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区块链 区块链是一种去中心化、分布式的账本技术，可以确保数据的安全性和可信度。以下是区块链如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 透明度和可信度：区块链技术通过去中心化的特点，确保所有交易和数据记录被公开透明地存储，并且无法篡改。这为企业创造了更高的数据可信度和
通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳实践和成功案例，可以更加科学实施上云方案，提高上云和用云的效率，更好地利用云平台的优势，发挥云技术的价值。 父主题： 采用实施
企业在云上的基础环境主要就是Landing Zone，企业在将任何业务系统云化之前，都需要提前规划和设计一个架构卓越、稳定可靠、易扩展和安全合规的云上运行环境。 具体内容请参考章节 Landing Zone设计。 企业需要针对云环境的安全防护设计全面的安全防护方案，请参考章节安全架构设计。 父主题：
导和资源，帮助企业最大化云计算的价值，确保云化转型项目的成功实施。CCoE就像云化转型的引擎，如果CCoE团队成员不够完善，就像引擎缺少关键零件，无法高效运转，甚至可能导致转型失败。这种反模式的具体例子如下： 缺乏云架构师: 缺失专业的云架构师会导致云化转型如同无舵之舟。架构设计
什么是平台工程 平台工程（Platform Engineering）是一种通过构建和运营自助式内部开发平台（IDP，Internal Developer Platform）来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复
优化供应链中的库存管理、运输计划和交付路线，减少成本并提升响应能力。 创新商业模式：AI技术为企业创造了许多新的商业模式和市场机会。例如，云计算和AI结合可以实现弹性计算和按需服务，推动软件即服务（SaaS）模式的发展。另外，AI与物联网的结合也可以支持智能家居、智能城市和智慧医疗等领域的创新商业模式。
数据调研 数据调研主要包括如下方面： 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量，用于评估历史数据迁移周期； 日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y
Shift”，将应用程序原封不动地从本地数据中心迁移到云平台。通常使用工具将虚拟机或物理服务器转换为云中的虚拟机。 快速迁移到云平台，以降低成本或提高可用性。 需要快速完成迁移，时间紧迫。 缺乏应用程序的深入了解或修改代码的资源。 Replatform 在迁移过程中对应用程序进行少量修改，以适应云平台。例如，将应用
安全风险，确保上云过程符合相关法律法规和行业标准。 项目经理：来自项目管理办公室（PMO），管理调研项目进度，确保各项任务按时完成，协调各部门之间的沟通与协作，促进信息流通，及时解决项目中的问题。 云架构师：来自IT部门或云厂商，作为云技术的专家，为团队提供上云技术支持和指导，包括上云方法论，调研的最佳实践等。
在企业推进上云方案设计的过程中，构建一个高效且专业的方案设计团队是确保项目成功的关键。该团队将负责设计全面的上云方案，涵盖上云技术架构、业务架构优化、成本效益分析、安全合规等多个维度，以保障上云方案的可行性。企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一个全面且专业的上云方案设计团队，以下为必要的团队成员。
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
任务调研 任务调研主要包括如下方面： 表1 任务调研方法表 调研内容 描述 任务调度 如Azkaban、DolphinScheduler，Hera、Crontab等。 任务类型 基于编程语言分类： Jar类：常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类： 常用于Hive、Spark、UDF等
问题。 优化建议：在设计上云方案时，确保了解相关的法律法规和合规要求，建立数据治理和安全策略，确保数据的存储、访问和处理符合当地法规。 通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳实践和成功案例，可以更加科学地设计上云方案，从而更好地利用云端优势，凸显上云的价值。 父主题： 方案设计
软件工程安全 软件工程安全是指在软件开发的整个生命周期中，应用一系列安全原则、实践和技术，以减少软件漏洞，提高软件抵御恶意攻击的能力，最终保障软件的机密性、完整性和可用性。它涵盖了从需求分析、设计、编码、测试到部署和维护的各个阶段。 安全设计 企业需要遵从安全及隐私设计原则和规范
人员安全管理 企业需要对IT部门内的员工以会接触到企业敏感数据的员工进行人员安全管理，主要包括安全意识教育、安全能力培训、重点岗位管理和安全违规问责等。 安全意识教育 为了提升全员的信息安全意识，规避信息安全违规风险，保证业务的正常运营，企业可以从意识教育普及、宣传活动开展、承诺书签署三个方面开展安全意识教育
调研评估的反模式 在进行上云调研评估时，可能会遇到一些反模式，这些模式如果不加以识别和避免，可能会影响调研评估的效率，也可能会导致调研评估结果不准确，无法支撑有效决策和后续的上云方案设计。以下是一些在上云调研评估中常见的反模式。 没有选择正确的调研方法 调研开始阶段，直接发各种复
Replatform 3 Re-architect 1 应用迁移批次规划样例 表3 批次规划样表 应用名称 上云策略 上云批次 第一批次上云 第二批次上云 第三批次上云 第四批次上云 - - - 2025.01.01~2025.03.31 2025.04.01~2025.06.30 2025
性，可以说可扩展性是高性能的必要条件， 影响云上应用性能的主要因素包括以下几个方面： 针对计算资源，延时是操作执行之间所花的等待时间，也是云计算性能的最直接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率； 在数据传输方面，用字节/秒或者比特/秒来表示，吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式；
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
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
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