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的能源管理和冷却技术，PUE能降到1.2以下，相比自建数据中心，能耗和碳排放显著降低。 优化资源利用：云计算通过虚拟化和资源池化，提高了服务器和存储设备的利用率，减少了物理设备的需求。 支持绿色创新：云平台支持开发基于数字技术的绿色解决方案，如智慧城市、智能交通、在线协作工具等，助力环保和节能减排。
上述三类性能测试的具体方法如下。 云服务性能测试（以数据库为例） 对于大多数应用系统来说，整个系统的瓶颈往往在数据库。因为应用的其他组件，例如网络带宽、负载均衡、应用服务器、中间件等比较容易实现水平扩展，但对于数据库，由于数据一致性要求高，多数业务系统仍然采用数据库主备方式实现，未实现数据库的分布式架构。 常用的数据库相关指标有：
保护。这就像城堡的护城河、城墙、城门等多重防御体系。需要企业建立覆盖涵盖全技术堆栈的纵深防御机制，将多种类型的安全控制应用于所有技术堆栈，包括网络边缘、VPC、云存储、ECS实例、操作系统、应用程序配置和代码等。 安全和成本平衡（Balance between Security and
Applications Manager 商用 ManageEngine是一个应用程序管理器的工具。这是一个通用服务器和应用程序监控工具，它支持对服务器和数据库、虚拟机、应用程序、Web服务和其他组件的监控。 Datadog 商用 Datadog是一款具有应用程序监控和映射功能的
子网和数据子网，分别对应业务系统的应用层和数据层。子网之间使用网络ACL进行访问控制，还可以将云主机、RDS等资源放入到安全组，通过安全组规则进行实例级别的访问控制。业务系统的应用服务器集群可以跨可用区部署，实现应用层的高可用；再使用华为云跨可用区的主备数据库集群和缓存集群实现数据层的高可用。如下图所示：
在日志账号的CTS中统一创建组织追踪器，汇聚各个成员账号中CTS收集的审计日志，配置将组织追踪器的审计记录转储到日志账号的LTS中。 在上述LTS中可以集中查看所有成员账号的审计记录。 在LTS中还可以针对关键操作（如创建、删除资源）配置告警通知。 图2 多账号的统一操作审计 审计
ost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 上述流程的执行对象是应用迁移分组，一个迁移批次通常包含一个或多个应用迁移分组，需要重复执行上述
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
合理的量化指标，方便组织的管理层进行跟踪和评估云化转型的实际效果。我们针对上述各种驱动力设计了以下量化指标。 表1 云化驱动力的量化指标 类别 驱动力 量化指标 业务驱动力 提升业务敏捷性 新产品（新业务系统）的TTM，包含从设计、开发、测试到上市的端到端时间。 已有产品（已有业
细粒度操作：将云资源的读、写、列表等操作进一步细化，对其细化操作进行鉴权，并将这些细化操作变成可供用户配置的权限操作。以云主机为例，将其读操作细化为读取规格、读取标签、读取服务器详情、读取挂载的磁盘、读取网卡等细粒度操作，这些细粒度操作在用户配置权限的时候是可以自由选择的，这样就可以将权限控制到用户所需的最小操作集合。
迁移实施常见问题 关于迁移实施过程中的常见问题及答案，请查看如下链接。 主机迁移服务SMS的常见问题。 Redis数据迁移常见问题。 对象存储迁移服务OMS的常见问题。 数据库迁移的常见问题。 父主题： 迁移
、中间件、大数据处理和AI等。用户可以按需访问这些服务，而无需自行购买和维护物理硬件和软件基础设施，只需为实际使用的资源付费。云服务的主要类型包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。 IaaS IaaS 将计算、存储、网络和其他基础设施资源
SQL，支持多种接入方式，并兼容主流数据格式。数据无需复杂的抽取、转换、加载，使用SQL或程序就可以对云上CloudTable、RDS、DWS、CSS、OBS、ECS自建数据库以及线下数据库的异构数据进行探索。详细信息请参考官网文档。 云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）
行差异化比较，记录不一致的数据进入下轮对比。然后通过多轮比较不断收敛。最后sqlite中存在的数据就是最终的差异结果，无内容则表示数据内容完整，迁移正常。 文件类数据一致性验证的方法如下表所示： 表4 文件数据一致性对比方式 类型 对比项 工具 描述 对象存储 对象数量 OMS
nding Zone、平台工程、网络、存储、安全、灾备等方面，确保云基础设施的安全性、可靠性、性能和成本效益。 选择合适的云服务商和云服务类型。 制定和推广云上架构设计原则，赋能应用架构师和数据架构师在云上设计良好的技术架构。 领导和指导云实施团队，确保技术方案的落地。 深入理解云计算技术和架构，熟悉主流云平台。
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
配置与变更管理 配置和变更管理对保障应用系统的安全起着重要作用。企业需要对所有应用系统进行配置管理，包括提取配置模型(配置项类型、各类配置项属性、配置项间的关系等)，记录配置信息等。并通过专业的CMDB工具对配置项、配置项的属性和配置项之间的关系进行管理。 应用系统的各项变更都是影响应用
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，并根据系统提供的潜在原因，结合成本分析和业务情况进行深入分析，进而快速做出反应，维持预期的成本支出。
云服务丰富导致成本优化难：云服务商通常都提供数百个云服务和多样化的计费量纲，各服务也没有统一的调优方案。而且云厂商持续发布新服务、新实例类型和新的优惠。面对云上如此丰富的供应和选择，企业难以开展成本优化工作。 灵活开通导致精细化管控难：云的灵活扩展和支出限制少，有利于业务发展和创
中间件层迁移方案 当前企业业务中使用比较多的中间件类型为缓存中间件和消息中间件。中间件作为数据存储的临时场所，数据一般不用迁移，但在切换时，为了确保源端和目的端数据的一致性，需要等中间件消息队列中的消息完成消费后再切换。如果中间件缓存数据是持久化的，即作为数据库使用，此场景需要进
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