本书由阿里云智能—全球技术服务事业部和数据库产品事业部同学合力编写完成。

全球技术服务事业部（GTS）作为阿里云智能对外交付与服务的窗口，秉承着“自证预言，履约梦想”的担当精神，负责了阿里云智能技术产品在客户场景中切实落地的最后一公里建设。团队基于阿里巴巴多年沉淀的技术、产品、方法论为客户提供一站式的数字化转型服务。交付内容涵盖云原生的云化、中台化（业务中台、数据中台、移动中台、IoT中台等）、智能化（ET大脑、风控与决+AD3策支持、智能门店等），从业务规划、技术升级、组织变革等维度与客户一起成长与转型。

数据库产品事业部承载着阿里云和阿里巴巴集团的所有在线数据以及数据服务，提供从在线事务处理到在线分析处理的全栈数据库产品。ADAM团队致力于帮助传统企业的数据库和应用迁移上云，主要研发Oracle数据库和应用迁移产品自动化解决方案。该解决方案基于阿里巴巴多年的实践，向用户提供从Oracle数据库与应用架构发现、风险评估、应用改造、迁移实施到专家支持的全生命周期服务，同时提供SQL实时翻译、PL/SQL转Java、改造实验室等多种实用工具，帮助企业最大限度降低Oracle数据库和应用上云的风险、技术难度和实施周期。

数字化转型是目前大部分企业关注的问题，而关键的一步就是构建基于云的IT架构，并将相关资源迁移上云。阿里云智能全球技术服务事业部（GTS）的专家在常年帮助客户完成数字化转型和迁云的过程中，形成了一套切实可行的迁云方法论，极大降低了企业迁云的难度，提高了成功率。本书就是这套方法论的详细解读，从云计算和云服务的新发展、企业数字化转型与迁云的认识，到云上通用架构的设计与改造、中台的设计与实现、各种系统与应用的迁移上云，从点到线、由线到面，帮助读者形成完整的知识体系。企业数字化转型的决策者、架构师、相关技术人员都可以从本书中获益。

前言 Preface

未来五到十年主流的系统架构设计思想

云计算在经历了多年的发展后已经成为主流。现在，无论是企业建设新系统，还是新的创业公司建设系统，都会默认选择基于云来构建。而且，越来越多的企业选择将已有系统迁移至云上。在这样的两个场景中，都需要面对如何设计一个基于云的系统架构，充分发挥新一代架构的优势，进而带来业务提升的问题。这个问题对企业的业务决策者及技术架构团队都是不小的挑战，更显而易见的是，基于云的新一代系统架构将成为未来五到十年内的主流架构。

在系统架构层面，云带来的绝不仅仅是 IaaS 或者说机器资源层面的变化，云提供的服务越来越多，更好地直接基于这些云服务（例如存储、数据库等），而不是靠自研来设计相应的业务系统，将给企业业务的迭代效率带来质的提升。除此之外，互联网公司本身基于云的实践，也催生了诸如业务中台、数据中台等新的设计理念，这些创新会为业务业绩带来实际的提升。

在本书中，来自阿里云智能 - 全球技术服务团队的作者很好地回答了上面的问题，详细阐述了如何基于云的设计理念来设计新一代的系统，以及如何将关键的应用、数据库、大数据等改造、搬迁上云。由于作者都具有非常丰富的实践经验，书中更给出了多个实际案例，并进行了剖析，读者能够更好地掌握这套方法论。

