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计算服务选型 华为云提供的计算服务主要是ECS（Elastic Cloud Server）服务和CCE（Cloud Container Engine）服务，华为云提供了很多ECS的实例类型，如下表所示，以满足多样化的计算场景需求。关于上述ECS实例类型的详细信息，请查看实例类型。
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，数据层包括两类数据，结构化数据和非结构化数据。结构化数据包含各类数据库，例如MySQL数据库、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要
平台工程对企业带来的价值如下： 提升开发者体验: 平台工程提供自助服务功能，简化了基础设施配置、应用部署和管理等流程，让开发者更专注于业务逻辑的开发，而不是底层基础设施的管理。 加速软件交付: 通过提供预先配置好的环境、自动化流程和可重用的组件，平台工程可以显著缩短软件交付周期，更快地将产品推向市场。
型过程的必然选择。传统应用要向现代化应用演进，应用现代化要结合应用实现和云平台能力综合考虑。云平台支持应用现代化进行分层解耦，应用聚焦业务逻辑，尽可能将DFx（Design for X）及治理等公共能力建立在云平台上。 图1 现代化应用发展趋势 表1 传统应用和现代化应用比较 传统应用
作负担，提高运维效率。自动化运维还降低了人为错误的风险，从而减少了不必要的纠错工作。 无服务器架构：如果企业采用函数计算等Serverless服务，企业只需编写业务逻辑代码，无需管理任何服务器，将进一步减轻运维负担。 提升性能效率 提升性能效率的目标是用更少的IT资源处理更多的业
计算上述传统模式和云模式的成本是一项复杂的工作。其一，IT设备和云服务的价格是动态变化的，比如云服务商经常调整云服务的价格，您计算云服务的成本时可以参考华为云提供的价格计算器和商务优惠。其二，同样的IT设备和云服务在每个国家和地区的价格也不一样，电力价格和人力薪资在不同的国家和地区差距比较大。其三，您还需要获取
式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 使用成本分析确定基于趋势的预测之后，您还可以利用华为云的价格计算器，根据新业务上云或区域扩展所需的产品和使用量，自主搭配产品进行未来成本的估算。 通过预算管理，跟踪未来资源用量和费用执行 预算超支是管理云
企业在华为云上开展FinOps实践，持续提升云的成本效益。 表1 华为云的云成本管理工具列表 分类 工具 适用场景 成本规划与计划 价格计算器 自主搭配产品估算新业务上云支出 成本与使用量预测 预测存量业务的未来支出 企业多账号 大型企业、集团公司，通过账号隔离资源和成本 企业项目
概述 云计算从根本上改变了IT基础设施和应用系统的建设、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
务，对比结果输出到xlsx文件中。相比于工具可批量执行，执行效率较高。 库和表级对象对比 DRS工具 对数据库、索引、表、视图、存储过程和函数、表的排序规则等对象进行对比。 python脚本 根据DRS任务的ID，调用接口批量执行对比任务，对比结果输出到xlsx文件中。相比于工具，可批量执行，执行效率较高。
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、分析模型和相关业务逻辑，以支持特定的业务需求和分析目标。大数据迁移批次规划的参考原则如下： 按主题域进行分批：
理，为应用构建、运维和运营等生命周期管理活动提供自助式服务能力，目标是通过标准化和自动化的服务来提升用户体验 ，促使客户可以专注于交付应用逻辑和云上业务创新。 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
Network）用于搭建用户本地数据中心与华为云VPC之间便捷、灵活，即开即用的IPsec加密连接通道，实现灵活一体，可伸缩的混合云计算环境。 应用层：负责工作流控制，实现业务逻辑。上承接入层，处理接入层的请求，返回请求结果；下接中间件层或数据层，实现对数据的增删查改。在云上，应用承载的资源主要有： 虚拟机：在云上，
致。可以使用对比工具、数据校验脚本或手动检查的方式进行验证。如果发现数据不一致的情况，可能需要考虑迁移过程中的数据转换、数据格式或数据处理逻辑的问题，并进行相应的修复和调整。 作业执行的性能验证 在迁移后，验证作业的执行性能，包括运行时间、资源利用率、并发性等。通过监测作业的执行
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
高仿、云防火墙CFW、WAF等安全资源并统一配置具体的安全防护策略。 图1 – 整体网络架构 Landing Zone的网络架构规划了四个逻辑网络分区：骨干互联区、公网接入区、业务部署区、公共服务和管理区。 骨干互联区主要功能 集中部署企业路由器（ER），为云上云下互联、云上多账
估专家应深入分析其原因和影响，并针对性地提出优化和提升的建议。这些建议应具体、可操作，包括改进措施的优先级、实施路径和预期效果。评估报告应逻辑清晰、条理分明，既能全面反映评估结果，又能为组织制定下一步行动计划提供有力支持。通过评估报告，组织管理层和各部门可以明确当前的能力水平，了
开发测试等 高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等 大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等 存储逻辑 存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需存放要先格式化文件系统 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现 存放的是对象，
修改两边的配置，使源端应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，目标端的应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，实现双写。注意：双写的数据一致性由应用逻辑保障； 实时对比源端和目标端数据一致性； 历史数据迁移至华为云数据层； 修改外部DNS域名解析地址，将外部流量从源端切换到华为云。 图1 不停服切换方案
可重复性：保障资源部署的一致性，降低人工操作出错的风险 学习成本：需要学习使用API接口，及相应的编程语言和工具，需要学习成本 维护复杂性：随业务扩大，脚本的结构和逻辑会复杂，管理和维护更加困难 安全风险：若没有正确的安全措施和权限控制，可能会泄漏敏感数据或资源被滥用等 AOS资源编排 适用于资源量比较大的场景。
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