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存储空间、请求次数、数据传输量等计费。 网络资源成本 互联网带宽、公网IP地址、NAT网关、负载均衡器、VPN等网络服务的费用。 数据库成本 关系型数据库、NoSQL数据库等服务的费用，通常按实例规格、存储空间、请求次数等计费。 安全运营成本 为保护云上数据和应用系统的安全而使用
全球化合规支持：云服务商在全球范围内的数据中心和服务都符合当地法规和行业标准，例如 GDPR、HIPAA、PCI 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
安全是一项系统工程，适用木桶原则，任何一项安全短板都会降低整体安全性，因此要避免安全短板的出现。 人和数据分离（Separation of people and data） 利用工具和管理机制减少人员直接访问和处理数据的必要性，减少处理敏感数据时出现人为错误和人为删改的风险。 DevSecOps 将安全性纳入到整
云上创新 概述 人工智能 大数据 区块链 元宇宙 物联网 父主题： 采用实施
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。
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
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
中，通过持续监控、检测、响应和改进，确保云资源、数据和应用的安全性。这种方法强调安全防护是一个持续的过程，而不是一次性的任务。只有通过持续的、有效的安全运营才能将多道安全防线有效协同起来，共同保障业务系统的安全稳定运行、保障关键数据的安全。然而，安全运营面临着很多挑战。 安全体系越来越复杂
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，
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
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。
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
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。
常演练、人员操作规范等）。 图1 业务可用性方案 华为云上的绝大部分云服务都具备高可用性的方案，提供了从数据中心、硬件、数据、自助服务等多个层次的高可用性构建能力。华为云数据中心布局于全球，可以满足不同地域（Region）的资源需求，每个地域又分多个可用区（AZ），可用区之间的风
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
Device42是一个发现和映射工具，用于收集和组织整个IT环境上的数据。它包括设备发现和资产管理，以及专用的应用程序映射和管理功能。 它还可以检测网络设备，如交换机和负载均衡设备，以及电源和环境设备，包括PDU、UPS和CRAC设备。 艾联科iSRG动态智能系统 商用 艾联科i
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
模式和商业模式，挖掘新的市场机会，创造新的收入来源。 资本支出转变为运营支出 传统模式（自建数据中心）下 IT 基础设施建设需要巨额资本支出（Capex），购买服务器、存储设备、网络设备等硬件，并承担维护和更新成本，这需要企业一次性投入大量资金。云服务则采用按需付费模式，将资本支
队。调研人员会与企业的运维团队合作，收集与基础环境相关的数据和信息。 一种常见的调研方式是通过企业内部的IT系统导出信息，例如配置管理数据库（CMDB）、云管理平台（CMP）、虚拟化管理软件等。这些系统可以提供有关硬件设备、网络拓扑、操作系统、应用程序以及相关配置和版本的信息，帮助调研人员了解企业的IT基础架构。
任意软件，其中可能包括操作系统、数据库、中间件和应用程序。用户不控制底层云基础设施，但可以控制操作系统、存储、部署的应用程序以及可能的有限的网络组件（例如主机防火墙）。 PaaS PaaS 将DevOps工具链、中间件、数据库、微服务引擎、大数据等平台资源以云服务的形式提供给用户
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