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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
策略等。 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。
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。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复
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。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有
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
评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 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
作流程和全球范围内的合作机会。 虚拟商店和数字资产：元宇宙为企业提供了创造虚拟商店和销售数字资产的机会。通过元宇宙平台，企业可以展示和销售虚拟产品、数字艺术品和虚拟房地产等。这种数字化的商业模式可以创造新的收入来源，并且具有全球触达的潜力。 虚拟旅游和娱乐：元宇宙可以为旅游和娱乐
基于云平台的新技术正驱动着产品和服务创新浪潮。 人工智能与大模型结合，赋予产品更智能的交互和更精准的个性化服务，例如AI客服、智能推荐系统等。 区块链技术则增强了产品和服务的安全性和可信度，可应用于供应链管理、数字身份认证等场景，构建透明可追溯的体系。 数字人技术打造虚拟形象，应
来源 云基础设施管理员 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。
进而充分发挥出云计算的价值。 首先，由于云平台已经搭建了统一的资源池，并提供了应用系统所需要的IaaS和PaaS云服务，所以应用系统的建设过程中不再需要独立采购硬件设备和基础软件（操作系统、虚拟化软件等），您只需要按需购买和开通云平台提供的IaaS和PaaS云服务就可以即时搭建
准备。 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。详情请见对
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。 验证：进行数据校验和任务验证。
度，发现应用基础设施(例如虚拟机规格信息，CPU，内存利用率性能数据，网络拓扑数据等)，并提供其迁移到华为云的推荐配置以及主机的一站式迁移能力。 主机迁移服务（SMS）：是一种P2V/V2V迁移服务，可以把X86物理服务器或者私有云、公有云平台上的虚拟机迁移到华为云弹性云服务器云
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
优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。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
合规实践，保持应有的透明度。 华为云携手云安全商业合作伙伴向租户提供咨询服务，例如协助租户对虚拟网络、虚拟机（包括虚拟主机和访客虚拟机）进行安全配置；对系统和数据库进行安全补丁管理；对虚拟网络防火墙、API 网关（API GW）和高级安全服务进行定制配置；以及协助租户进行DoS/DDoS
理硬件和网络设施，安全措施集中于物理环境和内部网络的防护，包括部署防火墙、入侵检测系统和防病毒软件等。云安全则基于虚拟化技术和云服务商的基础设施，安全防护需要考虑虚拟化层、多租户环境下的数据隔离、API接口安全等新挑战。 在安全责任方面，传统IT环境中，企业对所有的安全层面负全责
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。
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。 避免厂商锁定：将所有业务都放在一个云服务商的云平台里会造成厂商锁定，使企业在未来的谈判中处于劣势，并且难以迁移到其他平台。多云战略可以
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