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选择合适的资源: 根据业务实际需求选择最合适的计算、存储、中间件和数据库等资源的规格等，同时避免过度配置造成资源浪费。 性能测试和规划：基于云平台提供的性能测试工具评估应用系统当前的性能指标，再结合业务需求增长趋势提前进行容量规划。 性能优化: 挖掘现有资源的性能潜力，包括数据库查
率。 卓越运营支柱 卓越运营支柱关注高效地运营和监控系统，持续改进流程并交付业务价值。它强调实践DevOps、基础设施即代码、自动化部署、测试验证和自动化运维任务，建立全面的监控、日志记录和告警机制。通过精心设计的操作流程、变更管理和持续改进方法，企业能够快速响应变化，减少错误，提升团队协作效率，确保业务目标的实现。
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，可以将主要精力放在应用的设计、开发、测试、部署和运维工作上。 图1 集中化运营模式 集中化运营模式的优点如下： 集中化管理：集中化管理确保一致的安全策略、合规性和标准化流程，降低
这有助于避免意外的成本增加并优化资源利用，以实现成本控制的目标。 团队磨合：上云迁移的成功离不开各参与方的高效协同（运维团队、开发团队、测试团队，云服务供应商、第三方系统供应商等），上云迁移试点为不同团队提供了一个合作的机会，通过试点可以识别团队间的合作问题和风险，并针对性制定
大数据 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
数据验证 数据验证标准 迁移完成后，需要对源端和目的端数据做一致性比对，对于数据一致性比对的精度，不同的场景有不同的要求。一般来说，核心业务的数据库表要求源端和目的端100%一致；对于大数据类业务中的部分场景，例如用户画像计算等，可以约定原始数据90%一致。如下是一个参考标准，可根据实际情况调整：
数据调研 数据调研主要包括如下方面： 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量，用于评估历史数据迁移周期； 日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y
典型的成本分配场景包括： 分配成本到项目：呈现不同项目团队成本情况，如创新项目、拓展项目等。 分配成本到部门：呈现各个部门的成本情况，如研发部门成本、测试部门成本。 分配成本到品牌：呈现各个品牌的成本情况，如研发、制造、门店销售过程中用云成本等。 分配成本到各系统：呈现服务内部的IT系统成本，如多业务使用的中台成本。
T资源（例如数据中心、硬件、网络、虚拟化等），向上为应用系统提供必要的计算、存储、网络、数据库、中间件和其他IT服务，加快应用系统的开发、测试和部署速度，并为应用系统提供稳定、可靠、高效的运行环境。云计算可以极大加快您的组织建设和扩展IT基础设施的速度，也可以极大简化IT基础设施
）的建设成本、电力供应系统和冷却系统的建设成本。如果是租赁IDC机房，主要是机架租赁成本，这个属于运营支出。 实施成本 一次性的系统集成、测试、部署等费用。 运营支出（Opex） 人力成本 机房运维、IT运维和安保所需的人力成本，包括人员的薪资、福利和培训等费用。 硬件维护成本 硬件设备的维护、维修、更新换代费用。
要性，减少处理敏感数据时出现人为错误和人为删改的风险。 DevSecOps 将安全性纳入到整个软件开发生命周期中，从需求分析、设计、开发、测试、部署、运维、运营的每个阶段都考虑安全性，以确保系统的安全性和稳定性。通过将安全检测手段与DevOps的自动化流程相结合，DevSecOp
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估
多方面的重要意义，主要体现在以下几个方面： 简化资源管理：标签允许运维人员以更灵活的方式管理和组织云资源。例如，可以按项目、环境（如开发、测试、生产）、所有者或成本中心等维度对资源进行分类，从而提高资源的可见性和可管理性。 管理生命周期：标记资源的生命周期信息，以便于规划资源的启动和删除，辅助运维人员进行资源管理。
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
数据层迁移实施 对象存储迁移 对象存储适用于存储非结构化的数据，我们日常生活中见到的文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、音视频信息等等都是非结构化数据。不同的量级对应了不同的迁移方式，如下图所示： 图1 对象存储迁移方案 表1 三种对象存储迁移方式说明 对象存储 迁移方式
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，数据层包括两类数据，结构化数据和非结构化数据。结构化数据包含各类数据库，例如MySQL数据库、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要
数据边界 华为云提供了全方位数据边界保护您的敏感数据，全方位数据边界基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑起一道坚固的数据安全屏障。确保只有经过严格验证的可信身份，在符合安全标准的可信网络环境中，方能获得对特定资源的访问权限，从而保障数据安全。如下图所示，可信身份从互联
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
大数据集群设计 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
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