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父主题： 方案设计
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题： 方案设计
上云试点 为什么要上云试点 如何选择试点应用 上云试点执行与总结 父主题： 方案设计
概述 为什么要做批次规划 上云迁移批次规划是为了把上云迁移分成几个阶段，以便更加有效地迁移企业应用到云端。批次规划的目的是为了将上云迁移的复杂性减少到最低，以便更有效地安排上云迁移的时间，统筹资源，并分析各个迁移阶段的风险，让企业在最短的时间内完成上云迁移。 批次规划是企业上云迁移很重要的一项工作
企业需要针对云环境的安全防护设计全面的安全防护方案，请参考章节安全架构设计。 父主题： 方案设计
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
除此之外，我们还要考虑以下几个方面的内容：方案选择、性能度量、性能监测和性能权衡。
维护现有应用程序的成本过高，且有更合适的替代方案。 市面上有成熟的 SaaS 产品可以满足业务需求。 希望快速部署新的功能和服务。
迁移批次规划的方法 迁移批次规划既是科学也是艺术，有些规划依据数据，有些规划只能依赖专家经验，批次规划需要做好三件事情：迁移分组、迁移分批、迁移优先级。 图1 批次规划 一、迁移分组 迁移分组主要是基于依赖关系将迁移对象进行分组，我们将一组具有强依赖关系的应用程序和基础架构的集合（
分批次迁移可以有效的减少大数据迁移的风险，降低迁移方案复杂度，提高迁移效率。 大数据迁移通常按照主题域进行分批。主题域通常是按照业务功能划分，将有相似业务逻辑的关联数据集合到一起，比如销售主题域、供应链主题域、日志处理主题域等。
可用性设计 可用性定义 AZ故障域说明 云上高可用方案 双AZ高可用设计 两地三中心高可用设计 跨AZ高可用设计示例 父主题： 应用架构设计
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，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。
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
架构模板查找 登录华为云官网，在上方导航栏选择“解决方案>通用解决方案>Haydn解决方案数字化平台”进入Haydn解决方案数字化平台首页，在页面右下角点击“解决方案加速场>架构模板”可进入架构模板页面。
可测试性：企业上云要通过试点迁移尽量验证方案并识别可能存在的问题，并不断测试和优化方法来保证上云成功，因此，要选择可测试性强的应用，能够充分验证方案，为后续规模上云铺路。 父主题： 上云试点
如果目标云平台上没有对应的大数据任务调度组件，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任务调度组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。
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，可以是传感器
如果发现某些应用不适合迁移到云端，企业可以根据评估结果重新规划迁移策略或寻找替代方案，避免将不适合或难以迁移的应用直接投入生产环境。 掌握经验：上云迁移试点可以让企业的技术团队和业务人员获得实践经验。
应用部署架构概述 应用部署架构设计的方法论来源于华为云架构师在各个领域的实战经验，基于这些实战案例，我们总结了一套方法论来指导企业进行云上应用部署架构的设计，帮助企业上好云、用好云。 应用部署架构按照各个组件的功能，一般可以抽象出四个层级：接入层、应用层、中间件层、数据层。 图1
应用部署参考架构 应用部署架构示例 参考架构库 父主题： 应用架构设计
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