务的可用性，由应用层的可用性，架构设计的可用性、云服务的可用性共同决定。业务可用性目标的达成是一项系统工程，公有云模式下，业务的可靠性取决于客户对整体业务架构的可用性设计、运维规范管理（如：备份机制、日常演练、人员操作规范等）。
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，数据层包括两类数据，结构化数据和非结构化数据。结构化数据包含各类数据库，例如MySQL数据库、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要为业务提供即时数据支撑
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8.4.3.3写服务关停方案实施，实现只读不写的效果。 图3 应用改造方案 中间件层/数据层配置只读 中间件层和数据层收回业务账号写权限，不允许服务写中间件层/数据层的操作。
应用高可用：K8S本身就支持应用高可用，可通过配置TopologyKey实现pod跨AZ分布。 图2 应用层高可用设计示例 中间件层-Redis高可用 主备实例配置了数据持久化，数据不仅会持久化到主节点磁盘，还会实时同步到备节点，同时备节点也会持久化一份数据。
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损失跟研发改造所产生的成本之间找到一个合理的平衡。 父主题： 设计切换方案
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，保障故障场景下的业务快速恢复，提升业务连续性。
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。 图3 抽数场景 父主题： 大数据迁移
中间件层迁移方案 当前企业业务中使用比较多的中间件类型为缓存中间件和消息中间件。中间件作为数据存储的临时场所，数据一般不用迁移，但在切换时，为了确保源端和目的端数据的一致性，需要等中间件消息队列中的消息完成消费后再切换。如果中间件缓存数据是持久化的，即作为数据库使用，此场景需要进行数据的迁移
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。
除AI等特殊场景需要使用BMS外，通用算力一般使用ECS即可，几个典型场景的选型建议如下： 表2 典型场景的ECS服务选型 位置 典型应用 选型建议 接入层 负载均衡/应用代理 Nginx c/m系列 运维终端 跳板机 t系列 应用层 普通应用 Web服务 ac/am系列 高性能计算服务
云架构团队 云架构团队在云化转型中发挥着关键作用，参照TOGAF框架和卓越架构技术框架架（Well-Architected 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
这并非严格意义上的“迁移”，而是对现有应用的淘汰。 应用程序不再被业务使用。 应用程序的功能已被其他系统取代。 维护应用程序的成本过高，且其业务价值低。 应用程序的技术过时，难以维护和升级。 Retain 将应用程序保持在当前状态，不进行迁移。
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源的成本管理。
大数据应用迁移：是将基于大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境。 大数据迁移遵循如下的流程： 图1 大数据迁移流程 其中大数据应用的迁移请参考应用迁移上云，本章只对大数据应用迁移的特殊注意点进行描述。
全面云化的IT治理挑战 大型企业的组织结构复杂，往往拥有数十上百个业务单元（如子公司、事业部、产品线、部门或项目组等），每个业务单元负责建设1到多个应用系统。
应用部署架构设计：应用部署架构是应用在云上的技术架构，应用部署架构要从接入层、应用层、中间件层和数据层来设计，包括每一层的云服务技术选型，同时还要考虑架构设计的6要素（即：可用性、性能、可扩展性、安全、成本、可运维性），其中重点考虑可用性、可扩展性和性能，安全、成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可
上云试点执行与总结 上云试点执行 试点应用选择好以后，上云迁移试点按照应用迁移小循环流程执行即可，最后输出试点总结： 图1 迁移小循环流程 上云试点总结 上云迁移试点总结旨在总结试点项目的成果、经验和教训，并为后续的大规模迁移提供指导和改进方向。
表1 标签键值规范示例 应用场景 标签键 允许的标签值 成本管理 Department Marketing, Engineering, Sales，Service，Research等 成本管理 Application CRM，ERP，HRM，财务管理系统等 成本管理 CostCenter
数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可视化仪表盘、智能推荐系统、欺诈检测系统等。通过将大数据的分析结果与业务流程集成，可以实现数据驱动的业务决策和创新。 父主题： 大数据架构设计
推动智能化运维技术的应用，如AIOps。 熟悉自动化工具（如Ansible、Terraform、SaltStack等）。 掌握脚本语言（如Python、Shell）和云平台API的使用。 具备DevOps理念，熟悉CI/CD流程和工具。 了解AIOps相关技术。
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