上云与实施服务可以提供哪些服务？ 数据仓库 平台设计与实施服务 数据仓库规划设计与实施服务-基础版（128vCPU以内） 数据仓库规划设计与实施服务-增量包（128vCPU以上） 数据仓库迁移支持服务 数据仓库迁移支持服务-基础包（同构）（10TB以内） 数据仓库迁移支持服务-增量包（同构）（每TB）

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成长地图 | 华为云 软件建模 软件建模（CodeArts Modeling）是一款集可视化、协同、规范、复用于一体的在线架构设计建模服务，不仅可以帮助用户运用UML标准的模型图来设计系统架构，还可以实现多人实时编辑和多浏览器实时同步渲染，提高研发对系统的设计效率和团队的协同效果。

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从工具箱中拖入框架、服务、数据库、组件等等技术元素对象到技术模型图中，从工程树上引用逻辑模型中定义的涉及关键技术的逻辑对象“功能服务APIGW”，建立如下图所示技术部件和技术栈逻辑对象关联的模型结构： 如果当技术模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个技术模型，分解来画各功能和特性之间的结构关系。

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规范设计 配置中心 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模 业务指标 技术指标 维度建模 父主题： 实施步骤

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安全设计 有标签和安全标识。 部件安全设计满足欧盟和中国等国家和地区的准入要求。 父主题： 安全性和可靠性

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API设计 创建API设计 API设计配置 管理API设计

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事前规划，做好成本模型，预算规划和成本预测 理解每个组织，项目的成本并非易事，尤其是很多云资源是事实上的跨组织和项目的公共资源，故而，在一开始的时候，就需要建立一个基础的，得到管理团队认可的成本模型，用于在以后的成本优化执行过程中确保整体的成本可追溯性。 在确定成本模型之后，则需要设

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佳秩序”，简化运维交付工作，降低技能依赖，提高运维效率，降低运作成本。 通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更 在软件开发过程中，应该尽量使需求分析，设计，开发，测试，部署的开发周期较小，使用频繁的小型迭代进行。一个典型的实践是使用微服务和CI/CD实践，微服务架构是一种更

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务，降低客户运维成本；也可以提供本地云管平台，满足客户本地运维要求。 知识中心设计思路 知识中心是 工业互联网 的“操作系统”，核心围绕数据、知识、软件的工业知识价值化开发逻辑，聚焦中小企业在数字化研发设计和数字化生产制造两方面的典型产业数字化业务场景进行建设。 数据汇聚。通过网络采

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联网体系，补齐发展短板，提升工业数据资源共享与共用、生产要素互联互通、工业应用软件自主可控的能力。 坚持分层解耦 采用“1+N”分层解耦方式进行建设&设计，“1”指的是共性支撑系统，统筹规划、统一设计，研究和编制相关标准规范，指导行业工业互联网体系建设，科学配置软硬件资源。包括基

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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主题设计 主题设计是为了更好地组织和管理模型，基于某个特定领域或问题定义，使得模型更加清晰。解决方案工作台支持新建L1-L3主题，支持手动创建主题、支持从文件和 DataArts Studio 导入主题、支持导出主题。 手动新建主题 架构师登录解决方案工作台后，单击“工作空间”下对应

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API设计 项目概况 API设计 接口审核 编辑模式与API规范检查 公共模型 Markdown设计 API调试 脚本能力

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API支持的最常见授权方案如下： API key HTTP Oauth2.0 OpenID Connect 安全方案引入需要在公共模型中建立安全模型，详见•安全模型。 API文档 API设计完成后，单击“保存”，会自动跳转到API文档页面。如果单击左侧导航栏中的API，默认进入API文档页面。 AP

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Markdown设计 新建Markdown，可通过以下三种方式完成。 方法一：单击目录树搜索框右侧的，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 方法二：在目录树中选择一个目录，单击右侧图标，在弹出的下拉框中，选择“新建Markdown”。 进入“新建标签页”，在该标签页可

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 GaussDB 是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 【关注】将表

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择存储方案 【建议】

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分

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