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如何构建平台工程 在云平台上构建平台工程，可以充分利用云平台提供的丰富服务和工具，降低构建和维护成本，并提高IDP的可靠性和可扩展性。以下是一些关键步骤。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率
策略等。 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。
平台工程 什么是平台工程 如何构建平台工程 父主题： 顶层规划
什么是平台工程 平台工程（Platform Engineering）是一种通过构建和运营自助式内部开发平台（IDP，Internal Developer Platform）来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复
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。如果目标云平台上没有
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
于大数据技术，训练智能分析算法，海量数据中精准冒泡异常行为，结合用户和实体行为分析（UEBA），还原攻击链，自动更新描绘用户画像、资产指纹、情报画像。 然后，关联威胁情报辅助判断，从日常运营数据、日志、告警中描绘行为实体，生成新的威胁情报，还可以共享使用华为云平台安全运营自用情报。
接入层：为外部访问提供了访问入口，云上业务部署在VPC私有网络中，与外部网络是隔离的，当外部需要访问VPC业务时，通常可以通过如下两种方式： 专线：云专线是搭建用户本地数据中心/其他云厂商与云上虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC）之间高速、低时延、稳定安全的专属连接通道。可
Intel g 搭载T4卡，图像加速 3D动画渲染、CAD p 搭载V100卡，计算加速 AI深度学习、科学计算 pi 搭载T4卡，推理加速 实时推理+轻量级训练 AI加速型 Intel ai 搭载昇腾310芯片，计算加速或推理加速 深度学习、科学计算、CAE ARM 鲲鹏通用计算增强型
评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 容器化平台选择：选择一个适合你的需求的容器化平台。最常见的容器化平台是Docker，但也有其他选择，如Kubernetes等。 容器化应用程序：将应用程序拆分为较小的模块或微服务
细设计方案。 采用实施：基于详细设计方案，首先要搭建Landing Zone，部署可扩展的网络基础设施，配置安全基线和运维基线；然后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。
重新部署：针对公有云的平迁方式的应用上云场景，我们建议使用CI/CD流水线构建自动化平台，然后在云上重新部署应用。 SMS工具迁移：是一种P2V/V2V迁移服务，可以帮您把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上，从而帮助您轻松地把服务器上的应用和数据迁
的价值。 首先，由于云平台已经搭建了统一的资源池，并提供了应用系统所需要的IaaS和PaaS云服务，所以应用系统的建设过程中不再需要独立采购硬件设备和基础软件（操作系统、虚拟化软件等），您只需要按需购买和开通云平台提供的IaaS和PaaS云服务就可以即时搭建出来应用系统所需的测试
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
Shift”，将应用程序原封不动地从本地数据中心迁移到云平台。通常使用工具将虚拟机或物理服务器转换为云中的虚拟机。 快速迁移到云平台，以降低成本或提高可用性。 需要快速完成迁移，时间紧迫。 缺乏应用程序的深入了解或修改代码的资源。 Replatform 在迁移过程中对应用程序进行少量修改，以适应云平台。例如，
多个独立的云平台上，实现跨云容灾，避免单一云平台故障带来的业务中断。即使一个云平台出现问题，其他云平台上的业务仍然可以正常运行，保障业务连续性。 避免厂商锁定：将所有业务都放在一个云服务商的云平台里会造成厂商锁定，使企业在未来的谈判中处于劣势，并且难以迁移到其他平台。多云战略可以
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
管理或控制底层云基础设施、平台资源和应用程序，但可以控制应用程序运行期间产生的属于用户的数据。 云资源 云资源是用户通过云服务创建出来的IT资源实例，包括计算、存储、网络、安全、运维管理、数据库、中间件、大数据处理和AI等，用户可以组合使用云资源快速搭建上层应用系统所需的IT基础设施。
DSS 等。企业可以利用云平台的合规性认证和服务，快速满足不同市场的合规要求。 本地化合规服务：云平台提供本地化的合规服务，例如数据驻留、数据主权、数据加密等，帮助企业满足特定地区的合规要求。例如，一些国家要求数据必须存储在境内，云服务商可以提供符合要求的本地数据中心和服务。 提升合
超支和安全风险。此外，现有系统与云平台的整合也将面临挑战，难以充分利用云原生特性。最终，企业将难以发挥云平台的优势，甚至面临安全和性能瓶颈。 应用团队参与不足: 应用团队是云平台的最终用户，如果他们没有充分参与到CCoE的工作中，将会导致云平台与实际业务需求脱节。由于缺乏来自业务
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