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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； 性能权衡 在架构中进行折中以提高性能，例如使用压缩或者缓存技术等。
Intel c 计算、存储、网络各方面性能均衡，CPU独享、性能稳定 适合大部分应用场景 AMD ac 与c系列相比，CPU不同、同规格分配的网络带宽更小，保持稳定性能的同时成本更低 高性能计算型 Intel h 与c系列相比，CPU主频更高、计算性能高20%左右 HPC/游戏/科学计算
移过程。 性能优化：迁移试点还可以帮助企业识别并解决潜在的性能问题，通过在小规模环境中进行试点，企业可以验证应用在云环境下的性能指标，如延迟、吞吐量和响应时间等，了解应用在云环境中的实际表现，这样可以及早发现瓶颈并做出相应的优化和调整，确保在正式迁移之前获得良好的性能和用户体验。
统活动，以及时发现和应对安全威胁。 性能效率支柱 性能效率支柱关注如何高效地使用云资源，满足系统性能需求并适应业务的变化。它强调通过性能规划、性能建模、性能分析、性能优化等手段确保系统能够在不同的负载条件下保持最佳性能。企业需要持续监控系统性能指标，优化应用程序和基础设施的配置，
云原生安全服务 华为云提供了丰富的云原生安全服务，这些云原生安全云服务与华为的云平台深度集成，在性能、弹性、便利性上有较好的优势，同时，云服务商的安全运营经验也会持续推动云原生安全服务的能力提升，建议企业优先选择云原生安全服务。 数据加密服务 数据加密服务（Data Encryption
WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的五大支柱与精益化治理、确定性运维、全方位安全运营和精细化FinOps相结合，可以构建一个持续优化、安全可靠、高性能、经济高效的云上环境，从而更好地支撑业务发展。
华为云参考了云采用开放联盟（OACA）的云化成熟度模型、CNCF云原生成熟度模型、中国信标委ITSS（IT服务标准）、DCMM等标准和评估模型，同时结合华为云大量政企客户深度云化的最佳实践设计了云化成熟度评估模型。在设计该模型的时候遵守以下五大原则。 业务驱动：评估模型要以业务驱动力为中心，要求云化目标要与公司
战，以及解决方案和改进措施等，总结迁移试点对企业的业务影响和收益。 技术和性能评估：评估试点迁移后的系统和应用程序的性能和稳定性，考虑应用程序的可伸缩性、响应时间、数据传输速度等因素，总结试点迁移对系统性能和用户体验的影响。 成本效益分析：分析上云迁移试点对企业成本的影响，包括成
系统的可用性和性能。 容器化和微服务架构：采用容器化技术（例如Docker）和微服务架构可以实现应用程序的解耦和扩展。这样可以使开发团队更加灵活地部署、更新和维护应用程序，同时提高可伸缩性和弹性。 持续学习和改进：DevOps是一个持续演进的过程，团队应该不断学习和改进工作流程。
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。确保只有经授权的人员可
常。 性能验证 性能验证 应用系统迁移到云上后，底层技术组件更换了，云上的技术组件默认参数可能与源端默认参数不同，或者源端和目的端的技术组件实现机制不同，可能会导致上云发生性能问题，需要进行性能测试，性能测试内容包括如下三类。 表4 性能测试内容 测试内容 说明 云服务性能测试
调研应用上云需求 调研内容包括当前应用上云的需求和约束条件： 迁移时间窗 切换时间窗 目标架构的要求（功能、性能、可用性、安全、成本、可扩展性、可运维性） 回退要求 业务的关联关系确认。 调研方式包括人工访谈或Workshop头脑风暴，可以与前面2项调研内容合并调研，减少调研次数。
下面是关于如何进行微服务改造和上云的一些基本步骤和考虑事项。 评估现有应用和目标： 首先，对传统单体应用进行全面评估，了解其架构、功能和性能特点。同时，明确希望在云环境中实现的目标，例如可伸缩性、高可用性和灵活性等方面的要求。这个评估阶段可以帮助您确定是否适合将应用进行微服务改造和迁移到云上。
识别和避免，可能会降低系统的性能和安全性、造成不必要的成本浪费、增加维护难度，甚至导致项目的失败。以下是一些常见的上云方案设计时的反模式。 资源配置不合理 目标架构设计时，未根据业务负载需求合理配置资源，导致资源过度分配或不足，从而增加成本或影响性能。 优化建议：根据业务需求和应
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。 优化和调整：根据实际运行情况，进行系统和应用程序的优化和调整。监测性能指标，识别瓶颈和性能问题，并针对性地进行调整和优化，以提升系统的稳定性和响应能力。 培训和支持：提供必要的培训和支持给运维团队，确保熟悉新的云环境和工具。
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
O和财务主管极具吸引力。 降低成本 传统模式（自建数据中心）下企业按照预测的业务峰值需求提前采购硬件和软件等IT资源，为了避免在高峰期出现性能瓶颈或服务中断，通常会过度采购资源。但实际业务负载具有波动性，大部分时间运行在平均水平或低于平均水平，结果是IT资源长期处于闲置或低利用率状态，造成成本的巨大浪费。
技术人员主要管理和维护IT基础设施，需要大量时间处理硬件故障、性能优化和系统更新等工作 需要具备硬件维护、网络管理、虚拟化技术等技能。 技术人员需要掌握云平台的使用、云资源的配置与优化、自动化运维工具以及云安全管理等技能。 需要具备更加高层次的技能，如应用程序性能优化、数据管理。 云运营模式在灵活性、敏
Tomcat, JBoss)，缓存服务 (例如 Memcached, Redis) 等的安装、配置和维护。 监控中间件服务的性能指标，识别性能瓶颈，并进行调优以提高性能和效率。 快速诊断和解决中间件服务出现的故障和问题，确保业务的连续性。 熟练掌握常用的中间件技术，例如 Kafka, RabbitMQ
用系统可以在云平台上长期安全稳定运行；其次，要让应用系统可以充分利用云计算的优势提升应用系统的质量，如提升应用系统的韧性、敏捷性、安全性和性能等，最后，应用系统生于云、长于云，可以基于云平台提供的新技术快速进行产品、服务甚至商业模式的创新，孵化新功能、提高业务运营效率、提升用户体验，并带来增量收入。
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