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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
动促销、库存同步、新会员注册，老会员退会、订单退款、订单返劵等核心功能。 周边系统集成功能测试 测试的内容强依赖应用系统的集成功能，比如某大型零售电商平台，和某团购平台、某外卖平台、某到家平台、某小视频平台等都有业务合作，集成的用例至少包括在这些集成平台的下单、用劵、通知发货，评论等各种功能的验证。
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
况。对于执行异常的任务，需要仔细检查和调试，找出问题并进行修复。 验证作业执行结果的一致性 验证大数据任务执行结果的一致性，对比新旧大数据平台的作业输出结果数据是否一致。可以使用对比工具、数据校验脚本或手动检查的方式进行验证。如果发现数据不一致的情况，可能需要考虑迁移过程中的数据
在微服务架构中，服务治理变得至关重要。您需要考虑如何发现、注册、配置和监控您的微服务。选择适合您的需求的服务注册与发现工具（如Consul、Eureka等），并确保在整个服务生命周期中能够有效地管理、监控和维护微服务。服务注册与发现工具可以帮助您自动化服务的注册和发现过程，并提供服务的健康状态检查和负载均衡等功能。
分别与业态沟通停机影响和应对方案 是 否 运维团队 对于第三方调用固定IP地址的情况，确认配置修改详细步骤 是 否 环境清单核对 确定发版暂停的截至日期 研发团队 确定发版暂停的截至日期 是 否 应用清单检查并刷新启停脚本 研发团队 研发人员Check上云应用清单 是 否 JOB清单检查并刷新脚本
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
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
前面的数据迁移部分的内容。 源端SQL脚本导出：从源端任务调度平台导出SQL脚本。 修改SQL脚本：根据云上调度平台的语法及资源配置修改SQL脚本。 目标云平台导入SQL脚本：在云上任务调度平台配置SQL类任务，导入SQL脚本。 SQL任务运行和测试：执行SQL调度任务，通过日志和运行结果检查任务运行情况。
1、提前关停非核心业务，减少操作量 2、统一运维批量关停，减少操作时间 3、统一日志平台，减少应用日志检查时间 数据校验 5~30 1、开启工具的动态校验功能，减少校验时间 应用启动 1~30 1、统一运维平台，批量关停，减少操作时间 2、统一日志平台，减少应用日志检查时间 中间件层停服（消息消费完） 5~30
可行性评估： 评估将现有系统迁移到云平台的可行性，包括技术可行性、成本效益、风险评估等。 容量规划：根据业务需求和未来发展趋势，对云资源进行容量规划，例如计算资源、存储资源、网络带宽等。 成本估算：根据云服务商的定价模型，估算迁移到云平台的成本，并与传统IT架构的成本进行比较，为决策提供依据。
信息，请参考SMS主机迁移服务。 镜像导入/导出：主机迁移也可利用华为云自主研发的镜像服务（Image Management Service，IMS）的导入功能，通过已有的云服务器或使用外部镜像文件创建私有镜像，将已有的业务云镜像导入到云平台，方便企业业务迁移与业务的批量部署，实现业务上云或云上迁移。
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。
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
熟悉DevOps实践和工具。 具备良好的代码设计和开发能力。 了解应用安全最佳实践。 具备良好的沟通和团队协作能力。 业务部门 应用开发工程师 将现有应用迁移到云平台，包括代码迁移、数据迁移、数据库迁移等。 负责应用现代化改造，如将单体应用拆分为微服务，或采用Serverless和事件驱动架构。 对现有
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集群组件，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。如果目标云平台上有对应的大数据集群组件，但
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。
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