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并根据根因进行扩大预算或者优化资源使用。 使用成本中心的成本监控，您可以及时识别成本的异常增长。 成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，同时提供异常增长的Top潜在原因。 客户可设置监控提醒，定期获取影响成本高的
如，某个云服务商可能在人工智能和机器学习方面拥有更强的技术实力，而另一个云服务商可能在数据库服务方面更具优势。多云战略允许企业根据自身业务需求，选择最合适的云服务商及其优势服务，从而最大化地发挥云计算的价值。 合规遵从：某些国家和地区有特定的数据存储和处理的法规要求，但每家云服务
图1 大数据的数据迁移顺序 元数据迁移 首先，进行元数据的迁移。元数据是描述数据的数据，包括数据结构、数据定义、数据关系等信息。在元数据迁移阶段，需要将原始数据的元数据信息导出，并在目标系统中重新建立或导入元数据，以确保目标系统能够正确理解和解析数据。 历史数据迁移 在元数据迁移完
迁移时，和关键人员及时沟通。 任务依赖关系 识别关键任务，识别任务间依赖关系。 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
工具，将外部数据加载到Hive表各分区不是一件容易的事情。云数据迁移服务（CDM）可以轻松将外部数据源（关系数据库、对象存储服务、文件系统服务等）加载到Hive分区表。详细操作指导请参考官网文档。 MRS HDFS数据迁移到OBS CDM支持将MRS HDFS的数据迁移到OBS，详细操作指导请参考官网文档。
测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 使用成本分析确定基于趋势的预测之后，您还可以利用华为云的价格计算器，根据新业务上
可重复性：保障资源部署的一致性，降低人工操作出错的风险 学习成本：需要学习使用API接口，及相应的编程语言和工具，需要学习成本 维护复杂性：随业务扩大，脚本的结构和逻辑会复杂，管理和维护更加困难 安全风险：若没有正确的安全措施和权限控制，可能会泄漏敏感数据或资源被滥用等 AOS资源编排 适用于资源量比较大的场景。
内存密集型，数据库/内存数据库 AMD am 与ac系列相比，提供1:8的CPU/内存配比，内存性能更强 超大内存型 Intel e 与c系列相比，提供1:20的CPU/内存配比，内存性能更强 磁盘增强型 Intel d 与c系列相比，提供大容量、低成本的SATA本地盘 大数据/缓存数据库
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
调研 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储
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为应用和操作系统。主机迁移的方式主要有以下三种：
现应用程序的解耦和扩展。这样可以使开发团队更加灵活地部署、更新和维护应用程序，同时提高可伸缩性和弹性。 持续学习和改进：DevOps是一个持续演进的过程，团队应该不断学习和改进工作流程。通过持续反馈、迭代和改进，可以逐步优化开发与运维的协作方式，提高交付速度和质量。 这些是实现开
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
rchitected Framework（简称WAF）定期审查和评估云环境，根据业务需求和 WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的五大支柱与精益化治理、确定性运维、全方位安全运营和精细化FinOp
伸缩性、响应时间、数据传输速度等因素，总结试点迁移对系统性能和用户体验的影响。 成本效益分析：分析上云迁移试点对企业成本的影响，包括成本节约、资源利用优化、维护和支持成本的变化等方面的评估。 安全和合规性评估：评估上云迁移试点的安全性和合规性，考虑迁移后的数据安全性、访问控制、合
推数场景：适用于数据源主动向应用推数的场景，切换点在数据源，需要停止旧数据源推数，配置并启动新数据源向应用推数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。 图2 推数场景 抽数场景：适用于应用向数据源抽数的场景，切换点在应用，需要先停止应用向旧数据源抽数，然后配置并启动应用从新数据源抽数，
负责设计和管理业务系统在云上的应用架构，包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等，确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。 与数据架构师和云架构师紧密合作，确保应用架构与数据架构和云架构的兼容性。 指导开发团队进行应用开发和部署。 深入理解各种应用架构模式和设计模式，例如微服务架构、事件驱动架构等。
部署 大数据平台部署 大数据平台的部署可以参考如下方法： 大数据集群部署 基于架构设计的原则，云上大数据集群一般采用云服务。华为云MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hado
方案。 设计并实施身份安全、网络安全、数据安全、应用安全、主机安全和安全运维方案。 指导和审核安全运营工程师的工作，提供技术支持。 跟踪最新的安全技术，制定应对策略。 深入了解云平台的云安全服务和安全配置基线。 熟悉身份安全、网络安全、数据安全、应用安全、主机安全和安全运维等领域。
整集群大小和资源分配，以提高整体性能。 数据安全和权限管理：审查和加强数据的访问控制和权限管理机制。确保只有经授权的人员可以访问敏感数据，并采取适当的加密和脱敏措施保护数据安全。 自动化任务调度：确保大数据任务调度平台的运行和调度正常。优化调度策略，确保任务按时准确完成，并处理可能的故障或异常情况。
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