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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
Runbook约定要求,定期向引导人员同步处理进展。 引导人 引导Runbook的执行,通报问题处理进展 记录人 刷新Runbook的执行状态,记录Runbook中各个步骤的完成时间,记录问题处理时长 决策组 由决策组负责人牵头对“决策点”进行决策 会务组 负责维护现场秩序,提供切换期间的会务保障。
径,并持续观测一段时间后,再切断此转发路径。 设计回退操作步骤 在切换过程中,出现严重问题无法短时间解决的必须进行回退,以恢复到切换之前的状态,避免对业务造成不可逆的影响。以下是设计业务回退步骤的关键点: 正向操作的每个步骤操作失败都可能导致回退,所以回退的可能场景会比较多,每个可能的回退场景均需考虑。
等。 编译源代码,生成云上环境可执行的Jar包。 上传Jar包,并在任务调度平台部署和配置Jar包。 执行调度任务,并根据日志检查任务执行状态和结果。 如果任务执行不符合预期,例如执行时间过长,需要查找根因并进行优化和验证。 按业务需要的时间配置调度任务。 您如果使用华为云的DataArts
出,最大化云转型的投资回报。所有这些活动都应该基于Well-Architected Framework进行持续优化,确保云环境始终保持最佳状态,并能够根据业务需求灵活调整。 组建运维治理团队 开展任何工作之前必须确保有具备相应技能水平的人高效完成这些工作,运维治理阶段主要的工作包
确认人进行复合确认 确认人复核确认后,及时通报给引导员(注意:若一个步骤涉及多个确认人,为了方便引导员实时查看执行进展,确认人确认完毕后,将自己的完成状态登记在在线共享文档中) 如此循环,直到在引导员的引导下完成所有步骤的执行 演练结束后,操作人和确认人要及时记录操作过程中的问题,为演练复盘做准备。
要秉持“上云不带病、带病不上云”的基本原则,因此上云前项目团队通常要进行必要的问题巡检和安全扫描,这些工作涉及硬件、系统、中间件以及应用的状态、日志、事件、告警信息等部分,以及采用安全扫描工具进行系统的安全扫描,确保现有的系统运行是健康且没有潜在运行风险的。 相较于传统IT项目,
迁移实施常见问题 关于迁移实施过程中的常见问题及答案,请查看如下链接。 主机迁移服务SMS的常见问题。 Redis数据迁移常见问题。 对象存储迁移服务OMS的常见问题。 数据库迁移的常见问题。 父主题: 迁移
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
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
成本计划 匹配企业管理模型,确保未来成本可追溯 云财务管理的基础是树立成本责任制,让各部门、各业务团队、各负责人参与进来,为各自消耗云服务产生的成本负责。 华为云为客户提供了多种工具,以帮助客户合理规划组织,确保成本可追溯。 大型企业或集团公司可以使用企业组织+多账号的方式,通过账号隔离资源和成本,方便业务快速拓展。
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
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
FinOps 概述 FinOps参考架构 成本计划 成本控制 成本分析 成本优化 父主题: 运维治理
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Landing Zone参考架构 公司IT治理架构 组织和账号设计 整体架构设计 身份和权限设计 整体网络架构 公共服务管理 多账号统一管理 数据边界 父主题: Landing Zone设计
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