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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
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、数据订阅
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,也可以不用迁移,当客户端重新登录时会在华为云DCS中再一次存储。
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,这里讲的主机迁移对应的迁移层级
Migration,简称CDM) 云数据迁移(Cloud Data 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。
设施(例如虚拟机规格信息,CPU,内存利用率性能数据,网络拓扑数据等),并提供其迁移到华为云的推荐配置以及主机的一站式迁移能力。 主机迁移服务(SMS):是一种P2V/V2V迁移服务,可以把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到华为云弹性云服务器云主机上,具体使用方法请查看SMS帮助文档。
、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
考源端策略配置目标端ELB负载均衡策略,具体部署流程,请参照华为云弹性负载服务ELB。 迁移到ECS上部署的软件负载均衡:如果源端是服务器上自建的负载均衡,迁移到华为云上仍然采用ECS自建负载均衡的场景,也可以使用SMS工具迁移。 VPN VPN需要在目标端华为云重新部署,具体部署流程请参照华为云虚拟专用网络VPN。
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
公共服务管理 首先您要识别出各个业务单元所需要的公共IT服务和资源,比如NTP服务器、SFS文件存储、自建DNS服务器、OBS桶、虚拟机镜像、证书等,也可以是CodeArts等PaaS服务。然后集中部署和维护这些公共IT服务,将其共享给公司内所有业务单元。华为云提供了三种资源共享的方式。
全方位数据边界 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,可信身份从互联网(不可信网络)访问云资源的请求会被拒
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
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
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。
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
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题: 调研评估
部署架构,即接入层、应用层、中间件层和数据层,同时还要调研每一层技术组件的详细信息,比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下: 调研应用的四层部署架构 收集接入层、应用层、中间件层和数据层的详细信息,收集三种关联关系(共享数据、共享服务器、应用间通信依赖),可以参考下表收集应用的详细部署架构:
公有云最常用的就是双AZ高可用方案,应用的四层架构(接入层、应用层、中间件、数据层)建议实现端到端的双AZ部署,如下图所示。 图1 双AZ高可用设计 设计要点: 业务模块:集群部署的业务,资源分别部署到 2 个AZ内,并通过 ELB 实现双AZ的负载均衡;单点业务ECS可通过 SDRS 作AZ级容灾。 云服务高可用:主备节点分别双AZ部署。
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
云计算从根本上改变了IT基础设施和应用系统的建设、运维和管理方式。传统模式下,组织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件,包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施,资源部署周期长,运维负担重,初始投资大。 云计算模式下,IT基础设施的建设和运