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sticsearch集群支持结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。详细信息请参考官网文档。 数据仓库GaussDB（DWS） GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务 ，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容Post
迁移实施常见问题 关于迁移实施过程中的常见问题及答案，请查看如下链接。 主机迁移服务SMS的常见问题。 Redis数据迁移常见问题。 对象存储迁移服务OMS的常见问题。 数据库迁移的常见问题。 父主题： 迁移
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。 安全性：考虑上云后对数据安全性及相关法律法规要求，尽量避免存在安全风险或者违反相关法律法规情况。 可测试性：企业上云要通过试点迁移
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
验。 财务专家：由财务主管指派，来自财务部门或具备财务分析能力的专业人士，负责全面评估上云方案的成本结构，包括初期投资、运营成本、潜在节省及长期收益预测。通过量化分析，为决策提供成本效益比、ROI（投资回报率）等关键财务指标。 云安全专家：来自信息安全部门或具有安全合规认证的专业
满足业务性能要求的情况下，优先选择存储单价低的存储服务。 按规格计费的存储（EVS及SFS Turbo）做好业务增量预测和容量监控告警，建议预留15%~20%作为扩容阈值即可，避免初始购买的容量规格过大造成资源浪费。 按量计费的存储（SFS通用型及OBS）做好使用量规划，适当购买资源包抵扣使用量，可以进一步降低成本。
据治理。 选择合适的数据存储方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。 确保数据的质量、安全性和合规性。 与应用架构师和云架构师紧密合作，确保数据架构与整体架构的兼容性。 深入理解数据建模、数据仓库、数据湖、数据治理等概念和技术。 熟悉各种数据库技术，包括关系型数据库和NoSQL数据库。
攻击的能力，最终保障软件的机密性、完整性和可用性。它涵盖了从需求分析、设计、编码、测试到部署和维护的各个阶段。 安全设计 企业需要遵从安全及隐私设计原则和规范、法律法规要求，在安全需求分析和设计阶段根据业务场景、数据流图、组网模型进行威胁分析。威胁分析使用的引导分析威胁库、消减库
制定6R策略 6R策略是指将现有的应用程序和数据迁移到云端的六种不同方式，如下图所示。 图1 6R策略 以下是6R策略的含义和适用场景。 表1 6R策略的含义和适用场景 策略 含义 适用场景 Retire 停止使用应用程序或其组件，因为它不再需要或有更合适的替代方案。这并非严格意义上的“迁移”，而是对现有应用的淘汰。
业务单元负责建设1到多个应用系统。这些应用系统的全面云化转型将导致在云上同时存在数百个业务系统和海量云资源，而且包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访问和操作这些云资源，量变导致质变，资源闲置、误操作、恶意操作、数据泄露和权限错配等风险将随着用云规模呈现指
安全配置是信息系统的最小安全保障，云安全配置是云环境最基本的安全保证，是开展安全防护和安全运营的基础。 如果云服务没有达到安全配置基线要求，云上业务及资产将面临巨大安全风险。为了帮助客户提高云环境的安全防护能力，华为云为客户提供了华为云安全配置基线指南。该指南包括身份与访问管理、日志与监控
模式数据库审计功能，可以对风险行为进行实时审计和告警。同时，通过生成满足数据安全标准的合规报告，可以对数据库的内部违规和不正当操作进行审计及定位追责。关于DBSS服务的详细功能和详细使用方法，请参考官网帮助文档。 云防火墙 云防火墙（Cloud Firewall，CFW）是新一代
设计 大数据在云上的部署架构设计请参考大数据架构设计，本节不再赘述。这里重点介绍数据迁移方案和任务迁移方案的设计。 设计数据迁移方案 大数据的数据迁移涉及到3类数据，如下表： 表1 大数据迁移的三类数据 分类 说明 元数据 Hive元数据或外置元数据 存量数据 历史数据，短期内不会变化
应用层迁移实施 主机迁移 主机迁移是典型的Rehost迁移方式，虽然主机（服务器）上可以承载各种系统应用如Nginx代理、数据库、容器、中间件、大数据等，但由于数据库/中间件/大数据等应用是以数据为核心，对于这类数据层面的迁移我们通常会采用独立的数据迁移方式而非主机迁移，这里讲的
没有选择正确的调研方法 调研开始阶段，直接发各种复杂的调研表格给企业，进行信息收集，容易造成信息提供方抵触，从而影响调研的效率和结果的完整性及准确性。 优化建议：应采用科学的调研方法，遵循先易后难、先粗后细、持续迭代的调研思路，比如，先从CMDB收集信息，并结合现有的文档资料，梳理
精通至少一门主流编程语言，例如 Java、Python、Go等 熟悉DevOps实践和工具。 具备良好的代码设计和开发能力。 熟悉主流的云平台及云服务。 能够与周边团队有效沟通和协作。 业务部门 应用测试工程师 针对云上业务系统设计测试用例并制定测试计划。测试用例包括功能测试、性能测试、安全测试和可靠性测试等用例
、监控和管理。 了解任务调度平台的容错机制，包括任务失败后的重试机制、故障恢复策略等。 调研数据流： 调研大数据平台及业务的架构图及数据流图，如下图： 大数据平台及业务的架构图和数据流图。 平台数据接入源。 数据流入方式（如：实时数据上报、批量数据抽取）。 分析大数据平台数据流向
针对数据库、中间件等获取信息较少，且无法获取应用调用关系。 5 调研访谈 客户人力和时间充足，且愿意配合 客户业务团队对资源清单及应用调用关系负责 1.调研周期不可控； 2.调研信息准确性及完整性不可控 不同的调研方式获取信息的效率、完整度和真实度是有区别的，总体来说，CMDB法是最高效的调研方式。
概述 当企业上云规模逐渐变大，在云上有数十上百个应用系统和海量云资源，包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访问和操作这些云资源，量变导致质变，资源闲置、误操作、恶意操作、数据泄露和权限错配等风险将随着用云规模呈现指数级增长。 您需要开始着手构建精益化、集中
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