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企业没有太多人力投入上云工作，建议选择改造量少、人力投入少的停服切换方案。 根据投入产出选择 不停服切换方案通常需要研发额外投入进行大量的应用改造才可以实现，停服切换方案则通常无需大量改造，研发投入工作量小。因此，投入产出也是切换方案选择的决策依据之一，企业可以在业务影响所造成的
写服务或对应接口shutdown，读服务或对应接口保持alive 应用层服务已做读写分离场景，每个服务只进行单独的读操作或写操作，没有同时进行读写的服务 简单 无需改造 应用层先做读写分离改造，然后停止写服务，读不停 应用层修改代码，拆分读写服务 应用层服务没有读写分离的场景 复杂 大 中间件层/数据层直接回收写权限
他AZ正常提供服务。 应用层-容器集群高可用 Master高可用：容器集群Master 节点3AZ分布， 3节点（1+1+1）。 Ingress网关高可用：ELB实例开启多可用区，ELB Ingress即支持跨可用区高可用。 应用高可用：K8S本身就支持应用高可用，可通过配置To
服务（Multi-cloud high Availability Service 简称 MAS），它源自华为消费者业务多云应用高可用方案，提供从流量入口、应用层到数据层的端到端的业务故障切换及容灾演练能力，保障故障场景下的业务快速恢复，提升业务连续性。详见华为云MAS高可用服务。
推数场景：适用于数据源主动向应用推数的场景，切换点在数据源，需要停止旧数据源推数，配置并启动新数据源向应用推数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。 图2 推数场景 抽数场景：适用于应用向数据源抽数的场景，切换点在应用，需要先停止应用向旧数据源抽数，然后配置并启动应用从新数据源抽数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
tected Framework），全面负责设计云上的技术架构和数据架构，协同应用架构师基于云技术和云服务设计业务系统的云上应用架构，帮助企业在云上构建高安全、高可用、高性能且成本优化的云基础设施和应用系统。云架构团队通常包含云架构师和数据架构师，其职责和技能要求如下表所示。 表1
去中心化运营模式 去中心化运营模式是常见运营模式中最简单的一种，如下图所示。在这种运营模式中，所有业务系统都由专门的应用团队独立运营，应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资
任务适配和改造、任务调优、部署、测试和验证。 大数据应用迁移：是将基于大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境。 大数据迁移遵循如下的流程： 图1 大数据迁移流程 其中大数据应用的迁移请参考应用迁移上云，本章只对大数据应用迁移的特殊注意点进行描述。 大数据迁移流程每个阶段概述如下：
即账号和权限设计、整体网络设计、整体安全设计、资源治理设计、运维监控设计、财务管理设计。 应用部署架构设计：应用部署架构是应用在云上的技术架构，应用部署架构要从接入层、应用层、中间件层和数据层来设计，包括每一层的云服务技术选型，同时还要考虑架构设计的6要素（即：可用性、性能、可扩
种数据处理作业，可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等，以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可视化仪表盘、智能推荐系统、欺诈检测系统等。通过将大数据的分析结果与业务流程
义上的“迁移”，而是对现有应用的淘汰。 应用程序不再被业务使用。 应用程序的功能已被其他系统取代。 维护应用程序的成本过高，且其业务价值低。 应用程序的技术过时，难以维护和升级。 Retain 将应用程序保持在当前状态，不进行迁移。这通常是针对短期策略或正在进行更广泛的IT战略规划时的临时措施。
概述 云计算从根本上改变了IT基础设施和应用系统的建设、运维和管理方式。传统模式下，组织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件，包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施，资源部署周期长，运维负担重，初始投资大。 云计算模式下
的个性化服务，例如AI客服、智能推荐系统等。 区块链技术则增强了产品和服务的安全性和可信度，可应用于供应链管理、数字身份认证等场景，构建透明可追溯的体系。 数字人技术打造虚拟形象，应用于虚拟主播、在线教育等领域，提供更具沉浸感的用户体验。 大数据分析则帮助企业深入了解用户需求，优
和运维基线；然后将各个应用系统和大数据平台迁移或直接部署到云上，或者基于云平台进行应用现代化改造，也可以基于云平台提供的各种创新技术直接在云上进行应用和业务创新。 运维治理：将应用系统迁移或部署到云上之后就进入了运维治理阶段，在该阶段需要针对云基础设施、应用系统和大数据平台进行持
验证可行性：上云迁移试点可以验证企业的应用和数据是否适合迁移到云端。通过选择一小部分应用或业务进行试点，企业可以评估业务在云环境中的兼容性、性能、安全性、可靠性等方面是否满足需求。如果发现某些应用不适合迁移到云端，企业可以根据评估结果重新规划迁移策略或寻找替代方案，避免将不适合或难以迁移的应用直接投入生产环境。
要的角色加入进来，足以支撑第一批业务系统的云化就可以。 我们认为在早期的小规模CCoE组织中应该包含指导委员会、云项目经理、应用架构师、应用开发工程师、应用测试工程师、云架构师、调研评估工程师、迁移实施工程师等关键角色。通过这些角色的协同努力将第一批业务系统逐步云化，快速获取业务
表2 不同调研方式的综合对比 调研渠道 应用架构调研 技术架构调研 方法评估 业务 全景 业务域 业务 系统 应用系统模块 应用关联关系 技术 架构 （整体） 技术架构 （按业务域打开） 技术架构 （按业务系统打开） 技术架构（按应用系统模块打开） 技术架构（技术组件详情） 效率
用区块链技术，企业可以实现快速的跨境支付和资金清算，减少中间银行或支付机构的介入。 去中心化的应用和社区经济：区块链技术为去中心化的应用提供了基础。企业可以通过区块链构建去中心化的应用平台，实现用户之间的直接交易和价值转移。这种社区经济模式可以鼓励用户参与、共享价值，并促进创新和合作。
人工智能技术（如AI开发、大模型等）方面的实践水平。 应用现代化 主要评估组织的应用系统是否采用了现代化的设计和开发模式，如微服务架构、事件驱动架构、容器化、Serverless、DevSecOps实践等，是否具备云原生应用的开发和部署能力。 云基础设施 主要评估组织对于云基础设
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