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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
证书到期前提醒员工重新参加考试。 离岗安全审查：按照调动、离职安全审查清单，对内部调离、离职人员进行离岗安全审查，包括离岗权限账号的清理或修改等。 安全违规问责 企业需要建立严密的安全责任体系，贯彻违规问责机制。要求每个员工都对自己工作中的行为和结果负责，不仅要对技术和服务负责，
云相较于传统IDC非常大的一个优势具备丰富的资源和强大的扩展能力；根据业务场景的不同需求，可以将扩展能力分成如下3类： 纵向（垂直）扩展：适用于单体应用、独立应用、有状态应用等场景下，随着业务不断发展和变化，需要快速升级硬件以应对业务变化。如在进行一些促销活动时，对资源的需求往往比正常要高出多倍，这时企业在云上就可以通过可视化界面或者
云运维团队 云运维团队负责云基础设施的日常管理与维护，确保云基础设施的高可用性、高安全和高性能，协同应用运维管理员保障云上业务系统的长期安全稳定运行，并不断通过自动化和智能化技术提升运维效率。云运维团队通常包含云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员和自动化工程师，职责和技能要求如下表所示。
Deployment）工具链，通过质量门限进行控制，以评估应用系统的安全性。最后，所有应用系统在发布前均需完成静态代码扫描的告警清零，确保上线时不存在编码相关的安全问题。 为了确保应用系统的安全性，所有云服务在发布前首先将由应用测试人员执行多轮安全测试，包括但不限于认证、鉴权、API
培训运维团队，提升云运维技能。 应用架构师 优化应用架构，提升系统性能、可扩展性和可靠性。 支持应用现代化，充分利用云服务的优势。 确保应用满足业务需求，具备敏捷性和灵活性。 设计应用的云化架构，指导开发团队的实现。 评估和选择云服务，确保与应用需求匹配。 解决云化过程中遇到的技术挑战，提供专业支持。
内部管理要求，同时制定和实施安全策略，识别潜在风险并提出相应的解决方案。 应用开发工程师：来自业务部门的应用团队，负责业务上云的适配改造和应用现代化改造，确保应用能够在云环境中高效、稳定、安全运行。 应用测试工程师：来自测试团队，负责业务的功能、性能、可用性、可扩展性测试，配合迁移切换演练和正式的上云切换操作。
首先，根据企业设计的云运营模式，明确业务部门的应用团队与CCoE团队之间的责任边界，如企业采用了赋能与协同运营模式，CCoE团队负责平台层面的安全防护和集中安全运营，应用团队则需要负责应用系统及所需云资源的安全运营。然后在安全云脑中为CCoE团队和各个应用团队分配安全运营的工作空间，在保证各应用团队的安全职责清
IT部门内部培养或者外聘 云成本运营工程师 监控和分析云资源的使用情况，识别成本节约机会。 生成详细的成本分析报告，为决策提供数据支持。 与云运维团队和应用团队合作，优化应用系统的成本效益。 实施成本优化策略，例如改变计费模式、购买资源包、关闭闲置资源等。 熟悉云平台的成本管理工具。 熟悉各种云服务的计费模式。
前提：SQL类任务调试依赖的数据已完成迁移，迁移方法请参考前面的数据迁移部分的内容。 源端SQL脚本导出：从源端任务调度平台导出SQL脚本。 修改SQL脚本：根据云上调度平台的语法及资源配置修改SQL脚本。 目标云平台导入SQL脚本：在云上任务调度平台配置SQL类任务，导入SQL脚本。 SQL任务运行和测试
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。
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
全面云化的IT治理挑战 大型企业的组织结构复杂，往往拥有数十上百个业务单元（如子公司、事业部、产品线、部门或项目组等），每个业务单元负责建设1到多个应用系统。这些应用系统的全面云化转型将导致在云上同时存在数百个业务系统和海量云资源，而且包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访
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
评估维度 推荐评估人选 战略与业务 CEO或者CIO 组织与流程 CIO或者人力资源主管 云卓越架构 CIO或者企业应用架构负责人 云基础设施 CIO或者IT主管 应用现代化 应用架构师 数智赋能 业务主管或者数据架构师 云安全 CISO 云运营与运维 运维主管 FinOps 云成本管理负责人
程，确保应用系统能够从各种故障中迅速恢复，即使在意外事件或高负载情况下也能持续提供服务。企业需要规划和实施故障转移策略、备份和恢复机制，以及定期进行灾难恢复演练，以验证应用系统的韧性。 安全性支柱 安全性支柱致力于保护信息、系统和资产的机密性、完整性和可用性。它涵盖了应用安全、数
基础设施的维护和管理，企业无需投入大量人力和资金进行IT基础设施的日常运维。而且云平台提供了智能监控系统和自动化运维系统可以大幅提升应用系统的运维效率，企业可以减少在应用系统运维领域的人力投入，进一步降低了运维人力成本。自动化运维也降低了人为错误的风险，从而减少纠错成本。 值得注意的是，云模
和期望，提供业务价值分析，为团队提供业务层面的指导和建议，帮助量化上云收益。 应用架构师：由业务主管指派，来自业务部门应用团队，支撑云实施团队提供业务系统的现状进行调研，为调研评估团队提供资源现状、应用架构、部署架构、依赖关系等信息。 财务专家：由财务主管指派，来自财务部门，对上
这些公共资源，同时也需要通过集中化的手段统一管理所有业务单元下的云资源，并进行集中的安全运营和成本管理。应用团队完全不用关心基础设施和云资源的部署和管理，可以将主要精力放在应用的设计、开发、测试、部署和运维工作上。 图1 集中化运营模式 集中化运营模式的优点如下： 集中化管理：集
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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