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立部门，如软件企业可以按照不同的软件产品线设立不同的部门，工业制造企业可以按照业务流程设立研发部、制造部、采购部、销售部、服务部等。大部门还可以再进一步拆分成小部门。 业务系统：是指为了完成特定任务或解决特定问题而设计的软件系统，以支撑组织内特定的业务流程和业务场景，如ERP、C
实现双写。注意：双写的数据一致性由应用逻辑保障； 实时对比源端和目标端数据一致性； 历史数据迁移至华为云数据层； 修改外部DNS域名解析地址，将外部流量从源端切换到华为云。 图1 不停服切换方案 父主题： 设计切换方案
doop集群，完全兼容开源接口，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统。详细信息请参考官网文档。 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）
要有如下四个难点： 成本可变导致成本规划困难：传统IT采购后成本固定，上云后这一规则被打破。云资源 按需弹性使用，云成本随着业务动态变化，如高峰流量时云资源占用多、升级 扩容时动态开通新资源等。云成本可变导致静态规划的预算和业务实际产生的 成本偏差大。 去中心化采购导致成本控制难
熟悉主流云平台的IaaS和PaaS服务，并能熟练部署这些服务。 熟悉云平台之上实现资源共享的技术方案，如基于网络的共享、基于资源权限策略的共享和华为云资源共享服务RAM。 具备良好的跨部门沟通、协作和问题解决能力。 IT部门 审计师 对云环境进行定期审计，评估其是否符合相关的法规、标准和最佳实践。 识别云环境中的安全漏洞和合规性风险。
如果任务执行不符合预期，例如执行时间过长，需要查找根因并进行优化和验证。 按业务需要的时间配置调度任务。 您如果使用华为云的DataArts Studio作为大数据任务调度平台，可以参考官网文档进行Jar作业的配置。 SQL类任务迁移 迁移SQL类任务时，主要工作是对SQL脚本进行适配改造，可参考如下步骤： 图5
关联关系很清晰，比如可以按照业务域进行清晰的梳理，此时我们可以对大数据按业务域进行拆分，将有关联的数据、任务、应用划分到一个批次进行迁移。分批次迁移可以有效的减少大数据迁移的风险，降低迁移方案复杂度，提高迁移效率。 大数据迁移通常按照主题域进行分批。主题域通常是按照业务功能划分，
业务不允许停服，如果上云周期较长，时间充足，且企业具备不停服的改造能力，可以选择进行双写改造，实现不停服切换。如果上云周期紧张或企业没有太多人力投入上云工作，建议选择改造量少、人力投入少的停服切换方案。 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
安全检查和漏洞修复：进行安全检查，查找可能存在的漏洞或弱点，并采取适当的补救措施来加强安全性。更新和修补系统和软件，确保使用的组件和版本都是最新的，并及时应用安全补丁。 备份和灾难恢复策略：评估和设置新的备份和灾难恢复策略，确保数据的安全性和可恢复性。执行定期备份，并进行灾难恢复演练来验证备份的可用性和恢复过程。
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、确定性运维、持续安全运
验证作业执行的成功率 在任务迁移完成后，对迁移后的大数据任务进行验证。这包括运行作业并检查作业的执行成功率。验证过程中，需要关注作业的状态、日志以及错误和异常情况。对于执行异常的任务，需要仔细检查和调试，找出问题并进行修复。 验证作业执行结果的一致性 验证大数据任务执行结果的一致
案。 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。
效率、降低故障率并优化供应链管理。 数据采集和分析：物联网设备可以收集大量的传感器数据，包括温度、湿度、压力等各种环境参数。通过对这些数据进行分析，企业可以获得有价值的洞察，用于改进产品质量、优化运营流程和预测需求变化。 客户体验和增值服务：物联网设备可以与客户的手机或其他终端设
在部署好目标大数据平台后，为了确保正确的权限设置，可以参考源端平台的权限设置，并按照以下步骤进行设置： 审查源端权限设置 仔细审查源端平台的权限设置，包括用户、角色、组织结构和权限级别等信息。了解每个用户的权限范围和访问权限，以便在目标平台上进行对应的设置。 创建用户和角色 根据源端平台的权限设置，创建相应的
支持输入架构模板名称、适用行业、适用场景等关键字对架构模板进行查找； 支持按照模板类型、部署环境、适用行业、适用场景对架构模板进行过滤筛选，您也可以在适用行业和适用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
数据库同步：云上使用RDS数据库服务，进行跨AZ主备部署，跨AZ间数据同步。 灾难恢复切换：当AZ发生故障时，RDS 数据库等自动切换至备库，应用层自动或者通过 SDRS 的一键容灾切换功能切换至其他AZ。 容灾演练：通过应用切换或 SDRS 提供的容灾演练功能进行一键演练。 进行双AZ高可用设计时
数据一致性要求是100%。建议进行数据的行数对比和对象对比，抽样内容对比。 非核心业务 99.9% 电商系统的用户购物车商品数据、客服沟通消息数据等，作为非核心业务的数据，如果有微量损失，并不会影响客户的业务使用和体验。建议若切换时间有限，可以只进行数据的行数对比。 边缘业务 90%
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。这通常是针对短期策略或正在进行更广泛的IT战略规划时的临时措施。 应用程序依赖于特定硬件或软件，无法轻松迁移。 应用程序迁移的风险过高，且短期内没有迫切的迁移需求。
过提升系统韧性、扩展性、安全性来提升业务连续性，请参考章节制定云化目标 。 量化业务收益：基于前面制定的云化目标，对其进行收益分析，将其转换为财务收益，以便进行项目ROI评估，为管理层的战略决策提供依据，请参考章节分析云化收益 。 持续跟踪和评估业务收益： 定期评估云化转型的业务收益，并根据实际情况调整云化目标。
等方式大幅降低运营成本，以更低的成本对外提供IT资源。 降低运维成本: 云服务商负责IT 基础设施的维护和管理，企业无需投入大量人力和资金进行IT基础设施的日常运维。而且云平台提供了智能监控系统和自动化运维系统可以大幅提升应用系统的运维效率，企业可以减少在应用系统运维领域的人力投
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