强烈建议企业业务的决策者、业务系统的架构师团队阅读此书，以便掌握新一代基于云的设计理念，构建基于新理念的业务系统，从而为业务创造更大的价值。

本书的出版依赖于阿里云智能 - 全球技术服务事业部和数据库产品事业部同学们的努力，感谢所有为本书出版付出努力的同学与工作者：

第 1、2 章：金建明（花名“铮明”）、谭虎（花名“净能”）

第 3 章：何龙（花名“周翰”）

第 4 章：姜琛（花名“昊蓝”）

第 5 章：彭义评（花名“马柯”）、何强（花名“回雁”）

第 6 章：彭义评、何强

第 7 章：樊文凯（花名“唐修”）

第 8 ～ 9 章：彭义评

第 10 章：刘洪涛（花名“弘锐”）、罗海伟（花名“一斅”）、陈焰（花名“传学”）

第 11 章：曾迟（花名“沙陌”）、崔迪（花名“饮冰”）

全书内容策划与出版统筹：何强

鉴于技术的飞速发展，加之作者的学识有限，本书难免存在疏漏与欠缺，期待各位同行和读者的批评与指正。

阿里云智能技术交付总经理　毕玄

2019 年 8 月

序

前言

第 1 章　云计算时代的到来

1.1　云计算的起源

1.2　云计算的概念

1.3　云服务的发展现状

1.3.1　DaaS

1.3.2　SaaS

1.3.3　PaaS

1.3.4　IaaS

1.4　云计算的未来

第 2 章　企业数字化转型与企业迁云

2.1　企业数字化转型之路

2.2　数字化转型后 IT 管理的改变

2.3　企业数字化转型的方法

2.4　数字化转型的云端实践

2.4.1　12306

2.4.2　天猫双十一

2.4.3　视频点播 / 直播类网站

第 3 章　云上通用架构设计与改造

3.1　网络架构设计

3.1.1　网络产品简介

3.1.2　网络接入与规划

3.1.3　混合云架构实践

3.2　云上运维管理架构设计

3.2.1　基于 RAM 实现账号权限管理方案

3.2.2　云上开发、测试、生产环境管理方案

3.3　云上安全管理

3.3.1　云上应用安全保障方案

3.3.2　云上安全管理实践

3.4　应用架构设计

3.4.1　负载均衡

3.4.2　可扩展性

3.4.3　微服务

3.4.4　异步化

3.4.5　高可用与容灾

3.4.6　云数据库架构实践

3.4.7　大数据处理技术架构

3.5　应用改造实践

3.5.1　应用架构改造

3.5.2　数据库改造

3.5.3　文件存储改造

3.5.4　大数据实时计算应用改造

3.5.5　大数据离线分析应用改造

第 4 章　业务中台

4.1　什么是业务中台

4.2　业务中台的价值

4.2.1　“ 烟囱式 ”系统开发方法

4.2.2　基于业务中台的系统开发

4.3　业务中台的实践过程

4.4　需求调研

4.4.1　需求调研前的准备工作

4.4.2　开始调研

4.4.3　调研内容

4.4.4　业务调研分析

4.5　企业业务中台的演进路线

4.6　业务中台的设计方案和原则

4.6.1　业务中台的核心 — 共享服务中心

4.6.2　业务中台的设计方法

4.7　业务中台的实践

4.7.1　业务中台的最佳技术实践方式 — 微服务

4.7.2　微服务的业务拆分原则

4.7.3　微服务的架构设计

4.7.4　微服务技术框架选型

4.7.5　EDAS 微服务技术框架剖析

4.8　阿里巴巴业务中台能力输出与案例

第 5 章　应用系统迁云

5.1　应用系统迁云的挑战

5.2　系统迁云方法

5.2.1　迁云原则

5.2.2　迁云策略

5.2.3　迁云节奏

5.3　迁云评估

5.4　迁云的整体流程

5.4.1　系统调研 97

5.4.2　风险评估

5.4.3　云上架构设计

5.4.4　系统改造

5.4.5　数据迁移验证

5.4.6　功能 / 性能测试

5.4.7　系统割接交付

5.5　系统迁云技术选型

5.6　直接迁移上云

5.7　改造迁移上云

5.7.1　OLTP 类型

5.7.2　OLAP 类型

5.7.3　文件 / 内容管理类型

