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和安全事件的发生。 通过云化转型提升IT部门的价值。 辅助CIO制定云化转型战略和具体的云化目标。 选择适合组织的云服务模式，评估不同云服务商的方案，制定技术规范。 建立专门的云化转型团队，培养和引进云计算人才。 担任云化项目的总负责人，推进云基础设施的建设和业务系统的云化。 人力资源主管
负责云上业务系统的部署、监控和维护，确保业务系统的安全稳定运行。 处理应用运行中的故障，优化应用性能。 配合开发团队进行应用的版本更新和发布。 监控应用日志，分析并解决潜在问题。 熟悉云平台的APM服务，具备应用性能监控和日志分析能力。 掌握CI/CD工具和容器编排工具。熟悉常见的应用部署方式（如容器化、微服务架构）。
管理重点 企业的管理重点在于IT基础设施的维护、服务器的正常运行时间以及数据中心的物理安全。 企业的管理重点转向更高层次的操作，如应用程序的性能优化、数据管理和云安全。 敏捷性 硬件采购和部署周期较长，资源扩展需要经过复杂的审批和采购流程，响应速度较慢。 创新和变更受到硬件资源的限制，难以快速适应业务需求的变化。
根据源端数据权限控制组件的不同，选择不同的权限数据迁移方式 Sentry、Ranger等 数据重要性 调研数据重要性的目的是区分核心数据和非核心数据，用于迁移优先级和数据校验标准。 交易类是核心数据，日志类是非核心数据 数据更新频率 针对不同的刷新周期，制定数据的迁移计划和校验计划。
统一的标准。这使得安全信息的整合和分析变得困难，无法形成全局性的安全态势感知。 同时，合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规，如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法，欧盟的GDPR，金融行业的PCI-DSS，医疗行业的HIPPA等，对数据隐私和网络安全提出
性能：性能设计的目的是为了确保应用在云上的部署架构能够满足用户的性能需求，包括响应时间、吞吐量、并发数等。 安全性：安全性设计的目的是确保应用程序和数据在云环境中得到充分的保护，防止恶意攻击和数据泄露等安全问题发生。 成本：成本设计的目的是为了在保证应用性能、可用性、安全性的前提下，尽可能地降低部署和运维的成本。
有实际上的决定权。但在法律上，子公司仍是具有法人地位的独立企业，并以自己的名义进行业务活动。子公司可以根据经营管理需求再成立自己的子公司或分公司。 分公司：分公司是母公司管辖的分支机构，是指母公司在其住所以外设立的以自己的名义从事活动的机构，如在各个省市成立的销售分公司。分公司不
练，提高切换操作的熟悉度和各方的配合默契度以及问题处理的效率，对于一些操作时长比较长的步骤，还可以通过自动化脚本代替人工操作或者持续优化脚本提高执行效率，从而减少正式切换的中断时长。以某大型零售平台上云为例，采用所有业务系统一把切的方案，通过4次演练，正式切换的时间比预期缩短了40%。
云化旅程是一个长期和复杂的过程，涉及的人员庞大，要处理的任务非常繁多，企业要安排专门的项目经理对其进行端到端的项目管理，科学的项目管理方法和行动方案直接影响云化转型的效率和质量，最终将会影响云化转型战略目标的实现。 华为云CAF的目录结构按照云化全旅程的六个阶段展开，在相应的章节会展开介绍
等方面的信息。用于后续大数据调度平台的选型和方案设计。 调研现有的大数据任务调度平台的类型，例如Azkaban等，了解它们的特点和适用场景。 调研现有大数据任务调度平台的版本，并了解最新版本的功能更新和改进。 确认任务调度平台是否支持当前使用的大数据框架和技术，例如Hadoop、
环境迁移到另一个运行环境的过程。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、计算和管理组件）迁移到新的运行环境，包括集群的重新配置和数据迁移。集群迁
市场趋势、需求变化以及潜在风险。这有助于做出准确的决策，提高业务的竞争力。 个性化营销和客户关系管理：大数据技术可以帮助企业更好地了解客户，实现个性化的营销和客户关系管理。通过对客户行为、兴趣和偏好的分析，企业可以精确地进行定制化的产品推荐和营销活动，提高销售转化率和客户满意度。
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
响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的，很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分，有助于降低迁移中对其它业务域的影响。 批次内紧耦合：批次划分时，确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流，包括数据共享场景。
数据中心网络（可信网络）访问云资源的请求也会被拒绝，可信身份访问其他企业的对象存储桶（不可信资源）的请求还会被拒绝，只有可信身份通过本地数据中心网络（可信网络）访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 通过全方位的数据边界提供的保护措施，您可以实现如下数据保护能力：
切换 大数据的切换主要是指大数据应用的切换，其切换演练和正式切换的步骤请参考章节切换。本节重点介绍大数据应用切换的3个切换点，以便更好的指导大数据应用的切换。 双跑场景：大数据应用分别在源环境和目标环境各部署一套，实现双跑，切换点在域名，业务切换时只需要进行域名的切换，将业务流量切换到新应用。
情况下的数据和任务的持久性。 数据安全和合规性：在云上部署的大数据集群需要有严格的数据安全和合规性保障。采用适当的数据加密、身份验证、访问控制和数据隔离措施，以保护敏感数据免受潜在的安全威胁。 成本效益：在云上部署大数据集群时，需要考虑成本效益。云服务提供商可以提供弹性的计算和存
审查目标平台上的访问控制机制，并根据源端平台的权限设置进行调整。确保访问控制能够限制用户的访问范围，并遵循源端平台的权限规则。 安全审计和监测 设置安全审计和监测机制，确保目标平台上的权限设置得到有效的审计和监测。这可以帮助发现和防止未经授权的访问，并及时采取相应的措施。 父主题：
设计时，可以考虑继续采用自建的方案。如果目标云平台上有对应的大数据任务调度组件，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
云项目管理 企业的云化转型对目标、范围、进度、成本和质量要有清晰的定义，需要作为一个标准的项目进行运作，然而，企业的云化转型是一项系统性工程，涉及组织、流程和技术的方方面面，它是一个持续时间长达数年的复杂项目，科学的项目管理方法和行动方案直接影响云化转型的效率和质量，最终将会影响云化目标的实现。
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