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Migration, 简称CDM），是一种高效、易用的数据集成服务。 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。详细信息请参考官网文档。 数据快递服务（Data
赋能和协同运营模式综合了上述两种云运营模式的优点，既允许一定程度的集中化管理，也确保业务系统的敏捷性。如下图所示，在赋能和协同运营模式中，CCoE团队负责集中建设和维护Landing Zone，包含云上的骨干网、IAM和合规审计系统等，同时负责制定统一的IT标准、IT流程和IT架构，以及对企业范围内的云环境进行
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。
统所需的云资源也由CCoE团队负责集中部署和运维，所以CCoE团队更容易识别出各个业务系统所需要的公共资源，进而集中部署和管理这些公共资源，同时也需要通过集中化的手段统一管理所有业务单元下的云资源，并进行集中的安全运营和成本管理。应用团队完全不用关心基础设施和云资源的部署和管理，
掌握经验：上云迁移试点可以让企业的技术团队和业务人员获得实践经验。在试点过程中，他们可以学习并熟悉云平台的特点、功能和最佳实践，了解迁移的工具和流程，并积累相关知识和技能，为后续的全面迁移做好准备。 确定优先级：通过试点迁移，企业可以评估不同应用或业务的迁移优先级。根据试点结果，企业
以及试点的时间、地点、参与人员等信息。 迁移方法和策略：总结采用的迁移方法和策略，描述采用的技术、工具和流程，以及与迁移相关的关键决策。 成果评估：评估上云迁移试点的效果，包括成功迁移的应用程序数量、迁移过程中的问题和挑战，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。
(Availability Zone) 是公有云的一个独立的故障域，一个AZ是由物理上互相隔离的数据中心组成，每个AZ都具有独立的电力供应、网络连接和硬件设施，公有云厂商通常会将不同的AZ部署在不同的地理位置，以提高系统的可用性和故障容错能力，AZ故障域的优点包括： 高可用性：将应用程序和数据
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、灾备等方面，确保云基础设施的安全性、可靠性、性能和成本效益。 选择合适的云服务商和云服务类型。
正常运营的应用作为试点。 上云价值：选择上云的价值可量化、容易量化的应用，如降低成本、提升可用性、实现业务快速部署等，通过试点应用证明上云的价值。 实施难度：根据企业的IT部门的实施能力，选择一些实施难度较低的应用作为试点。 业务影响：考虑上云后对其它业务流程及数据流向的影响，尽量避免影响其它业务的正常运行。
上云试点 为什么要上云试点 如何选择试点应用 上云试点执行与总结 父主题： 方案设计
去中心化运营模式是常见运营模式中最简单的一种，如下图所示。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
有云双AZ环境中获得满意的性能和用户体验， 选择合适的AZ 云服务提供商通常会提供各个AZ的大致物理位置和网络延迟信息，不同AZ间可能在物理位置上相隔较远，导致网络延迟增加，实施跨AZ高可用方案要优先选择距离较近的AZ，可以降低网络延迟并提高应用的响应速度。 延迟验证 在正式实施
业务切换是整个上云迁移的关键环节，出问题会直接影响企业业务，不同业务对停服的要求是不一样的，比如，有些业务在切换期间是不允许停服的，停服会造成较大的业务损失；有些业务在切换期间是允许停服的，比如办公OA系统，夜间非工作期间可以停服；有些业务系统，为了更好的客户体验，希望切换期间部分浏览类的业务继
风险管理，模板执行过程中出错或缺陷，可能导致资源的不可用 不适用于特殊场景，例如需要复杂的交互和手动干预的场景 可能存在的依赖问题，资源编排中的某些资源可能依赖其它资源的创建和配置，如果依赖的资源不存在或配置不正确，可能会导致资源编排失败 限制，可能存在的限制，如无法直接控制操作系统，不支持所有类型的资源等 父主题：
业务系统在承载和源端压力相当时的性能表现，并对比收集到的指标，确定是否存在问题。 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
需要调研大数据任务调度平台的类型、版本、支持的大数据框架和技术，调度任务类型，可视化和管理界面，扩展性和集成性，容错和故障恢复，安全性和权限控制以及社区支持和文档资料等方面的信息。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。
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。
大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行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
本批次要切换的业务域已内部通过功能和性能验证，可正常使用。 本批次业务域切换步骤： 停止源端业务域1对应的应用层和批处理任务等，使其不再产生新增数据；停止和本业务域共用中间件和数据库的应用和批处理任务等，使其不再产生新增数据； 检查本批次要切换的中间件和数据层无新增数据，数据对比一致后断开同步链路； 修改
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。
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