5.7.4　大规模离线计算类型

5.8　云上安全保障

5.9　应用镜像服务迁云

5.9.1　镜像迁移概述

5.9.2　镜像迁移可行性评估

5.9.3　镜像迁移和转换工具

5.9.4　阿里迁云工具

5.9.5　通用镜像迁移方案

5.9.6　阿里云上跨 VPC 和区域、账号镜像迁移实践

第 6 章　数据库服务迁云

6.1　RDS

6.2　DRDS

6.3　异构数据库改造上云实践

6.3.1　Oracle 与 MySQL

6.3.2　MySQL 开发规范

6.3.3　MySQL 表设计

6.3.4　MySQL 分布式数据库

6.3.5　关键功能改造

6.3.6　RDS 性能优化

6.3.7　RDS 控制台

6.4　数据传输服务

6.4.1　DTS 产品架构

6.4.2　数据迁移

6.4.3　实时同步

6.4.4　数据订阅

6.4.5　DTS 的应用场景

第 7 章　数据库迁云工具ADAM

7.1　数据库迁云面临的挑战

7.1.1　传统企业数据中心的现状

7.1.2　传统业务系统架构的局限

7.1.3　数据库架构的选择

7.2　ADAM 及数据库迁云的流程

7.2.1　ADAM 概述

7.2.2　ADAM 迁云的流程

7.3　ADAM 数据库采集工具

7.4　ADAM SaaS 分析平台

7.5　ADAM SQL 在线翻译工具

7.6　ADAM Studio

7.6.1　ADAM Studio 客户端工具概述

7.6.2　ADAM Studio 的安装

7.6.3　ADAM Studio 主体迁移操作

7.7　ADAM PL/SQL Java 自动转换

7.7.1　P2J 工作原理

7.7.2　PL/SQL 转 Java 的背景

7.7.3　PL/SQL 转 Java 的难点

7.7.4　PL/SQL 转 Java 的功能特点

7.8　ADAM 一键迁移工具

7.9　ADAM 在项目中的实践

第 8 章　文件存储服务迁云

8.1　OSS 的适用场景

8.2　本地文件平滑迁移到OSS

8.2.1　迁移步骤

8.2.2　OSS 回源规则设置

8.2.3　迁移工具 OSSImport2

8.3　云上 OSS 应用实践

8.3.1　OSS 权限控制

8.3.2　OSS 防盗链

8.3.3　客户端直传 OSS 的实践

8.3.4　数据传输完整性校验

第 9 章　云上应用容量评估与优化

9.1　应用容量规划概述

9.2　应用容量压测评估方法

9.3　应用容量评估工具

9.4　应用监控与弹性伸缩

9.5　应用性能容量评估及优化案例

第 10 章　大数据上云 273

10.1　大数据上云概述

10.1.1　阿里云大数据架构

10.1.2　阿里云大数据产品介绍

10.1.3　大数据上云工具

10.1.4　大数据上云的优势

10.1.5　大数据处理场景

10.1.6　常见的大数据上云方案

10.2　大数据上云工具

10.2.1　客户调研

10.2.2　资源评估

10.2.3　数据上云

10.2.4　业务逻辑上云

10.3　大数据上云（E-MapReduce）

10.3.1　准备工作

10.3.2　资源评估

10.3.3　数据迁移

10.3.4　Hive 迁移

10.3.5　作业部署

10.3.6　双跑和校验

10.4　大数据上云案例

10.4.1　某气象企业数据上云案例

10.4.2　某直播企业数据上云案例

10.4.3　某政务平台数据上云案例

第 11 章　企业迁云综合案例

11.1　交通管理行业案例

11.1.1　行业背景

11.1.2　OLTP 系统迁云

11.1.3　典型 OLTP 系统平滑迁云

11.1.4　大规模离线计算系统迁云

11.1.5　典型的大规模离线计算系统迁云

11.1.6　迁云后的变化

11.2　互联网金融行业案例

11.2.1　迁云背景

11.2.2　迁云解决方案

11.2.3　迁云过程中的问题剖析

11.2.4　迁云后的变化