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安全性和数据保护:云上部署的任务调度平台需要具备安全性和数据保护机制。确保对敏感数据和系统组件进行适当的访问控制和加密,以防止未经授权的访问和数据泄露。 性能优化:在云上部署任务调度平台时,需要考虑性能优化。优化资源配置、任务调度算法和数据分发策略,以提高任务执行的效率和速度。
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。
调研数据格式类型和压缩算法: 调研平台对数据的安全性和权限控制机制,例如数据加密、用户访问权限管理等。 了解大数据集群的高可用性和容错机制,包括故障恢复、备份策略、容灾方案等。
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。
其次,基于安全数据构建安全威胁检测模型并找到安全威胁,分析全攻击链环节、各层防线行为特点,纵深布控,基于大数据技术,训练智能分析算法,海量数据中精准冒泡异常行为,结合用户和实体行为分析(UEBA),还原攻击链,自动更新描绘用户画像、资产指纹、情报画像。
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
任务调度: 大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统(如Azkaban等)用于管理和调度各种数据处理作业,可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等,以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用: 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。
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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。
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。
任务类型 基于编程语言分类: Jar类:常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类: 常用于Hive、Spark、UDF等 Python类:常用于Spark、算法场景等 其他类:如Shell、Scala等,多用于脚本调用 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
例如,利用机器学习算法,企业可以自动处理大量的数据,识别模式和趋势,进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务流程,减少人力资源消耗,并提高决策的准确性和效果。 个性化和客户体验:AI技术可以通过个性化推荐、智能客服和虚拟助手等方式改善客户体验。
如果该云平台出现故障,例如大规模宕机或区域性灾难,企业的业务将受到严重影响。多云战略可以通过将业务系统部署在多个独立的云平台上,实现跨云容灾,避免单一云平台故障带来的业务中断。即使一个云平台出现问题,其他云平台上的业务仍然可以正常运行,保障业务连续性。
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
首先,最基本的要求是保障应用系统可以在云平台上长期安全稳定运行;其次,要让应用系统可以充分利用云计算的优势提升应用系统的质量,如提升应用系统的韧性、敏捷性、安全性和性能等,最后,应用系统生于云、长于云,可以基于云平台提供的新技术快速进行产品、服务甚至商业模式的创新,孵化新功能、提高业务运营效率
要按照应用部署架构设计方案进行云上资源的开通和配置,云上资源开通主要有如下3种方式: 在云平台Console控制台手动创建云资源。 编写脚本或通过自动化平台对接,调用云平台的API接口,批量发放云资源,每个云服务都有对应的API接口,可以进行资源的生命周期管理。
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,并将每个模块打包为独立的容器镜像。
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。
图1 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。
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。