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相关性原则：不需要把企业内部的完整组织架构映射到华为云上，只把那些负责管理IT系统的组织单元（如部门、分公司）和使用IT资源的用户映射到华为云上。如行政部门不管理、不查看、不操作任何云上IT资源，就不需要在华为云上创建一个对应行政部门的组织单元；如财务小张不负责IT系统的成本核算、分析和预算管理，就无需为小
PaC Policy as Code 策略即代码 PaaS Platform as a service 平台即服务 PUE Power Usage Effectiveness 能源利用效率 QPS Query Per Second 每秒查询数 ROI Return of Investment
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。 表1 云运维团队的角色和职责 角色 职责 技能要求 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。
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，将应用程序从使用本地数据库迁移到使用云数据库服务。这通常不涉及修改核心应用程序代码。 希望利用云平台的PaaS服务，例如数据库、消息队列
具备良好的代码设计和开发能力。 了解应用安全最佳实践。 具备良好的沟通和团队协作能力。 业务部门 应用开发工程师 将现有应用迁移到云平台，包括代码迁移、数据迁移、数据库迁移等。 负责应用现代化改造，如将单体应用拆分为微服务，或采用Serverless和事件驱动架构。 对现有代码进行重
复杂的计算和分析任务。 数据查询和分析： 对于大量的存储在大数据平台中的数据，需要提供灵活且高性能的查询和分析能力。这可以通过使用SQL查询引擎（如Hive）或分布式数据库（如Elasticsearch）等实现。这些工具和系统支持在海量数据集上进行查询、聚合和可视化，以提供数据洞见和决策支持。
性能测试和规划：基于云平台提供的性能测试工具评估应用系统当前的性能指标，再结合业务需求增长趋势提前进行容量规划。 性能优化: 挖掘现有资源的性能潜力，包括数据库查询优化、代码优化、使用缓存和CDN加速等，提升系统吞吐量和响应速度。 架构优化: 采用更有效率的架构模式。例如，使用异步处理和消息队列解耦系统组件，提高并发处理能力。
业务中断、造成不必要的成本浪费和增加维护难度。以下是一些常见的云采用实施阶段的反模式： 未采用自动化部署模式 该反模式是指企业依赖手动进行代码、云资源的配置和部署，效率低，人为错误高。 优化建议：采用自动化的配置和部署工具，如Terraform、CI/CD等，以提高云资源部署的效率和准确性。
因此在数据迁移实施前，企业需要确定不同数据的校验标准，可以参考如下模板： 表3 数据类型和校验标准 数据类型 校验标准 详细表名 X类数据 100%一致 A表、B表、C表… Y类数据 误差小于0.01% D表、E表、F表… … 自定义标准 … 设计任务迁移方案 大数据的任务包括三类：Ja
业需要引入了静态代码扫描工具进行每日检查，其结果数据将导入持续集成和持续部署（Continuous Integration，Continuous Deployment）工具链，通过质量门限进行控制，以评估应用系统的安全性。最后，所有应用系统在发布前均需完成静态代码扫描的告警清零，确保上线时不存在编码相关的安全问题。
识和理解。他们可能提供有关应用程序的详细信息、依赖关系的描述以及与其他系统的集成情况。 代码分析 仔细检查应用程序的源代码，特别是配置文件和代码中涉及的外部依赖关系。因为有些依赖关系可能由代码直接指定。 系统扫描和监控 借助系统监控工具和网络扫描工具，扫描整个系统并识别出与应用程序相关的依赖关系。
并提高效率。例如，使用持续集成和持续交付（CI/CD）工具来自动构建、测试和部署应用程序。 基础设施即代码（IaC）：采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署，从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志
迁移Jar类任务需要深入了解源端任务的源代码和依赖库，重新编译代码以生成适用于云环境的可执行Jar文件，并进行充分的验证和调优。可以参考以下步骤进行： 图4 Jar类任务迁移流程 前提：Jar类任务调试依赖的数据已完成迁移，迁移方法请参考前面的数据迁移部分的内容。 根据云上大数据资源配置，修改源代码，例如版本
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 方案 操作方式 适用场景 操作复杂程度 改造工作量 网关拦截 接入层，服务网关拦截写请求，放通读请求 入口统一，
非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。当前企业业务中承载非结构化数据的存储方式主要为文件存储和对象存储。 NAS迁移方案 表5 NAS迁移方案 迁移方案 迁移方式 特点
投资回报率和财务效率。 卓越运营支柱 卓越运营支柱关注高效地运营和监控系统，持续改进流程并交付业务价值。它强调实践DevOps、基础设施即代码、自动化部署、测试验证和自动化运维任务，建立全面的监控、日志记录和告警机制。通过精心设计的操作流程、变更管理和持续改进方法，企业能够快速响
软件开发生产线（CodeArts）是面向开发者提供的一站式云端平台，即开即用，随时随地在云端交付软件全生命周期，覆盖需求下发、代码提交、代码检查、代码编译、验证、部署、发布，打通软件交付的完整路径，提供软件研发流程的端到端支持。 应用管理与运维平台（ServiceStage）是
库和表级行数对比 DRS工具 对比表的行数是否一致，只查询表的行数，对比速度较快 python脚本 批量脚本，创建N个并发任务线程，遍历所有表进行逐一COUNT，输出对比结果到xlsx文件中，相比于工具可批量执行，执行效率较高。 中间件数据一致性验证的方法如下表所示： 表3 中间件一致性对比方式
在DCS服务中的数据迁移模块创建迁移任务，选择备份文件导入方式，并选择OBS中源端的aof/rdb备份文件，填写其余选项，启动迁移任务。 DCS数据查询对比两端数据 使用redis查询命令：info keyspace 在线迁移 在线迁移不光可以迁移全量数据，还可以实时同步迁移过程中的增量数据，但是这种迁移
发性等。通过监测作业的执行指标和性能指标，可以评估迁移后的作业性能是否符合预期。如果作业的性能有问题，可能需要调整作业的配置参数、优化作业代码或考虑资源调配的问题。 在作业验证过程中，可以使用监控工具、日志分析和数据校验等手段，确保迁移后的大数据任务的可靠性和稳定性。 父主题： 大数据迁移
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