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大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构设计时，企业可以参考TOGAF的架构设计方法论
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。
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
支撑云实施团队提供业务系统的现状进行调研，为其提供资源现状、应用架构、部署架构、依赖关系等信息。 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。
T基础架构现状和上云需求，有针对性地进行规划和决策。通过评估资源使用情况、组网配置、安全架构等方面的数据，企业可以制定合适的云迁移策略，优化资源配置，提高运维效率，并确保访问权限的管控和资源计量计费的准确性。 总而言之，基础环境调研是为了深入了解企业的IT基础架构现状和上云需求，
分布式架构：云平台支持分布式系统架构设计，允许应用程序在多个服务器或节点上运行，分散负载，避免单点故障，提高系统的扩展性和可用性。 自动弹性伸缩：利用云平台的自动化伸缩功能，系统可以根据预设的策略自动增加资源实例，以应对流量高峰，保持性能稳定。 微服务架构：云平台天然适合微服
不同调研方式的综合对比 调研渠道 应用架构调研 技术架构调研 方法评估 业务 全景 业务域 业务 系统 应用系统模块 应用关联关系 技术 架构 （整体） 技术架构 （按业务域打开） 技术架构 （按业务系统打开） 技术架构（按应用系统模块打开） 技术架构（技术组件详情） 效率 完整度 真实度
DB导出应用的信息，然后按照业务域和业务系统进行归类，并与业务负责人进行信息对齐和确认。 可观测平台：有些企业有构建应用可观测平台，比如Datadog、华为云APM等，通过可观测平台可以发现应用间的调用关系，也可以用于输出应用全景图。 调研访谈：与每个业务域的负责人进行访谈，并记
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
基于该平台进行应用系统的开发、测试、部署和高效运维，并支撑应用系统的安全稳定运行。 CIO、CTO、IT主管、IT运维专家、应用开发及测试专家、应用运维专家 技术 架构视角 基于云平台和云服务构建高安全、高可靠、高性能和易扩展的技术架构、应用架构和数据架构。 CTO、云架构师 技术
云实施团队 云实施团队负责将企业内各个业务系统迁移或者直接部署到云上，这要求对企业现有的IT基础设施和业务系统进行详细的调研和评估，设计并实施技术方案。技术方案的设计由云架构团队负责，交给云实施团队负责方案实施，云实施团队通常包含调研评估工程师、迁移实施工程师，职责和技能要求如下
云运维团队 云运维团队负责云基础设施的日常管理与维护，确保云基础设施的高可用性、高安全和高性能，协同应用运维管理员保障云上业务系统的长期安全稳定运行，并不断通过自动化和智能化技术提升运维效率。云运维团队通常包含云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员和自动化工程师，职责和技能要求如下表所示。
拥有良好的沟通和人际交往能力。 具备一定的云技术知识。 IT部门 云培训师 开发和交付云计算相关的培训课程，涵盖云基础设施、云架构设计、云运维、云安全等方面。 推广用云和管云的最佳实践，通过最佳实践减少云化风险。 扎实的云技术知识和实践经验。 优秀的教学能力和沟通技巧，能够将复杂的云技术概念清晰地传达给他人。
任务数量 调研各类任务的总数量，用于评估任务迁移周期及改造工作量。如：XX调度平台下，Jar任务XX个。 任务更新周期 识别出不同调度平台，不同任务类型的任务更新周期。如：XX调度平台XX类任务月度更新；XX平台XX类型任务每日XX点更新。 任务详细信息 识别出所有任务的详细信息，包括
日刷新/周刷新/月刷新/实时更新 任务执行区间 让数据迁移、数据校验和业务高峰期错开。 离线任务上班前和下班后执行 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
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
在企业推进上云方案设计的过程中，构建一个高效且专业的方案设计团队是确保项目成功的关键。该团队将负责设计全面的上云方案，涵盖上云技术架构、业务架构优化、成本效益分析、安全合规等多个维度，以保障上云方案的可行性。企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一个全面且专业的上云方案设计团队，以下为必要的团队成员。
实现和云平台能力综合考虑。云平台支持应用现代化进行分层解耦，应用聚焦业务逻辑，尽可能将DFx（Design for X）及治理等公共能力建立在云平台上。 图1 现代化应用发展趋势 表1 传统应用和现代化应用比较 传统应用 现代化应用 单体架构，模块间耦合度高 微服务化架构，应用间充分解耦，快速组合
顶层规划 概述 云卓越中心 卓越架构设计 Landing Zone设计 安全架构设计 平台工程 云运营模式 应用生命周期管理 云项目管理 顶层规划的反模式
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，将应用程
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