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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
U，内存利用率性能数据，网络拓扑数据等)，并提供其迁移到华为云的推荐配置以及主机的一站式迁移能力。 主机迁移服务（SMS）：是一种P2V/V2V迁移服务，可以把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到华为云弹性云服务器云主机上，具体使用方法请查看SMS帮助文档。 数
拥有良好的沟通和人际交往能力。 具备一定的云技术知识。 IT部门 云培训师 开发和交付云计算相关的培训课程，涵盖云基础设施、云架构设计、云运维、云安全等方面。 推广用云和管云的最佳实践，通过最佳实践减少云化风险。 扎实的云技术知识和实践经验。 优秀的教学能力和沟通技巧，能够将复杂的云技术概念清晰地传达给他人。
性能且成本优化的云基础设施和应用系统。云架构团队通常包含云架构师和数据架构师，其职责和技能要求如下表所示。 表1 云架构团队的角色和职责 角色 职责 技能要求 来源 云架构师 负责云平台和云基础设施的整体规划和架构设计，包括Landing Zone、平台工程、网络、存储、安全、灾
为云ECS。 大数据应用部署 大数据应用的部署有2种方法，可以基于华为云ECS重新部署大数据应用，或者是使用华为云SMS工具将大数据应用迁移到华为云ECS。 平台权限配置 平台权限配置 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：
云实施团队 云实施团队负责将企业内各个业务系统迁移或者直接部署到云上，这要求对企业现有的IT基础设施和业务系统进行详细的调研和评估，设计并实施技术方案。技术方案的设计由云架构团队负责，交给云实施团队负责方案实施，云实施团队通常包含调研评估工程师、迁移实施工程师，职责和技能要求如下
分布式架构：云平台支持分布式系统架构设计，允许应用程序在多个服务器或节点上运行，分散负载，避免单点故障，提高系统的扩展性和可用性。 自动弹性伸缩：利用云平台的自动化伸缩功能，系统可以根据预设的策略自动增加资源实例，以应对流量高峰，保持性能稳定。 微服务架构：云平台天然适合微服务
云运维团队 云运维团队负责云基础设施的日常管理与维护，确保云基础设施的高可用性、高安全和高性能，协同应用运维管理员保障云上业务系统的长期安全稳定运行，并不断通过自动化和智能化技术提升运维效率。云运维团队通常包含云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员和自动化工程师，职责和技能要求如下表所示。
云安全团队 云安全团队负责云基础设施和云上业务系统的安全保障工作，主要职责包括云平台安全方案设计、访问控制与权限管理、安全监控与威胁检测、漏洞扫描与修复、数据加密与隐私保护、合规性审查与风险评估，以及应急响应与安全事件处理，确保云上业务系统的安全性、合规性和稳定性。云安全团队通常
适用场景 优势 不足 1 现网CMDB平台 客户有CMDB平台，且包含应用调用模块 所见即可得，高效，可直接获取详细资源清单、数据层-数据层、数据层-应用层关联关系 1.有些传统的CMDB系统信息更新不及时 2 现网云管平台 客户有CMP或虚拟化管理平台 能够获取准确的资源详情 无法获取应用架构、关联关系等信息
Zone设计、平台工程设计、云运营模式设计等。 建立云治理框架：负责制定云平台的治理框架、治理策略、安全标准、合规性要求等，确保云基础设施和应用系统的安全、稳定和合规。 提供云技术支持： 为企业内部提供云技术方面的培训、咨询和支持，帮助各部门更好地理解和应用云技术。 管理云平台和资源：
硬件。 当云计算技术出现之后，企业基于云平台和云服务搭建IT基础设施，并逐步把大量业务系统迁移或者直接部署在公有云上，IT运营模式进入云计算时代。基于云平台的IT运营模式（简称云运营模式）将企业的关注点从IT基础设施上移到应用程序和数据资产，您需要有效配置、管理和优化云资源，以支
档。 安全云脑 安全云脑（Security Master，SecMaster）是华为云原生的新一代安全运营中心，集华为云多年安全经验，基于云原生安全，提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，可以鸟瞰整个云上安全，精简云安全配置、云防护策略的设
概述 企业云化转型是一项复杂和系统的工程，涉及组织和流程、平台和架构、运维和管理等多个层面。如同建造摩天大楼，在挖地基之前就需要设计蓝图，企业在构建云基础设施和将业务系统上云之前，也需要进行全面而清晰的顶层规划。只有在充分的规划和准备下，才能最大程度地发挥云的优势，实现业务价值的最大化。
略保持对齐，确保云化转型能够实现组织的业务目标。在该阶段需要分析干系人利益、识别云化驱动力、评估云化成熟度、制定云化目标和分析云化收益，然后制定符合组织业务战略的云化转型战略。 顶层规划：云化转型是一项系统性工程，不是简单的将应用系统迁移到云上，需要基于组织的云化转型战略有针对性
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、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。
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，下单时可友好的提示：系统正在升级中，预计凌晨4点恢复，请您稍后重试下单等。 四种停写不停读切换方案对比
导出源端HIVE元数据，导入华为云MRS-Hive 外置元数据MySQL 使用华为云DRS服务同步MySQL中的元数据到云上RDS 存量数据 Hive历史数据存放在HDFS 使用华为云CDM工具迁移所有历史数据到华为云MRS服务或华为云OBS存储（存算分离场景） Hbase历史数据 使用华为云CDM工具迁移所有历史数据到华为云MRS服务
成本的巨大浪费。 云模式下企业按照实际业务负载弹性提供所需的云资源，企业只需为实际使用的资源按需付费，无需预先购买大量硬件和软件。在业务高峰期，云平台能够迅速扩展云资源满足需求，而在在业务低谷期，能够释放多余云资源，这将大幅减少资源浪费、降低成本。传统模式和云模式的成本模型对比如下图所示。
跨AZ高可用设计示例 跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障
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