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  • 云运维团队 - 云采用框架

    负责云平台上存储、虚拟机、操作系统等基础设施的日常运维管理。 监控和优化云资源的使用效率,确保资源分配合理。 处理虚拟机、存储和操作系统相关的故障,保障系统的高可用性。 定期进行系统补丁更新和安全加固。 熟悉主流云平台的虚拟机和云存储服务。 掌握Linux和Windows操作系统的管理与优化。

  • 概述 - 云采用框架

    移的执行主要是按照批次规划逐批次进行迁移,如下图: 图1 分批迁移 整体迁移:对于不能分批的,应用的关联关系往往非常复杂,只能选择所有业务系统整体一个批次迁移,如下图: 图2 整体迁移 父主题: 采用实施

  • 设计 - 云采用框架

    作业双跑 在增量作业迁移和同步成功后,进行作业双跑。作业双跑是指在新的大数据平台上同时运行原有系统和新系统的作业,以验证新系统的结果和原有系统的一致性。这可以通过比较作业输出、日志和指标等来判断两个系统的结果是否一致。 应用割接 最后,作业双跑一段时间没有问题后,就可以进行大数据应用割接,业务全部切换到新大数据平台。

  • 概述 - 云采用框架

    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 随着数字化转型的深入,企业的ICT环境变得日益复杂。云计算、网络管道、终端设备、边缘计算、操作系统、数据库、应用程序等多个层面交织在一起,形成了一个庞大而复杂的生态系统。每个环节

  • 停写不停读切换方案 - 云采用框架

    用停服方式进行切换。从业务对外体验上,多数用户感知不到停服的影响,比如某购物平台,用户仍然可以浏览商品,但是不能下单,下单时可友好的提示:系统正在升级中,预计凌晨4点恢复,请您稍后重试下单等。 四种停写不停读切换方案对比 停写不停读切换有4种方案可以选择: 表1 四种停写不停读切换方式

  • 保障 - 云采用框架

    保障 在大数据迁移的保障阶段,需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境: 监控和警报设置:建立实时监控系统,监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报,以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能:对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况,优化配置参数、调整集群大小和资源分配,以提高整体性能。

  • 概述 - 云采用框架

    概述 当企业上云规模逐渐变大,在云上有数十上百个应用系统和海量云资源,包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访问和操作这些云资源,量变导致质变,资源闲置、误操作、恶意操作、数据泄露和权限错配等风险将随着用云规模呈现指数级增长。 您需要开始着手构建精益化、集中

  • 安全责任共担 - 云采用框架

    等各项云服务的系统设施。同时,华为云深度集成第三方安全技术或服务,并负责对其进行安全运维。 华为云还负责其支撑的各项云服务的自身安全配置和版本维护。 华为云对租户数据提供机密性、完整性、可用性、持久性、认证、授权、以及不可否认性等方面的全面数据保护功能,并对相关功能的安全性负责。

  • 成本控制 - 云采用框架

    华为云分别从账户资金余额和资源包剩余使用量的角度跟踪是否有异常支出,避免产生额外消费。 开启可用额度预警,您可以及时接收系统发出的可用额度不足预警,从资金账户的角度跟踪支出是否存在异常 如果您购买了资源包,可使用费用中心的资源包管理功能,及时了解已购买资源包的剩余用量情况;并开启资源包的剩余使用量预警,在资源包用尽前

  • 干系人利益分析 - 云采用框架

    加速产品和服务的创新,拓展新的业务机会。 确保业务系统的稳定性和可靠性,支持日常运营。 提供业务需求和期望,参与云化转型方案的制定。 配合IT团队,确保技术方案符合业务需求。 协调业务团队的资源,支持项目的实施和变革管理。 IT主管 提升资源利用率,实现IT系统的弹性扩展,支持业务的快速增长。 通过云化降低IT成本。

