企業(yè)遷云之路

序
前言
第1章　云計算時代的到來 1
1.1　云計算的起源 1
1.2　云計算的概念 2
1.3　云服務的發(fā)展現(xiàn)狀 4
1.3.1　DaaS 5
1.3.2　SaaS 5
1.3.3　PaaS 6
1.3.4　IaaS 6
1.4　云計算的未來 7
第2章　企業(yè)數字化轉型與企業(yè)遷云 9
2.1　企業(yè)數字化轉型之路 9
2.2　數字化轉型后IT管理的改變 11
2.3　企業(yè)數字化轉型的方法 15
2.4　數字化轉型的云端實踐 21
2.4.1　12306 21
2.4.2　天貓雙十一 22
2.4.3　視頻點播/直播類網站 23
第3章　云上通用架構設計與改造 26
3.1　網絡架構設計 26
3.1.1　網絡產品簡介 26
3.1.2　網絡接入與規(guī)劃 28
3.1.3　混合云架構實踐 29
3.2　云上運維管理架構設計 30
3.2.1　基于RAM實現(xiàn)賬號權限管理方案 30
3.2.2　云上開發(fā)、測試、生產環(huán)境管理方案 32
3.3　云上安全管理 34
3.3.1　云上應用安全保障方案 34
3.3.2　云上安全管理實踐 35
3.4　應用架構設計 35
3.4.1　負載均衡 35
3.4.2　可擴展性 36
3.4.3　微服務 37
3.4.4　異步化 39
3.4.5　高可用與容災 40
3.4.6　云數據庫架構實踐 42
3.4.7　大數據處理技術架構 44
3.5　應用改造實踐 46
3.5.1　應用架構改造 46
3.5.2　數據庫改造 47
3.5.3　文件存儲改造 51
3.5.4　大數據實時計算應用改造 53
3.5.5　大數據離線分析應用改造 55
第4章　業(yè)務中臺 59
4.1　什么是業(yè)務中臺 59
4.2　業(yè)務中臺的價值 59
4.2.1　“?煙囪式?”系統(tǒng)開發(fā)方法 60
4.2.2　基于業(yè)務中臺的系統(tǒng)開發(fā) 61
4.3　業(yè)務中臺的實踐過程 64
4.4　需求調研 64
4.4.1　需求調研前的準備工作 65
4.4.2　開始調研 65
4.4.3　調研內容 65
4.4.4　業(yè)務調研分析 66
4.5　企業(yè)業(yè)務中臺的演進路線 66
4.6　業(yè)務中臺的設計方案和原則 67
4.6.1　業(yè)務中臺的核心—共享服務中心 67
4.6.2　業(yè)務中臺的設計方法 67
4.7　業(yè)務中臺的實踐 80
4.7.1　業(yè)務中臺的最佳技術實踐方式—微服務 80
4.7.2　微服務的業(yè)務拆分原則 80
4.7.3　微服務的架構設計 82
4.7.4　微服務技術框架選型 83
4.7.5　EDAS微服務技術框架剖析 85
4.8　阿里巴巴業(yè)務中臺能力輸出與案例 90
第5章　應用系統(tǒng)遷云 93
5.1　應用系統(tǒng)遷云的挑戰(zhàn) 93
5.2　系統(tǒng)遷云方法 94
5.2.1　遷云原則 94
5.2.2　遷云策略 95
5.2.3　遷云節(jié)奏 96
5.3　遷云評估 96
5.4　遷云的整體流程 97
5.4.1　系統(tǒng)調研 97
5.4.2　風險評估 100
5.4.3　云上架構設計 101
5.4.4　系統(tǒng)改造 101
5.4.5　數據遷移驗證 102
5.4.6　功能/性能測試 105
5.4.7　系統(tǒng)割接交付 105
5.5　系統(tǒng)遷云技術選型 107
5.6　直接遷移上云 108
5.7　改造遷移上云 110
5.7.1　OLTP類型 110
5.7.2　OLAP類型 111
5.7.3　文件/內容管理類型 112
5.7.4　大規(guī)模離線計算類型 112
5.8　云上安全保障 113
5.9　應用鏡像服務遷云 118
5.9.1　鏡像遷移概述 118
5.9.2　鏡像遷移可行性評估 119
5.9.3　鏡像遷移和轉換工具 121
5.9.4　阿里遷云工具 124
5.9.5　通用鏡像遷移方案 133
5.9.6　阿里云上跨VPC和區(qū)域、賬號鏡像遷移實踐 142
第6章　數據庫服務遷云 145
6.1　RDS 145
6.2　DRDS 147
6.3　異構數據庫改造上云實踐 148
6.3.1　Oracle與MySQL 149
6.3.2　MySQL開發(fā)規(guī)范 149
6.3.3　MySQL表設計 150
