客户需求及面临的挑战：

需求：

• • 云平台迁移：需要将现有的商业信用数据平台从阿里云迁移至AWS，以获取更强大的云服务支持。
• • 数据安全性：商业信用数据包含敏感信息，需要高标准的数据保护措施来确保数据资产安全。
• • 资源弹性扩展：面临周期性查询压力波动，特别是在财报发布季和经济动荡时期，需要根据需求弹性扩展计算和存储资源。

客户面临的挑战：

• • 大数据处理服务不熟悉：
• • 缺乏对AWS大数据处理服务的了解，需要专业支持来掌握服务使用和最佳实践。
• • 平台维护和监控经验不足：
• • 需要培训和指导。
• • 对云端数据的安全存储、传输和处理存在担忧，需要帮助配置AWS安全服务以加强数据保护。

关键组件与服务：

• 1. 高可用性架构：
  - 在AWS加利福尼亚区域配置跨两个可用区的部署，确保系统的高可用性和业务连续性。
• 2. 网络优化：
  - 利用ALB和计划中的CloudFront实现全球范围内的负载均衡和内容分发，降低访问延迟。
• 3. 数据存储与管理：
  - 将商业信用相关数据迁移至Amazon S3，利用其高可靠性和低成本优势存储数据。
• 4. 数据分析与处理：
  - 利用Amazon Glue进行数据的ETL操作，整合来自S3和RDS的数据。
  - 配置Amazon EMR，适配客户特定的Spark、Hadoop等组件版本，处理复杂的信用评分和风险分析。
• 5. 实时数据处理：
  - 使用Kafka，处理高吞吐量的实时事件流。
  - 部署Apache Flink应用程序对接Kafka，进行实时数据处理，并将结果写入Amazon Opensearch或通过Lambda推送。
• 6. 应用架构：
  - 实现Web Server、Application Server和数据库服务器的三层架构分离。
• 7. 数据库与备份：
  - 数据库采用主从架构，存储商业信用数据。
  - 使用AWS Backup进行定期数据备份，确保数据安全。
• 8. 监控与安全：
  - 使用CloudWatch和CloudWatch Agent监控系统运行状态，通过SNS设置报警。
  - 配置NAT网关提高VPC安全性，控制访问。