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日刷新/周刷新/月刷新/实时更新 任务执行区间 让数据迁移、数据校验和业务高峰期错开。 离线任务上班前和下班后执行 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取，并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题： 大数据调研
云化转型项目实施过程中的操作风险与传统项目操作风险处理方式存在差异，原因在于传统IT项目实施基于硬件平台和系统实施操作，关键操作常常是多人共同参与，一个人操作，多人监督，确保操作和预期的一致。而云化转型项目的操作实施基于网络进行，业务和平台高度集成，一个操作失败可能影响多个组件或服务。因此，云上操作风险处理通
保障 在上云迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 云平台监控：确保建立有效的监控系统，跟踪云平台的性能、可用性和安全性。设置警报机制，及时发现并解决潜在的问题。 系统监控和运维：设置系统监控和告警，确保及时发现和解决潜在的问题。配置基础设施监控工具，监测服
大数据迁移流程每个阶段概述如下： 调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。
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，可以是传感器、网站日志、移动应用、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
安全责任共担模型 华为云的安全责任在于保障云平台和云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不但包括华为云基础设施和各项云服务的安全功能和性能，也包括对这些云基础设施和各项云服务进行安全运维和运营，以及保障华为云平台和云服务遵从相关的合规性要求。
上云 同一供应商的多个系统之间耦合度较高，将这些系统的上云时间安排在一起，更有利于供应商在一段较短的时间内集中人力资源，确保各项目组之间的协同，有利于上云迁移实施的顺利开展。 不同的迁移环境放到不同的分批 将生产环境与测试环境放在不同的分批中，先迁移测试环境，可以大大降低生产环境的迁移风险。
云计算和AI结合可以实现弹性计算和按需服务，推动软件即服务（SaaS）模式的发展。另外，AI与物联网的结合也可以支持智能家居、智能城市和智慧医疗等领域的创新商业模式。 父主题： 云上创新
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
应的设置。 创建用户和角色 根据源端平台的权限设置，创建相应的用户和角色。确保在目标平台上设置与源端平台一致的用户身份和角色分配。 调整权限级别和范围 在目标平台上，根据源端平台的权限设置，调整权限级别和范围。确保目标平台上的权限设置与源端平台一致，并确保用户只能访问其应有的资源。
分布式架构：云平台支持分布式系统架构设计，允许应用程序在多个服务器或节点上运行，分散负载，避免单点故障，提高系统的扩展性和可用性。 自动弹性伸缩：利用云平台的自动化伸缩功能，系统可以根据预设的策略自动增加资源实例，以应对流量高峰，保持性能稳定。 微服务架构：云平台天然适合微服务和
数据复制工具（DRS）、Redis数据迁移工具、云数据迁移工具（CDM）、对象存储迁移工具（OMS）等。 迁移中心（MgC）：是一站式迁移平台，集成了华为云的各个迁移工具，内置了由最佳实践总结而来的迁移工作流模板，您可以根据不同迁移场景，选择合适的迁移模板构建迁移工作流。具体功能及使用方法请查看MgC帮助文档。
适用场景 优势 不足 1 现网CMDB平台 客户有CMDB平台，且包含应用调用模块 所见即可得，高效，可直接获取详细资源清单、数据层-数据层、数据层-应用层关联关系 1.有些传统的CMDB系统信息更新不及时 2 现网云管平台 客户有CMP或虚拟化管理平台 能够获取准确的资源详情 无法获取应用架构、关联关系等信息
设计并实施持续安全运营方案。 负责云平台的日常安全监控与运维，及时发现并处理安全事件。 执行漏洞扫描、补丁管理和安全配置加固。 实施访问控制、权限管理和日志审计，确保系统合规性。 配合云安全专家完成安全技术方案的落地与优化。 编写安全运维脚本，提升安全运营效率。 熟练使用云平台的安全运营服务和各种安全监控工具。
将各个应用系统和大数据平台迁移或直接部署到云上，或者基于云平台进行应用现代化改造，也可以基于云平台提供的各种创新技术直接在云上进行应用和业务创新。 运维治理：将应用系统迁移或部署到云上之后就进入了运维治理阶段，在该阶段需要针对云基础设施、应用系统和大数据平台进行持续的精益化治理、
跨AZ高可用设计示例 跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障时
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。
方式，将实时数据上报到双跑的两个平台。 双平台同时运行 目标大数据集群、任务调度平台与原大数据集群、任务调度平台同时运行一段时间。在这段时间内，两个平台会并行处理任务，并产生相应的结果。 运行稳定性验证 在双平台同时运行期间，需要对目标大数据平台任务执行的稳定性、数据一致性进行持
项目、成本标签）对成本进行分类和汇总，如品牌维度、子系统维度等。 公共成本分配：使用成本单元的公共成本拆分能力，将公共成本（例如共享资源&平台服务等公共成本、未及时 标记的成本）按比例在组织内进行再分配，满足各团队或业务部门公平分配公共成本的需求。 多维度成本分析探索成本和用量
不停服，保持在线可使用状态；为了保持数据一致性，写的服务仍然采用停服方式进行切换。从业务对外体验上，多数用户感知不到停服的影响，比如某购物平台，用户仍然可以浏览商品，但是不能下单，下单时可友好的提示：系统正在升级中，预计凌晨4点恢复，请您稍后重试下单等。 四种停写不停读切换方案对比
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