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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。如果目标云平台上没有对应的大数据任务调度组件，部署架构设计
下是一些常见的云采用实施阶段的反模式： 未采用自动化部署模式 该反模式是指企业依赖手动进行代码、云资源的配置和部署，效率低，人为错误高。 优化建议：采用自动化的配置和部署工具，如Terraform、CI/CD等，以提高云资源部署的效率和准确性。 未进行切换演练 该反模式是企业未进
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。如果目标云平台上没有对应的大数据集群组件，部署架构设计时，
多云战略的驱动力 当前多云战略正在成为一种主流趋势，越来越多的组织选择将业务系统部署在多个云服务商的云平台上，而不是依赖单一的云服务商。这种趋势的背后是多种因素的驱动，以下是一些主要的驱动力： 避免单云故障：将业务部署在单一云平台上存在单点故障风险。如果该云平台出现故障，例如大规模宕机或区
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
图所示。在这种运营模式中，所有业务系统都由专门的应用团队独立运营，应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资源的成本管理。中心IT团队仅负责制定统一IT标准和IT流程，通过发文
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：根据业务需求和应用特点，选择合适的云资源规格，可
地理冗余：将不同的AZ部署在不同的地理位置，可以防止地区范围的故障，例如自然灾害或电力中断对整个系统的影响。 企业可以基于AZ故障域进行应用的高可用性署设计，设计时可以考虑如下方面： 跨AZ部署：将应用程序的不同组件部署在多个AZ中，以确保即使一个AZ不可用，其他AZ中部署的组件仍能正常
为什么需要Landing Zone 为了实现业务单元的安全和故障隔离，华为云的推荐做法是将不同业务单元的应用系统分别部署在不同的账号中。华为云账号具备以下三个属性。 华为云账号是一个资源容器，用户可以在其中部署任意云资源和上层业务应用系统，不同的账号相当于不同的资源容器，账号之间是完全隔离的。因此在一个
方案2：在华为云ECS重新部署Kong/Zuul网关，然后拷贝源端配置文件到华为云ECS，并修改转发策略 DNS域名解析 解析应用的内外部域名 方案1：使用华为云平台的DNS服务替代源端的DNS，并重新配置DNS解析地址。 方案2：在华为云的ECS上部署DNS服务，并重新配置DNS解析地址。
资源的安全配置工作。 租户负责部署配置：（1）其虚拟网络的防火墙，网关和高级安全服务等的策略配置；（2）租户的虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机和容器等云服务所必需的安全配置和管理任务（包括更新和安全补丁）、容器安全管理（包括容器集群、节点和容器的安全配置、访问控制安全配置等）、大数
成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构
可以通过互联网或专线指定桶地址使用HTTP或HTTPS访问（应用层，需要应用集成SDK或调用API接口，涉及应用改造） 数据共享 支持，需通过ECS/BMS中安装的集群管理软件控制，不能跨可用区共享 支持，直接NFS V3协议访问即可（SFS Turbo还支持CIFS），支持跨可用区共享 支持，直接
障相互隔离。企业可在此基础上构建如下场景的高可用体系： 单AZ部署：通常情况云上不建议单AZ部署，除非是对时延特别敏感的业务，无法接受同Region的AZ间时延，这种情况可以考虑单AZ部署，利用云服务主备、集群化部署模式来满足单个业务节点故障时快速恢复业务的需求，主要利用集群内节
请参考前面的数据迁移部分的内容。 根据云上大数据资源配置，修改源代码，例如版本、依赖库、数据库连接串，以及本地开发环境的库依赖配置等。 编译源代码，生成云上环境可执行的Jar包。 上传Jar包，并在任务调度平台部署和配置Jar包。 执行调度任务，并根据日志检查任务执行状态和结果。
例如统一部署面向互联网连接的DDoS高仿、云防火墙CFW、WAF等安全资源并统一配置具体的安全防护策略。 图1 – 整体网络架构 Landing Zone的网络架构规划了四个逻辑网络分区：骨干互联区、公网接入区、业务部署区、公共服务和管理区。 骨干互联区主要功能 集中部署企业路由
Notes里体现开源及第三方软件的漏洞修复列表。 配置与变更管理 配置和变更管理对保障应用系统的安全起着重要作用。企业需要对所有应用系统进行配置管理，包括提取配置模型(配置项类型、各类配置项属性、配置项间的关系等)，记录配置信息等。并通过专业的CMDB工具对配置项、配置项的属性和配置项之间的关系进行管理。
WorkShop法 配置分析法：配置分析法是一种通过分析应用系统的配置文件来探索关联关系的方法，它可以帮助我们了解应用之间的相互调用关系、应用与数据库之间的连接以及其它关联关系。以下是配置分析法的基本步骤： 收集配置文件：首先需要收集和获取与目标应用系统相关的配置文件。这可能包括D
大数据迁移流程每个阶段概述如下： 调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题： 方案设计
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