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量保持一致。演练角色可以参考设计Runbook的Runbook角色设计。 演练Runbook准备：按照演练环境细化演练Runbook，并组织多轮评审，最终定稿。 演练环境准备：演练需要有演练的源端和演练的目的端。演练环境的源端需要能真正的模拟生产环境，数据尽量和生产保持一致。提前进行数据的预置，环境的检查等。
应用迁移上云简介 应用上云迁移是指将应用的接入层、应用层、中间件层和数据层迁移到云端的过程，迁移策略采用Rehost或Replatform，不含Refactor（应用改造），数据层包含对象存储、块存储、文件存储、关系型数据库、非关系型数据库。 应用上云迁移遵循如下的流程： 图1 应用迁移小循环
按关联账号汇总的月度成本 了解过去6个月原始成本较高的关联账号的月度成本数据。 按企业项目汇总的月度成本 了解过去6个月各企业项目的原始成本月度数据。 按区域汇总的月度成本 了解过去6个月按照区域汇总的原始成本月度数据。 ECS的月度按需成本和使用量 了解过去6个月云主机每月按需原始成本和按需使用量情况。
定义、数据格式和错误处理机制，确保组件的一致性和可复用性。然后，将这些公共组件封装成独立的微服务，部署在CSE之上。通过CSE的服务注册中心，实现微服务的自动注册和发现，其他应用系统可以通过调用这些微服务来使用这些公共组件，避免重复开发，提高开发效率，并保证代码质量的一致性。利用
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。
测试和验证：在将集成应用投入生产之前，进行全面的测试和验证。确保新旧应用之间的数据传递和功能调用正常工作，并且没有任何破坏或冲突发生。 监控和维护：一旦集成应用上线，建立监控机制来跟踪集成环境的运行情况。监控包括应用性能、接口可用性和数据一致性等方面。及时处理任何异常情况，并定期进行维护和优化。 父主题：
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
或自建Redis）数据迁移，具体使用方法请查看DCS数据迁移帮助文档。 云数据迁移服务（CDM）：支持近20种常用数据源，满足数据在云上和云下的不同迁移场景。具体使用方法请查看CDM帮助文档。 对象存储迁移服务（OMS）：可以将其他云服务商对象存储服务中的数据在线迁移至华为云对象
对于业务连续性要求较高的业务，可以考虑两地三中心的高可用性方案，如下图所示。 提供最高程度的业务连续性和数据可用性，在超大规模地域级自然灾害的时候都能保护数据和业务。 RPO 时间取决于数据库复制间隔； 由于容灾站点一直运行，RTO 依赖容灾切换时间，通常取决于 DNS 缓存刷新时间，一般为分钟级，如果采用
档。 数据安全中心 数据安全中心服务（Data Security Center，DSC）是新一代的云化数据安全平台，提 供数据分级分类、数据安全风险识别、数据水印溯源和数据静态脱敏等基础数据安全能力。DSC通过数据安全总览整合数据安全生命周期各阶段状态，对外呈现整体云上数据安全态
建设、运维和管理方式。传统模式下，组织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件，包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施，资源部署周期长，运维负担重，初始投资大。 云计算模式下，IT基础设施的建设和运维由云服务商负责，组织只需
的四层部署架构，即接入层、应用层、中间件层和数据层，同时还要调研每一层技术组件的详细信息，比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下： 调研应用的四层部署架构 收集接入层、应用层、中间件层和数据层的详细信息，收集三种关联关系（共享数据、共享服务器、应用间通信依赖），可以参考下表收集应用的详细部署架构：
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（包括APP、主机、存储、数据库、中间件等）放
如果企业的业务系统相对成熟稳定，对安全性和合规性要求很高（例如金融行业），但该企业采用了去中心化运营模式，各个部门各自为政，就难以保证整体的安全策略一致性，增加合规风险。 赋能和协同运营模式用于资源和预算有限的小型企业： 赋能和协同运营模式需要投入较多的资源来构建和维护复杂的IT基
区块链是一种去中心化、分布式的账本技术，可以确保数据的安全性和可信度。以下是区块链如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 透明度和可信度：区块链技术通过去中心化的特点，确保所有交易和数据记录被公开透明地存储，并且无法篡改。这为企业创造了更高的数据可信度和透明度，消除了传统中介机构的需求，降低了操作风险。
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
解决云化过程中遇到的技术挑战，提供专业支持。 数据架构师 设计高效的数据架构，支持数据分析和业务决策。 确保数据的安全性和合规性。 实现数据的集成和共享，提升数据价值。 规划数据在云环境中的存储和管理方案。 选择合适的云数据库和大数据服务。 实施数据迁移和治理，维护数据质量，保障数据安全。 网络架构师 设
讨论时间较长，无法决策的情况发生。 回退决策点设计原则如下： 每个切换阶段设计最晚的执行完时间，超时需要决策是否进行回退。 核心表数据比对结果不一致，需要决策是否回退。 核心的P0测试用不通过，需要决策是否回退。 性能验证不达预期，需要决策是否回退。 父主题： 设计Runbook
进行扩大预算或者优化资源使用。 使用成本中心的成本监控，您可以及时识别成本的异常增长。 成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，同时提供异常增长的Top潜在原因。 客户可设置监控提醒，定期获取影响成本高的异常记录提醒
业务影响：考虑上云后对其它业务流程及数据流向的影响，尽量避免影响其它业务的正常运行。 安全性：考虑上云后对数据安全性及相关法律法规要求，尽量避免存在安全风险或者违反相关法律法规情况。 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
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