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停写不停读，主要指切换期间，为了追求较好的用户体验，保持一部分读的服务不停服，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。
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。 在做云上架构设计时，企业可以参考TOGAF的架构设计方法论，可以
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。
务运行的服务器迁移到华为云。 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
信身份访问其他企业的对象存储桶（不可信资源）的请求还会被拒绝，只有可信身份通过本地数据中心网络（可信网络）访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 身份控制策略 身份控制策略是数据边界的第一道防线。它确保只有经过严格验证的可信身份才能够访问企业的云资源。身份控制策略主要通过SCP（Service
验证系统的稳定性和可靠性：通过长时间、高负载的测试，验证云上业务系统在各种情况下的稳定性和可靠性，包括系统资源的管理、数据传输、异常处理等。 评估系统的可扩展性：在系统压力逐步增大的过程中，测试云上业务系统的可扩展性，可以确定系统是否可以扩展到更大的规模，并支持更多的用户和业务需求
调研方法有很多，企业要结合自身的实际情况，从调研的效率、调研获取信息的完整度和真实度三个方面评估，选择最合适的调研方式。通常情况下，优先推荐CMDB调研法，CMDB中缺少的信息再通过云管平台或调研访谈的方式补齐。 如下是常见的调研方式，建议企业遵循由易到难的调研思路进行调研。有些服务
上云迁移期间，企业的软件版本开发、迭代发布通常还在正常进行，所以在切换前需要进行一次环境详细清单的核对，包括应用清单和JOB任务等。 清单核对完成，通知版本封版，避免正式切换时环境和准备时的不一致情况。 根据最新的应用清单和JOB任务清单，刷新Runbook中相关的切换操作脚本。 环境检查
下： 先易后难（调研的方式）：是指调研方法的难易，调研有多种方法，我们要优先选择简单快速的调研方式。 先粗后细（调研的内容）：是指调研到的信息详细程度，评估规划阶段获取的信息比较粗，实施阶段获取的信息最为详细。 持续迭代（调研的过程）：是指调研不是一次完成的，需要持续迭代，尤其在
在企业上云过程中，组建一支高效的调研评估团队是至关重要的。该团队将负责开展详尽的调研工作，评估企业现有的IT基础设施、业务需求和上云的收益，确保上云策略的有效性和可行性。调研评估团队由来自不同部门的成员组成，企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一个全面且专业的上云调研评估团队，以下为必要的团队成员。
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。
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。因此在一个账号中的故障和安全风险不会影响和传播到其他账号。
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、
源、迁移目标、迁移过程三要素而开展的一系列活动。 图1 应用上云迁移示意图 在进行迁移方案设计之前，先要参考第5章完成该应用的云上目标架构设计（B），然后设计从A->B的迁移方案（C）。 应用迁移方案要基于应用的四层架构来设计，分别设计每一层的迁移方案，如下图： 图2 应用迁移过程
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
期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复杂交互，从而提高开发效率和交付速度。Gartner在2023年和2024年连续将其列为十大重要战略技术趋势，并预测到2026年将有80%的大型软件工程组织将建立平台团队为开发者提供可重用的服务、
适用于无法使用华为云DRS数据服务的场景 非结构化数据迁移方案 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。当前企业业务中承载非结构化数据的存储方式主要为文件存储和对象存储。
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
市场趋势、需求变化以及潜在风险。这有助于做出准确的决策，提高业务的竞争力。 个性化营销和客户关系管理：大数据技术可以帮助企业更好地了解客户，实现个性化的营销和客户关系管理。通过对客户行为、兴趣和偏好的分析，企业可以精确地进行定制化的产品推荐和营销活动，提高销售转化率和客户满意度。
响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的，很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分，有助于降低迁移中对其它业务域的影响。 批次内紧耦合：批次划分时，确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流，包括数据共享场景。
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