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复杂项目 公网发现与采集 内网发现与采集 导入应用关联文件 导入工具采集结果 导入阿里云资源清单 导入RVTools资源 父主题： 资源采集
迁移工作流 工作流配额限制说明 创建主机迁移工作流 创建可用区迁移工作流 创建存储迁移工作流 创建对象存储批量迁移工作流 创建文件存储批量迁移工作流 添加阶段/步骤 父主题： 旧版
迁移工作流 工作流配额限制说明 创建主机迁移工作流 创建可用区迁移工作流 创建存储迁移工作流 创建对象存储批量迁移工作流 创建文件存储批量迁移工作流 添加阶段/步骤 父主题： 新版
选择角色仅用于筛选问题，不会影响文件内容。 图2 选择角色 依次填写调研问卷所包含的问题。可以参考页面右侧的回答样例。如果在填写问卷时有疑问，或者需要咨询专业团队的意见，可以单击页面右上角的“导出”按钮，导出问卷，待专业团队进行分析并答复后，再导入问卷。
选择角色仅用于筛选问题，不会影响文件内容。 图2 选择角色 依次填写调研问卷所包含的问题。可以参考页面右侧的回答样例。如果在填写问卷时有疑问，或者需要咨询专业团队的意见，可以单击页面右上角的“导出”按钮，导出问卷，待专业团队进行分析并答复后，再导入问卷。
双击version.txt文件，查看当前MgC Agent版本信息。 查询Linux版本 执行如下命令，进入MgC Agent安装目录。 cd /opt/cloud/Edge 执行如下命令，可查看MgC Agent的版本信息。 cat version.txt 父主题： 常见问题
MgC采用高效的数据采集算法，确保数据采集可以在较短的时间内完成，有效避免了长时间的资源占用，最大限度减少了对源端业务的影响。 父主题： 产品咨询
复杂迁移（大数据迁移）项目：适用于需要进行大数据迁移和大数据一致性校验等复杂数据处理场景。 创建项目 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏的“配置管理”，进入配置管理页面。 选择“项目管理”页签，单击“创建项目”，右侧弹出创建新项目窗口。
对象存储资源个数 用于规格评估 eipNum 弹性公网IP个数 用于规格评估 elbNum 负载均衡个数 用于规格评估 vpcNum VPC个数 用于规格评估 securityGroupNum 安全组个数 用于规格评估 natNum NAT网关个数 用于规格评估 sfsNum 文件存储个数
复杂迁移（大数据迁移）项目：适用于需要进行大数据迁移和大数据一致性校验等复杂数据处理场景。 操作步骤 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏的“配置管理”，进入配置管理页面。 选择“项目管理”页签，单击“创建项目”，右侧弹出创建新项目窗口。
连接用于传输数据。
如果源端包含软链接，请进行如下处理： 填写实际的文件路径。 迁移完成后，手动在目的端创建相应的软链接。 父主题： SFS1.0迁移至SFS 3.0
删除“/home/用户名/”目录下的“rda”文件夹。其中“用户名”是sudo用户登录时使用的用户名。 返回MgC控制台，重新运行主机迁移工作流。 父主题： 主机迁移工作流
（可选）清理集群 当您完成数据迁移并且集群不再需要时，可以直接删除闲置的集群以释放资源。 在左侧导航栏选择“资源准备>迁移集群”，进入迁移集群页面。 在集群列表，选择需要清理的集群，单击操作列的“更多 > 删除”，弹出删除集群窗口。
数据迁移阶段：根据实际数据迁移的百分比增加，当数据迁移完成时，进度达到80%。 配置修改+卸载代理镜像完成：完成所有配置修改和卸载代理镜像后，进度达到100%。
表1 Redis采集器参数配置说明 参数 必选 配置说明 output_path 否 自定义采集结果（app-discovery-redis-xxx.csv文件）输出路径。不填则输出至默认路径：<采集器安装目录>\output\file目录下。
表1 Eureka采集器参数配置说明 参数 必选 配置说明 output_path 否 自定义采集结果（app-discovery-eureka-xxx.csv文件）输出路径。不填则输出至默认路径：<采集器安装目录>\output\file目录下。
app-discovery-redis） MongoDB采集器（app-discovery-mongodb） MySQL-generallog采集器（app-discovery-mysql-generallog） MySQL-jdbc采集器（app-discovery-mysql-jdbc） Nginx配置文件采集器
如果任务状态为“失败”，单击操作列的“查看”，可以查看采集失败的数据源，将鼠标放到数据源的采集状态上，可以查看失败原因。 在资源采集页面的“资源列表”，单击主机资源类型或数量，进入资源列表页面的主机页签，可以查看采集的主机资源列表和资源详情。 父主题： 阿里云主机迁移至华为云
接口返回：MgC接收API调用的返回值，这些返回值通常包含丰富的资源数据。 解析数据：MgC将返回的数据进行解析，提取关键信息，如节点数、虚拟机核数等。然后将这些关键信息保存到数据库中，为后续分析和迁移提供支持。
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