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- - - 研发相关 - 是 - - - 环境（源端、目的端、迁移任务、执行脚本）检查 云服务基础检查项 运维相关 - 是 - - - 数据库检查项 运维相关 - 是 - - - 运维相关 - 是 - - - 大数据检查项 大数据相关 - 是 - - - 大数据相关 - 是 - -
当企业云化转型的规模逐步变大，云化转型进入运维治理阶段的时候，可以将小型化的CCoE组织逐步扩大，增加更多的运维治理阶段所需的关键角色，如云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员、应用运维管理员、云治理专家、安全运营工程师、云成本运营工程师等，逐步演进到如下全功能的CCoE组织。 图2 全功能CCoE组织架构
规划。只有在充分的规划和准备下，才能最大程度地发挥云的优势，实现业务价值的最大化。 在组织和流程方面，首先需要设计云卓越中心CCoE（Cloud Center of Excellence）。CCoE作为推动企业云化转型的核心团队，负责制定云标准、最佳实践和治理框架，协调各业务单元
吞吐量的限制是性能瓶颈的一种重要表现形式； 针对存储资源，IOPS是指每秒发生的输入/输出操作的次数，是数据传输的一个度量方法； 针对数据库资源，并发能力是指一个时间段中有几个程序都处于运行的能力。 除此之外，我们还要考虑以下几个方面的内容：方案选择、性能度量、性能监测和性能权衡。
置文件或使用命令行工具，定义容器的部署和运行方式。 网络和存储配置：配置容器之间的网络通信和访问外部资源的方式。确保容器可以与其他容器、数据库、消息队列等进行交互，并确保数据持久性和可靠性。 安全性和监控：确保容器化环境的安全性，例如限制容器的权限、使用安全的镜像源、进行漏洞扫描
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安全、数据库安全等专项安全测试。测试用例覆盖安全设计阶段识别出的安全需求以及攻击者视角的渗透测试用例等。对于无法通过安全测试的应用系统，将禁止上线运营。
团队。调研人员会与企业的运维团队合作，收集与基础环境相关的数据和信息。 一种常见的调研方式是通过企业内部的IT系统导出信息，例如配置管理数据库（CMDB）、云管理平台（CMP）、虚拟化管理软件等。这些系统可以提供有关硬件设备、网络拓扑、操作系统、应用程序以及相关配置和版本的信息，帮助调研人员了解企业的IT基础架构。
充分利用不同厂商的优势能力：不同的云服务商在技术、服务和功能方面各有优势。例如，某个云服务商可能在人工智能和机器学习方面拥有更强的技术实力，而另一个云服务商可能在数据库服务方面更具优势。多云战略允许企业根据自身业务需求，选择最合适的云服务商及其优势服务，从而最大化地发挥云计算的价值。 合规遵从：某些国家和
成本，并与传统IT架构的成本进行比较，为决策提供依据。 熟悉主流的云平台及云服务。 具备扎实的IT基础设施知识，包括服务器、网络、存储、数据库、中间件等。 熟悉各种操作系统和应用软件。 了解不同的迁移策略和方法。 具备一定的IT基础设施和业务系统的调研和评估经验。 具备良好的沟通和团队协作能力。
4 安装工具（RDA\第三方） 客户同意安装工具agent 可较快获取详细资源清单 1.需要客户现网环境安装agent，较敏感； 2.针对数据库、中间件等获取信息较少，且无法获取应用调用关系。 5 调研访谈 客户人力和时间充足，且愿意配合 客户业务团队对资源清单及应用调用关系负责 1
系统中的一个文件系统路径，上层应用可以直接访问，而OBS需要业务应用调用专用的SDK或API接口访问，需要了解业务可接受的访问方式。对于数据库类需要直接裸盘映射的应用，只能使用块存储（EVS）。 是否需要共享：EVS支持共享操作，需要在购买时勾选共享特性，并通过专用集群软件管理共
环境，还可以跨Region、跨账号纳管运行环境。 资产盘点，识别并清理资产风险 使用安全云脑自动盘点华为云上各类资产（主机、IP、网站、数据库等），并使用第三方生态软件将云下的资产信息，自动对接到安全云脑中。 开通HSS对资产上Linux操作系统、Windows操作系统、Web应
具备良好的代码设计和开发能力。 了解应用安全最佳实践。 具备良好的沟通和团队协作能力。 业务部门 应用开发工程师 将现有应用迁移到云平台，包括代码迁移、数据迁移、数据库迁移等。 负责应用现代化改造，如将单体应用拆分为微服务，或采用Serverless和事件驱动架构。 对现有代码进行重构，使其更具可维护性、
以支撑组织内特定的业务流程和业务场景，如ERP、CRM、营销管理系统等。业务系统的开发、测试和运行需要消耗一定的计算、存储、网络、安全、数据库、中间件、大数据、AI服务等资源。大型业务系统能够包含多个子系统。 IT管理系统：为了支撑业务系统的长期安全稳定运行所建立的IT支撑和管理
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
临着很多挑战。 安全体系越来越复杂 随着数字化转型的深入，企业的ICT环境变得日益复杂。云计算、网络管道、终端设备、边缘计算、操作系统、数据库、应用程序等多个层面交织在一起，形成了一个庞大而复杂的生态系统。每个环节都有可能成为安全漏洞的切入点，增加了整体安全管理的难度。此外，安全
演练效果展示 识别未知问题：演练环境可以帮助发现一些未识别到的问题，比如某系统在切换过程中，涉及的应用都已关停，但是仍然有session在连接数据库，导致数据一直无法静止，定位发现某第三方店铺在店铺关停后仍然在做一些操作等。企业可以根据识别的未知问题，有针对性的调整和优化切换方案，提高切换上线的成功率。
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。
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