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优化建议:实现冗余设计,采用负载均衡策略,确保应用的关键服务在多节点上运行,提升系统的可靠性和可用性。 架构设计未考虑业务的地理分布 设计云上部署架构时,未考虑业务的地理分布,导致用户访问延迟高,体验不好。
此外,还应该考虑负载均衡、故障恢复和服务安全等方面的问题。使用负载均衡机制来平衡请求的分发,确保每个微服务能够处理适量的负载。实施故障恢复机制(如断路器模式)来处理故障情况,防止级联故障。同时,通过合适的授权和认证机制来保护微服务的安全性,限制对敏感数据和功能的访问。
只允许通过网络运营账号的DMZ网络提供互联网服务或访问互联网。 禁止公网访问华为云管理控制台,用户只能从内网访问控制台,确保敏感数据不经过互联网。 限制用户可以使用的Region,限制数据在不同Region间的转移,满足GDPR等合规要求。
这主要由云服务提供的访问控制策略来实现,如OBS(Object Storage Service,对象存储服务)的桶策略。 桶策略是一种基于资源的访问控制策略,允许桶的所有者指定对桶和对象的权限控制。通过桶策略,企业可以定义允许或拒绝哪些用户可以对桶执行哪些操作。
可以与弹性云服务器、裸金属服务器、虚拟IP、弹性负载均衡、NAT网关等资源灵活地绑定及解绑,提供访问公网和被公网访问能力。
云数据迁移服务(CDM)可以轻松将外部数据源(关系数据库、对象存储服务、文件系统服务等)加载到Hive分区表。详细操作指导请参考官网文档。 MRS HDFS数据迁移到OBS CDM支持将MRS HDFS的数据迁移到OBS,详细操作指导请参考官网文档。
OBS访问日志等) 合规审计团队 云审计服务CTS、云日志服务LTS、、配置审计服务Config、对象存储服务OBS等 数据平台账号 集中部署企业的大数据平台,将其他账号的业务数据统一采集到数据平台进行存储、处理和分析 数据处理团队 数据湖、大数据分析平台、数据接入服务、数据治理平台
图6 数据层分批切换 该方案的优点如下: 应用切换阶段操作简单,引流阶段只调整网关流量权重和负载均衡流量权重即可; 网关、负载均衡灰度引流,一旦有问题,随时可以把流量切换回原环境; 应用切换阶段,应用不需要停止,可正常访问;数据层切换阶段,仅需要部分应用停止写入,但可以读; 数据层单次只切换部分节点
创建DCS迁移任务: 在DCS服务中的数据迁移模块创建迁移任务,选择备份文件导入方式,并选择OBS中源端的aof/rdb备份文件,填写其余选项,启动迁移任务。
文件类数据一致性验证的方法如下表所示: 表4 文件数据一致性对比方式 类型 对比项 工具 描述 对象存储 对象数量 OMS OMS迁移工具,通过MD5校验文件完整性和比对两边桶对象数据量是否一致。
CBR云备份服务实现整个云主机或者云硬盘的备份。
图1 可扩展性设计示例 应用上云目标架构的各层可扩展方案设计要点如下: 应用层可扩展设计要点 若应用层实现了微服务架构,通过华为云CCE云容器引擎服务实现业务容器化部署,可通过CCE工作负载弹性伸缩能力实现APP业务的水平扩展,随着负载增加,APP业务POD能自动扩展,随着负载的降低
云服务性能测试(以数据库为例) 对于大多数应用系统来说,整个系统的瓶颈往往在数据库。因为应用的其他组件,例如网络带宽、负载均衡、应用服务器、中间件等比较容易实现水平扩展,但对于数据库,由于数据一致性要求高,多数业务系统仍然采用数据库主备方式实现,未实现数据库的分布式架构。
它还可以检测网络设备,如交换机和负载均衡设备,以及电源和环境设备,包括PDU、UPS和CRAC设备。 艾联科iSRG动态智能系统 商用 艾联科iSRG动态智能系统资源图谱软件,提供传统网络/云/微服务/容器/虚拟系统的资源动态管理能力。
依赖关系主要包括三种:共享数据依赖、共享服务器依赖、应用间的通信依赖。
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时,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任务调度平台和组件,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,建议部署架构设计时,优先采用大数据云服务。
数据无需复杂的抽取、转换、加载,使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。详细信息请参考官网文档。
云服务选型 计算服务选型 存储服务选型 网络服务选型 父主题: 调研评估
大数据集群设计 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。
Ingress网关高可用:ELB实例开启多可用区,ELB Ingress即支持跨可用区高可用。 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。