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制定预算计划时，可以参考以下内容： 基于历史成本数据进行预测：使用成本中心的成本分析功能，根据历史支出预测未来时间范围的成本。 基于业务驱动因素进行预测：基于未来的业务需求（如扩容、大促、新业务上线等），进行未来成本的变动估算。 基于历史数据和未来业务需求，制定出最终的预算计划。
成本分析 成本分配驱动业务方承担财务责任 成本分配支撑企业将成本分配到各业务团队中，使得各业务团队的成本清晰可见。根据清晰的成本，业务部门可准确定价，并平衡成本、稳定性和性能，经济高效的提供领先方案。企业管理者基于数据决策各业务的云开支， 保障核心业务和战略业务方向的支出，不超支，不浪费。
与数据架构师和云架构师紧密合作，确保应用架构与数据架构和云架构的兼容性。 指导开发团队进行应用开发和部署。 深入理解各种应用架构模式和设计模式，例如微服务架构、事件驱动架构等。 熟悉各种开发语言和框架。 熟悉DevOps实践和工具。 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。
能权衡。 方案选择 根据不同场景选择不同的解决方法，并且结合多种方法，这样可以更容易地找到一种与需求符合的方法； 不断迭代的方法，使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择； 性能度量 设置性能度量和监控指标，以捕获关键的性能指标； 使用可视化技术呈现性指标和性能问题（如：异常状态、低利用率等）；
的大数据集群组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。大数据集群的组件要1：1对标设计，版本尽量一致，有版本升级需求的需要评估适配改造工作量。 弹性扩展和自动伸缩：
数据任务调度组件，但兼容性较差，经评估可能需要较大的改造工作量，部署架构设计时，可以考虑继续采用自建的方案。 最小改造原则：如无特别的业务驱动，要尽量避免进行大规模改造。大数据任务调度平台的组件要1：1对标设计，版本尽量不变更，有版本升级需求的需要评估适配改造工作量。 弹性和可扩
组织的业务战略和数字化战略紧密对齐，并在公司范围内与高层领导和所有干系人对齐战略目标。通常在制定云化转型战略时需要分析干系人利益、识别云化驱动力、评估云化成熟度、制定云化目标、分析云化收益等，下面章节将详细阐述这些内容。 父主题： 制定战略
建迁移工作流。具体功能及使用方法请查看MgC帮助文档。 资源发现与评估工具（RDA）：是一个部署在Windows主机上的工具，用于评估上云驱动力和准备度，发现应用基础设施(例如虚拟机规格信息，CPU，内存利用率性能数据，网络拓扑数据等)，并提供其迁移到华为云的推荐配置以及主机的一站式迁移能力。
提供服务产生的云成本。由于云支出是可变的，没有一种预测方法可以适用所有场景， 结合基于趋势（已上云业务的历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预 测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来
复制到SFS或者SFS Turbo文件系统上。 图3 文件迁移方案 Rclone 是一款命令行工具，支持在不同对象存储、网盘间同步、上传、下载数据，Rclone工具支持自定义多线程多并发迁移任务，大大提高迁移效率，缩短迁移周期。具备数据同步、检查能力，能够将源端文件系统中的数据拷贝到目的端，完成NAS文件的迁移。
Rearchitect 对应用程序代码进行重写或重构，以更好地适应云原生架构。例如，将单体应用程序重构为微服务架构，或者采用Serverless和事件驱动架构。 需要显著提高应用程序的性能、可扩展性和可维护性。 希望充分利用云原生技术，例如容器化、无服务器计算等。 应用程序架构过时，难以维护和扩展。
是解决企业管理云成本难题。按照FinOps基金会的定义，FinOps是一个运营框架和文化实践，它最大限度地发挥云的业务价值，支持及时的数据驱动决策，并通过工程（IT）、财务和业务团队之间的协作来建立财务问责制。 企业云资源消费贯穿云化转型的整个过程，管理云成本也需要持续迭代优化。
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，数据层包括两类数据，结构化数据和非结构化数据。结构化数据包含各类数据库，例如MySQL数据库、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要
制定战略：制定云化转型的战略，这个战略要与组织的业务战略和技术战略保持对齐，确保云化转型能够实现组织的业务目标。在该阶段需要分析干系人利益、识别云化驱动力、评估云化成熟度、制定云化目标和分析云化收益，然后制定符合组织业务战略的云化转型战略。 顶层规划：云化转型是一项系统性工程，不是简单的将
应用部署架构示例 下图是音频类应用的云上部署设计参考架构： 图1 应用部署架构设计示例 设计要点： 用户接入采用多线路动态BGP，实现公网访问线路的自动容错，可靠性高； 华为云ELB采用集群跨可用区高可靠部署，单数据中心机房故障对业务无影响； 应用接入层采用跨可用区集群部署，单可用区的故障不会影响到全局业务；
跨AZ高可用设计示例 跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障
每个微服务负责特定的业务功能，且应该是松耦合的，相互之间尽可能地独立。 在拆分过程中，可以采用不同的策略，例如按照业务领域进行拆分（领域驱动设计）、按照功能模块进行拆分等。确保每个微服务具有清晰的职责，并通过清晰的接口定义它们之间的交互方式。 定义服务边界和接口： 拆分后，您需
正式切换 正式切换的组织、准备和角色分工同切换演练基本一致，这里不再重复介绍。切换实施时，按照正式切换Runbook执行。不同业务系统的切换方案不同，对应的切换Runbook步骤也会不同，下面Runbook切换步骤仅供参考： 切换前准备和检查 正式切换前，先要按照Runbook Check
华为云大数据组件 常用的华为云大数据服务组件如下，设计大数据部署架构时可参考： MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS） MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群，完全兼容开源接口，轻松运行Hadoop、
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
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