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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。 优化建议：根据业务的用户分布特点，选择合适的Region与AZ部署，确保用户能够就近访问应用实例。 将当前的传统架构直接迁移到云上，
IT管理账号规划 针对企业的中心IT部门，在华为云上创建对应的组织单元，并在其下面创建安全和基础设施两个下级组织单元，分别容纳安全管理的子账号群和基础设施管理的子账号群。这些IT管理账号可以对企业范围内所有子账号进行统一的IT管理。 原则上，IT管理能账号的规划需要跟组织当前的IT组织规模和
集中人力资源，确保各项目组之间的协同，有利于上云迁移实施的顺利开展。 不同的迁移环境放到不同的分批 将生产环境与测试环境放在不同的分批中，先迁移测试环境，可以大大降低生产环境的迁移风险。 三、迁移优先级 影响上云迁移优先级的影响因素有如下： 表1 迁移优先级影响因子 影响因素 影响结果
战。 如何做好业务单元的安全和故障隔离，确保业务单元之间的云资源、应用和数据的隔离？ 如何减少单点故障的爆炸半径？ 企业组织架构和业务架构经常调整，云上资源如何灵活应对？ 如何设计跨多个业务单元的网络架构、建立受控的网络连接通道？ 如何统一管控多个业务单元的边界网络出入口？ 如何规划生产、开发和测试环境？
性能匹配 存储服务的性能指标包括传输带宽、IOPS和时延等，如下表所示，您需要根据业务系统的性能要求和特点选择最合适的存储服务及对应的规格。 另外，EVS和OBS对所存储对象的大小无限制，SFS通用容量型不适合1MB以下的海量小文件应用，SFS Turbo和后续的SFS通用性能型可支撑海量小文件应用。
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
评估云化成熟度的意义 评估云化成熟度的目的是全面了解组织在云化转型过程中的能力现状，识别差距，制定有针对性的能力提升计划，组织在制定云化目标时就能更加现实可行，避免过高或过低的期望。 父主题： 评估云化成熟度
根据源端数据权限控制组件的不同，选择不同的权限数据迁移方式 Sentry、Ranger等 数据重要性 调研数据重要性的目的是区分核心数据和非核心数据，用于迁移优先级和数据校验标准。 交易类是核心数据，日志类是非核心数据 数据更新频率 针对不同的刷新周期，制定数据的迁移计划和校验计划。
阅读现有的文档和技术资料，包括应用程序的架构图、部署说明和运维手册等。这些资料可以识别出应用程序的关键依赖和集成点。 与开发团队和运维团队沟通 与应用程序的开发团队和运维团队进行沟通，了解他们对系统依赖关系的认识和理解。他们可能提供有关应用程序的详细信息、依赖关系的描述以及与其他系统的集成情况。 代码分析
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估
切换 大数据的切换主要是指大数据应用的切换，其切换演练和正式切换的步骤请参考章节切换。本节重点介绍大数据应用切换的3个切换点，以便更好的指导大数据应用的切换。 双跑场景：大数据应用分别在源环境和目标环境各部署一套，实现双跑，切换点在域名，业务切换时只需要进行域名的切换，将业务流量切换到新应用。
审查目标平台上的访问控制机制，并根据源端平台的权限设置进行调整。确保访问控制能够限制用户的访问范围，并遵循源端平台的权限规则。 安全审计和监测 设置安全审计和监测机制，确保目标平台上的权限设置得到有效的审计和监测。这可以帮助发现和防止未经授权的访问，并及时采取相应的措施。 父主题：
在历史作业成功迁移并通过调测后，开始进行增量作业的迁移和同步。增量作业是指在迁移过程中新增的、需要定期运行的作业。 作业双跑 在增量作业迁移和同步成功后，进行作业双跑。作业双跑是指在新的大数据平台上同时运行原有系统和新系统的作业，以验证新系统的结果和原有系统的一致性。这可以通过比较作业输出、日志和指标等来判断两个系统的结果是否一致。
验证大数据任务执行结果的一致性，对比新旧大数据平台的作业输出结果数据是否一致。可以使用对比工具、数据校验脚本或手动检查的方式进行验证。如果发现数据不一致的情况，可能需要考虑迁移过程中的数据转换、数据格式或数据处理逻辑的问题，并进行相应的修复和调整。 作业执行的性能验证 在迁移后，验证作业的执行性能，包括运行时间
环境迁移到另一个运行环境的过程。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、计算和管理组件）迁移到新的运行环境，包括集群的重新配置和数据迁移。集群迁
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。
大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数据的分析，企业可以
大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统（如Azkaban等）用于管理和调度各种数据处理作业，可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等，以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可
等方面的信息。用于后续大数据调度平台的选型和方案设计。 调研现有的大数据任务调度平台的类型，例如Azkaban等，了解它们的特点和适用场景。 调研现有大数据任务调度平台的版本，并了解最新版本的功能更新和改进。 确认任务调度平台是否支持当前使用的大数据框架和技术，例如Hadoop、
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