  • 云上可扩展性 - 云采用框架

    利用率、网络流量均值)创建报警任务,当指标数据满足指定的报警条件时,触发报警并执行资源扩缩容。 固定数量模式:设置最小/最大期望资源数量,当实例数量低于下限/超过上限时,系统会自动添加/移出资源,使得资源数量等于下限/上限。 手动模式:手动进行弹性伸缩,包括手动添加、移出或者删除已有的资源。 父主题: 可扩展性设计

  • 大数据迁移批次规划说明 - 云采用框架

    迁移。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。每个主题域有专门的数据处理流程、分析模型和相关

  • 大数据参考架构 - 云采用框架

    确性。 数据存储: 大数据平台需要具备高效的数据存储能力,以承载海量的数据。常见的数据存储技术包括分布式文件系统(如HDFS)、列式数据库(如HBase)等。这些存储系统提供高可靠性、可扩展性和容错性,以支持大规模数据的存储和访问需求。 大数据计算: 大数据计算是对海量数据进行分

  • 组建调研评估团队 - 云采用框架

    调研评估工程师:由IT主管指派,来自IT部门,对企业现有的IT基础设施、业务系统、应用架构、数据存储、安全策略等进行全面调研和评估,包括硬件配置、网络架构、软件版本、依赖关系等;分析这些设施与云服务的兼容性和迁移难度,评估将现有系统迁移到云平台的可行性。调研评估工作属于一次性工作,经常会外包给云服务商或者云实施专业服务提供商。

  • 财务驱动力 - 云采用框架

    云服务商负责IT 基础设施的维护和管理,企业无需投入大量人力和资金进行IT基础设施的日常运维。而且云平台提供了智能监控系统和自动化运维系统可以大幅提升应用系统的运维效率,企业可以减少在应用系统运维领域的人力投入,进一步降低了运维人力成本。自动化运维也降低了人为错误的风险,从而减少纠错成本。 值得

  • 组建实施团队 - 云采用框架

    调资源解决实施过程中的问题。 迁移实施工程师:来自IT部门或具备云迁移经验的IT专业人员,负责具体的迁移实施工作,包括数据迁移、应用迁移、系统配置、业务割接等,确保迁移过程的数据一致性、安全性和性能。迁移实施工作属于一次性工作,经常会外包给云服务商或者云实施专业服务提供商。 云架

  • 计算服务选型 - 云采用框架

    与c系列相比,提供高IOPS、低时延的大容量NVMe本地盘 ir 与c系列相比,提供高IOPS、低时延的小容量NVMe本地盘 通用计算型 Intel s 与c系列相比,采用绑定CPU共享调度模式,主机负载较轻时可提供基本与c系列一致的计算性能,成本更低、性价比更高,但无法保证实例计算性能的稳定,适合对性能抖动容忍度较高的场景

  • 什么是应用现代化 - 云采用框架

    微服务化架构,应用间充分解耦,快速组合 应用入口多,影响用户体验 以用户为中心,一站式个性化体验 无法快速响应新业务变化 面对新业务可快速组合和按需定制 新功能需求绑定大版本上线,需求交付周期长(年/月级) 快速迭代上线,交付周期缩短(周/天级) 团队规模大,传统开发模式 团队拆小,DevSecOps敏捷运作

  • Runbook参考模板 - 云采用框架

    必须解决 - - - - - 6 1.3 - - - 必须解决 - - - - - 7 XXX 1.4 - - - 阻塞 - - - - - 8 1.4 - - - 阻塞 - - - - - 9 回退决策1:时间点XX前完成上述步骤,否则决策是否回退。 - 回退-决策点1 - -

  • 平台调研 - 云采用框架

    调研大数据集群 需要调研大数据集群的数量和功能划分,各个集群或组件负责的业务和处理的数据类型,处理实时/离线数据的组件及详细版本信息,数据格式类型和压缩算法,数据安全性和权限控制,高可用性和容错机制,扩展性和弹性等。 调研大数据集群数量和功能划分:例如Hadoop集群、Spark集