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人工智能 人工智能是模拟人类智能的技术和方法，在各个领域都发挥着重要作用。以下是AI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： 自动化和智能决策：AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如，利用机器学习算法，企业可以自动处理大量的数据，识别模式和趋
设计Runbook Runbook设计原则 Runbook角色设计 Runbook Checklist设计 Runbook操作步骤设计 Runbook参考模板 父主题： 应用迁移上云
依赖容灾切换时间，通常取决于 DNS 缓存刷新时间，一般为分钟级，如果采用 GSLB 自动探测切换可进一步降低故障恢复时间。 图1 三AZ高可用设计 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
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
性能设计 性能是目标架构设计中需要考虑的非常重要的一个方面。上一小节介绍了可扩展性设计，性能设计要考虑很重要的一点就是扩展性，可以说可扩展性是高性能的必要条件， 影响云上应用性能的主要因素包括以下几个方面： 针对计算资源，延时是操作执行之间所花的等待时间，也是云计算性能的最直接表现；
可扩展设计 可扩展能力可分层来设计，下图展示了华为云各层级的产品扩展能力全貌。 图1 可扩展性设计示例 应用上云目标架构的各层可扩展方案设计要点如下： 应用层可扩展设计要点 若应用层实现了微服务架构，通过华为云CCE云容器引擎服务实现业务容器化部署，可通过CCE工作负载弹性伸缩能
组建方案设计团队 在企业推进上云方案设计的过程中，构建一个高效且专业的方案设计团队是确保项目成功的关键。该团队将负责设计全面的上云方案，涵盖上云技术架构、业务架构优化、成本效益分析、安全合规等多个维度，以保障上云方案的可行性。企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一
法决策的情况发生。 回退决策点设计原则如下： 每个切换阶段设计最晚的执行完时间，超时需要决策是否进行回退。 核心表数据比对结果不一致，需要决策是否回退。 核心的P0测试用不通过，需要决策是否回退。 性能验证不达预期，需要决策是否回退。 父主题： 设计Runbook
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
双AZ高可用设计 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
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
大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可视化仪表盘、智能推荐系统、欺诈检测系统等。通过将大数据的分析结果与业务流程集成，可以实现数据驱动的业务决策和创新。 父主题： 大数据架构设计
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
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
卓越架构设计 我们基于华为公司自身的云上架构设计经验和业界最佳实践整理了卓越架构技术框架（Well-Architected Framework，简称WAF），为架构师、软件工程师、运维工程师等技术人员提供一套云上架构设计原则和最佳实践，其目的是帮助企业在云上设计、构建和运营高韧性、高安全、高性能且成本最优的应用系统。
安全设计原则 华为云根据自身安全实践和成功交付大量项目的经验，提炼了如下十大安全设计原则，你可以在此基础上设计企业在云上的整体安全方案。 零信任原则（Zero Trust Principle） 遵循“永不信任，始终验证”的安全理念，假设任何人或程序都不可信，无论是内部用户、外部用
概述 基于云平台的新技术正驱动着产品和服务创新浪潮。 人工智能与大模型结合，赋予产品更智能的交互和更精准的个性化服务，例如AI客服、智能推荐系统等。 区块链技术则增强了产品和服务的安全性和可信度，可应用于供应链管理、数字身份认证等场景，构建透明可追溯的体系。 数字人技术打造虚拟形
云上高可用方案 公有云上业务的可用性，由应用层的可用性，架构设计的可用性、云服务的可用性共同决定。业务可用性目标的达成是一项系统工程，公有云模式下，业务的可靠性取决于客户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
循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构设计时，企业可以
供统一的控制台与API接口，并最终实现用户对资源的使用权限、计费与管理高效结合。关于TMS的具体功能和使用说明请参考官网文档。 父主题： 设计标签方案
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