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竞价计费:适应于业务稳定性不高,中断也不影响业务的场景,目前仅ECS支持。 优化计费模式与节省成本 华为云提供计费模式的优化建议,帮助企业在不改变资源性能的情况下,通过调整计费模式来节省成本。 按需转包年包月成本优化评估:自动识别客户长期按需使用的资源(比如云主机、云硬盘、RDS数据库),按需转包周期的
调研任务调度平台支持的任务类型,包括Jar类任务、SQL类任务、脚本类任务(Python、Shell)等。 调研任务调度平台是否提供可视化和管理界面,以方便任务调度的配置、监控和管理。 了解任务调度平台的容错机制,包括任务失败后的重试机制、故障恢复策略等。 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:
存放的是对象,可以直接存放文件,文件会自动产生对应的系统元数据,用户也可以自定义文件的元数据 访问方式 只能在ECS/BMS中挂载使用,不能被操作系统应用直接访问,需要格式化成文件系统(OS层,不涉及应用改造) 在ECS/BMS/CCE中通过网络协议挂载使用,支持NFS/CIFS(通用文件系统不支持CIF
真正解决业务痛点,提升业务效率,反而增加了成本和复杂性。 针对这个反模式的优化建议如下: 将云化转型战略与业务战略紧密结合: 明确云化转型如何支持业务目标的实现,例如加速业务创新、降低成本、提升客户体验、开拓新市场等。用业务语言阐述云化转型的价值,避免使用纯粹的技术术语。 获得高层领导的支持和参与:
设计云上的大数据集群部署架构时,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,
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
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
图所示。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。中心IT团队仅负责制定统一IT标准和IT流程,通过发文
地理冗余:将不同的AZ部署在不同的地理位置,可以防止地区范围的故障,例如自然灾害或电力中断对整个系统的影响。 企业可以基于AZ故障域进行应用的高可用性署设计,设计时可以考虑如下方面: 跨AZ部署:将应用程序的不同组件部署在多个AZ中,以确保即使一个AZ不可用,其他AZ中部署的组件仍能正常
为什么需要Landing Zone 为了实现业务单元的安全和故障隔离,华为云的推荐做法是将不同业务单元的应用系统分别部署在不同的账号中。华为云账号具备以下三个属性。 华为云账号是一个资源容器,用户可以在其中部署任意云资源和上层业务应用系统,不同的账号相当于不同的资源容器,账号之间是完全隔离的。因此在一个
了解过去6个月各企业项目的原始成本月度数据。 按区域汇总的月度成本 了解过去6个月按照区域汇总的原始成本月度数据。 ECS的月度按需成本和使用量 了解过去6个月云主机每月按需原始成本和按需使用量情况。 容器成本洞察 了解CCE集群、命名空间、工作负载粒度的成本分布和趋势。 父主题:
成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计:大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计,其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题: 方案设计
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。 分批迁移的
应用架构、部署架构、依赖关系等信息。 负责设计和管理业务系统在云上的应用架构,包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等,确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。 与数据架构师和云架构师紧密合作,确保应用架构与数据架构和云架构的兼容性。 指导开发团队进行应用开发和部署。 深入理解
概述 应用系统迁移或部署到云上后,云化转型正式进入了运维治理阶段。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。
调研应用全景图 应用迁移的调研信息是由粗到细、逐步迭代的,持续整个上云周期,在前期主要是调研应用的全景图,在迁移阶段,要打开每个应用,调研详细的部署架构和组件信息。应用的调研需要找各业务域的应用架构师和应用运维管理员。 应用全景图的调研是在评估规划阶段进行的,一般按照业务域->业务系统->应用模块逐层打开,如下图:
ganizations服务构建一个清晰、有序、易于管理的云上组织架构,然后将企业的不同业务单元(如子公司、业务系统、产品线、部门、项目等)部署在各自独立的云账号中。这种方式不仅能够与公司现有的治理架构完美匹配,还能够实现高效的故障和安全隔离,将单个业务单元的故障和风险限制在其自身的范围内,减少“减少爆炸半径”。
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