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抽样内容对比。 数据验证方法 数据分为数据库数据、中间件数据和文件数据，这三种数据的一致性验证方法和工具不同： 数据库数据一致性验证的方法如下表所示。 表2 数据库一致性对比方式 对比项 工具 描述 库和表级内容对比 DRS工具 查询对比数据库表的每一条数据，确保每一条的每一个
设计要点： 生产数据中心和容灾中心分别部署在华为云 2 个不同 Region。 生产中心采用双AZ部署（双活、热备），容灾中心单AZ。 在生产和容灾中心分别部署RDS数据库实例，数据库 1:1:1 主备复制。 生产和容灾中心产生的配置、日志、快照和备份等，通过 OBS 实现跨区复制。 生产
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 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
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，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任务调度平台和组件，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，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平
种场景，用于数据库在线迁移和数据库实时同步的云服务。DRS服务是一种易用、稳定、高效，用于数据库平滑迁移和数据库持续同步的云服务。DRS围绕云数据库，降低了数据库之间数据流通的复杂性，有效的减少数据传输的成本。数据复制服务支持多种数据源之间的数据流通，实时迁移、备份迁移、实时同步
对整体业务架构的可用性设计、运维规范管理（如：备份机制、日常演练、人员操作规范等）。 图1 业务可用性方案 华为云上的绝大部分云服务都具备高可用性的方案，提供了从数据中心、硬件、数据、自助服务等多个层次的高可用性构建能力。华为云数据中心布局于全球，可以满足不同地域（Region）
中间件层迁移实施 Redis迁移 Redis服务一般分为两种大的场景：缓存和数据库存储。在缓存时，一般不用进行迁移数据，大多数场景都是重新在华为云SQL数据库中重新缓存。一般迁移数据都是针对的Redis作为数据库存储使用的场景，其中在web场景下的缓存session时，也可以不用
现，以确保在硬件或软件故障情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性：在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施，以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益：在云上部署大数据集群时，需要考虑成本效益。云服务提
TB 数据分层 调研数据分层主要用于迁移优先级和数据校验标准。 数据接入层、中间层、结果层 数据权限 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。
EVS支持通过镜像、快照、云备份功能进行数据的快速备份和恢复，SFS Turbo支持通过云备份功能进行备份和恢复，SFS通用型、OBS一般用于超大容量业务场景、暂未规划备份能力。 基于以上选型原则，以下是一些典型场景的选型建议： 除非自建数据库双机/集群等场景，否则通常不建议
部署 大数据平台部署 大数据平台的部署可以参考如下方法： 大数据集群部署 基于架构设计的原则，云上大数据集群一般采用云服务。华为云MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hado
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
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估
就可以开始进行业务切换了。 业务切换是将业务从源端旧系统切换到云上新系统的过程，需要仔细规划和协调，以确保切换过程中不会影响数据的完整以及业务运行。 一般情况下，业务切换需要进行一定的时间，逐步切换流量，同时关闭旧的业务系统。通过这个过程，可以实现从旧系统向新系统的平稳过渡，并最
、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、数据合并等操作，以确保数据的一致性和准确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效
当前企业业务中使用比较多的中间件类型为缓存中间件和消息中间件。中间件作为数据存储的临时场所，数据一般不用迁移，但在切换时，为了确保源端和目的端数据的一致性，需要等中间件消息队列中的消息完成消费后再切换。如果中间件缓存数据是持久化的，即作为数据库使用，此场景需要进行数据的迁移。所以中间件的迁移方案需结合业务使用
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，数据在平台内各个组件间的流向，例如：数据采集组件类型、采集组件下一层、存储数据组件，数据处理过程中的工作流等。
消息中间件：华为云提供的分布式消息中间件主要包含：Kafka、RabbitMQ、RocketMQ等。 数据层：负责系统业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，一般是各类数据库、文件系统等。 应用部署架构设计的目的是保证企业应用的性能体验、可用性和安全性，同时还要兼顾可扩展
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