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迁移方案概述 迁移方案概述 应用上云迁移就像一次“搬家”,是围绕迁移源、迁移目标、迁移过程三要素而开展的一系列活动。 图1 应用上云迁移示意图 在进行迁移方案设计之前,先要参考第5章完成该应用的云上目标架构设计(B),然后设计从A->B的迁移方案(C)。 应用迁移方案要基于应用的
应用部署架构示例 下图是音频类应用的云上部署设计参考架构: 图1 应用部署架构设计示例 设计要点: 用户接入采用多线路动态BGP,实现公网访问线路的自动容错,可靠性高; 华为云ELB采用集群跨可用区高可靠部署,单数据中心机房故障对业务无影响; 应用接入层采用跨可用区集群部署,单可用区的故障不会影响到全局业务;
数字化转型: 企业进行数字化转型,需要更先进的IT技术和平台支撑,云平台可以提供丰富的数字化工具和服务。 数据中心退役:现有数据中心即将到期或设备老化,需要进行更新换代,迁移上云成为一个具有吸引力的选择。 合并和拆分: 企业收购、合并或拆分会对IT基础设施产生重大影响,云服务的灵活性
精细化成本运营 精细化成本运营基于FinOps 理念,将财务管理与云资源运营相结合,旨在帮助企业优化云资源的使用和成本管理。 通过基于FinOps 的成本全生命管理体系,企业可以在云环境中实现精细化的成本控制和资源分配。这种管理体系允许企业按照不同的粒度进行成本分析和管理,包括子
停写不停读切换方案 停写不停读,主要指切换期间,为了追求较好的用户体验,保持一部分读的服务不停服,保持在线可使用状态;为了保持数据一致性,写的服务仍然采用停服方式进行切换。从业务对外体验上,多数用户感知不到停服的影响,比如某购物平台,用户仍然可以浏览商品,但是不能下单,下单时可友
群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报,以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能:对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况,优化配置参数、调整集群大小和资源分配,以提高整体性能。 数据安全和权限管理:审查和加强数据的访问控制和权限管理机制。确保只有经授权的
每秒都会进行许多读写操作,但是C每晚在非高峰时间运行批处理作业,因此A、B和db01是紧耦合,C与db01是松耦合,A和B必须与db01一起迁移,放到同一个迁移分组,C可以单独移动,如果需要可以放到另一个迁移分组。 二、迁移分批 企业上云过程往往是分批进行的,1个分批可以包含1个或多个迁移分组,每个分批都是上云过程的一个里程碑,迁移分批一般参考以下原则:
种方法,这样可以更容易地找到一种与需求符合的方法; 不断迭代的方法,使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择; 性能度量 设置性能度量和监控指标,以捕获关键的性能指标; 使用可视化技术呈现性指标和性能问题(如:异常状态、低利用率等); 性能监测 确定监控范围、度量和阈值; 从多个维度创建完整视图;
需求划分它们的功能,如存储集群、计算集群、查询集群等。 调研各个集群或组件负责的业务范围,以及它们处理的数据类型和数据流转的方式。 调研用于处理实时数据和离线数据的组件,例如实时数据可能使用Apache Kafka、Apache Flink等,离线数据可能使用Hadoop、Spark等。
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性,对比新旧大数据平台的作业输出结果数据是否一致。可以使用对比工具、数据校验脚本或手动检查的方式进行验证。如果发现数据不一致的情况,可能需要考虑迁移过程中的数据转换、数据格式或数据处理逻辑的问题,并进行相应的修复和调整。
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% 电商系统的首页推荐数据、用户浏览数据、用户画像数据等,如果有一部分损失,并不会影响客户的业务使用可体验。建议进行表级的的行数对比,抽样内容对比。 数据验证方法
任务调度 如Azkaban、DolphinScheduler,Hera、Crontab等。 任务类型 基于编程语言分类: Jar类:常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类: 常用于Hive、Spark、UDF等 Python类:常用于Spark、算法场景等 其他类:如Shell、Scala等,多用于脚本调用
精细化权限控制 在安全合规要求日趋严格的情况下,企业需要采用精细化权限控制手段授予用户足够履行其职责的最小权限。企业利用这些细粒度授权方法可以精确设置访问控制的5 个要素:Who、What、How、Where、When。Who 表示谁可以访问云资源,What 表示可以访问哪些云资源,How
CMP)、虚拟化管理软件等。这些系统可以提供有关硬件设备、网络拓扑、操作系统、应用程序以及相关配置和版本的信息,帮助调研人员了解企业的IT基础架构。 此外,问卷调查和访谈也是常用的调研方法。调研人员可以设计问卷,收集关于资源使用情况、组网配置、安全架构、运维流程以及访问权限管控等
编写脚本或代码实现日常运维任务的自动化。 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。
调研应用部署架构 应用部署架构的调研是在试点迁移或大规模迁移阶段进行的,应用部署架构是基于单个应用进行调研的,主要调研应用的四层部署架构,即接入层、应用层、中间件层和数据层,同时还要调研每一层技术组件的详细信息,比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下: 调研应用的四层部署架构
用户场景。 优化建议:深入业务调研,分析用户场景,确保上云能够满足业务需求,提升用户体验。 评估不全面 仅关注某个单一指标(如成本、性能等),而忽略了其他同样重要的因素。 优化建议:建立全面的评估指标体系,综合考虑成本、性能、安全性、可扩展性、可运维性等多个方面。 低估迁移复杂性
警机制正常运行。 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
全策略不一致,增加管理难度。 成本增加:缺乏中央协调,容易导致重复建设和资源浪费,进而增加云成本。 缺乏整体视图:难以获得企业整体的云资源使用情况,阻碍战略决策和优化。 基于上述优缺点分析,去中心化运营模式适合那些需要完全控制云资源创建和运维的创新业务系统,这些创新业务系统需要紧贴业务需求进行快速创新和迭代。
统稳定性和持续交付。 自动化:自动化是DevOps的核心原则之一。通过自动化工具和流程,可以减少手动操作、降低错误风险,并提高效率。例如,使用持续集成和持续交付(CI/CD)工具来自动构建、测试和部署应用程序。 基础设施即代码(IaC):采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置