6.3.4　MySQL分布式數據庫 152
6.3.5　關鍵功能改造 156
6.3.6　RDS性能優(yōu)化 161
6.3.7　RDS控制臺 163
6.4　數據傳輸服務 166
6.4.1　DTS產品架構 166
6.4.2　數據遷移 166
6.4.3　實時同步 169
6.4.4　數據訂閱 170
6.4.5　DTS的應用場景 171
第7章　數據庫遷云工具ADAM 181
7.1　數據庫遷云面臨的挑戰(zhàn) 181
7.1.1　傳統(tǒng)企業(yè)數據中心的現(xiàn)狀 181
7.1.2　傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)架構的局限 182
7.1.3　數據庫架構的選擇 183
7.2　ADAM及數據庫遷云的流程 183
7.2.1　ADAM概述 183
7.2.2　ADAM遷云的流程 184
7.3　ADAM數據庫采集工具 184
7.4　ADAM SaaS分析平臺 187
7.5　ADAM SQL在線翻譯工具 191
7.6　ADAM Studio 191
7.6.1　ADAM Studio客戶端工具概述 191
7.6.2　ADAM Studio的安裝 192
7.6.3　ADAM Studio主體遷移操作 194
7.7　ADAM PL/SQL Java自動轉換 199
7.7.1　P2J工作原理 199
7.7.2　PL/SQL轉Java的背景 199
7.7.3　PL/SQL轉Java的難點 200
7.7.4　PL/SQL轉Java的功能特點 200
7.8　ADAM一鍵遷移工具 201
7.9　ADAM在項目中的實踐 205
第8章　文件存儲服務遷云 207
8.1　OSS的適用場景 207
8.2　本地文件平滑遷移到OSS 210
8.2.1　遷移步驟 210
8.2.2　OSS回源規(guī)則設置 211
8.2.3　遷移工具OSSImport2 214
8.3　云上OSS應用實踐 217
8.3.1　OSS權限控制 218
8.3.2　OSS防盜鏈 219
8.3.3　客戶端直傳OSS的實踐 224
8.3.4　數據傳輸完整性校驗 227
第9章　云上應用容量評估與優(yōu)化 230
9.1　應用容量規(guī)劃概述 230
9.2　應用容量壓測評估方法 232
9.3　應用容量評估工具 241
9.4　應用監(jiān)控與彈性伸縮 262
9.5　應用性能容量評估及優(yōu)化案例 267
第10章　大數據上云 273
10.1　大數據上云概述 273
10.1.1　阿里云大數據架構 273
10.1.2　阿里云大數據產品介紹 273
10.1.3　大數據上云工具 277
10.1.4　大數據上云的優(yōu)勢 280
10.1.5　大數據處理場景 281
10.1.6　常見的大數據上云方案 281
10.2　大數據上云工具 286
10.2.1　客戶調研 286
10.2.2　資源評估 288
10.2.3　數據上云 289
10.2.4　業(yè)務邏輯上云 315
10.3　大數據上云（E-MapReduce） 322
10.3.1　準備工作 323
10.3.2　資源評估 326
10.3.3　數據遷移 326
10.3.4　Hive遷移 329
10.3.5　作業(yè)部署 332
10.3.6　雙跑和校驗 332
10.4　大數據上云案例 337
10.4.1　某氣象企業(yè)數據上云案例 337
10.4.2　某直播企業(yè)數據上云案例 337
10.4.3　某政務平臺數據上云案例 338
第11章　企業(yè)遷云綜合案例 340
11.1　交通管理行業(yè)案例 340
11.1.1　行業(yè)背景 340
11.1.2　OLTP系統(tǒng)遷云 340
11.1.3　典型OLTP系統(tǒng)平滑遷云 343
11.1.4　大規(guī)模離線計算系統(tǒng)遷云 345
11.1.5　典型的大規(guī)模離線計算系統(tǒng)遷云 347
11.1.6　遷云后的變化 352
11.2　互聯(lián)網金融行業(yè)案例 353
11.2.1　遷云背景 353
11.2.2　遷云解決方案 354
11.2.3　遷云過程中的問題剖析 356
11.2.4　遷云后的變化 362
附錄A　Oracle和MySQL的數據類型對比 363
附錄B　Oracle與PPAS的數據類型對比 364