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组建实施团队 在企业上云的实施阶段，组建一支高效且专业的实施团队是确保项目成功的关键。该团队将负责执行上云计划和具体的上云实施工作，保障各项上云任务的顺利进行。上云实施团队应由来自不同领域的专业人员组成，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实施团队，以下为必要的团队成员。
将通过显式的验证，减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态信任模型（非黑即白），变成基于持续风险评估和逐次授权的动态信任模型。零信任不根据网络空间位置决定可信度，其重心在于保护资源，而不是网段。与传统安全理念对比，它将网络防御的重心从静态的、基于网络的
信息安全基础培训：根据不同角色、岗位制定相应的安全基础能力培训计划。新员工转正前必须通过有关信息安全与隐私保护的上岗培训和考试；在岗员工需根据不同业务角色，选择相应课程进行学习与考试。管理者需参加信息安全必须的培训和研讨。 精准培训：通过大数据分析识别产品研发过程中的典型安全问题和问题关联责任人，并向其
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：
通用云专线DC或VPN，需要简化VPC之间、云上云下之间的互通连接和路由管理用企业路由器ER。 云上云下子网网段重叠、IP分开，需要二层互连打通用企业交换机ESW 云上云下子网网段重叠或因管理原因不允许直接打通两端子网段的路由，但业务需要互访，用私网NAT网关。 需要在云上自建高
容灾站点。 高可用容灾能力构建是一个复杂的系统工程，涉及入口流量控制、业务层改造、中间件和数据库的控制，以及整体机制的协同，所以整个体系打造是存在一定门槛的；如果客户缺乏相关的经验，又期望快速构建高可用的容灾体系，可以考虑使用华为云提供的多云高可用服务（Multi-cloud high
在首次数据加载时，能极大的提高写入效率，并降低对Region Server节点的写入压力。详细操作指导请参考官网文档。 MySQL数据迁移到MRS集群Hive分区表 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。当分区很多时，会有很多
f/rdb）上传至DCS所在的Region的OBS。 S3：创建OMS任务，将S3中的rdb备份文件迁移传输到DCS所在的Region的OBS。 创建DCS迁移任务： 在DCS服务中的数据迁移模块创建迁移任务，选择备份文件导入方式，并选择OBS中源端的aof/rdb备份文件，填写其余选项，启动迁移任务。
到用户所需的最小操作集合。 细粒度属性：ABAC（Attribute-based Access Control）相比 RBAC（Role-Based Access Control）更加灵活和精细，您可以在权限设置的时候附加各种基于属性的条件，在权限判定的时候检查当前的访问请求是否
IaC Infrastructure as Code 基础设施即代码 IAM Identity and Access Management 身份和权限管理 IDC Internet Data Center 互联网数据中心 IDP Internal Developer Platform 内部开发平台
Checklist参考 表1 Runbook Checklist参考样例 大类 前置工作项 责任部门 活动 是否涉及 是否完成 计划完成时间 责任人 组织和保障准备 - 项目经理 - 是 - - - - 项目经理 - 是 - - - 第三方/业态 - 业务相关 - 是 - - - 环境清单核对 应用清单检查并刷新启停
中重点考虑可用性、可扩展性和性能，安全、成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。
验证作业执行的成功率 在任务迁移完成后，对迁移后的大数据任务进行验证。这包括运行作业并检查作业的执行成功率。验证过程中，需要关注作业的状态、日志以及错误和异常情况。对于执行异常的任务，需要仔细检查和调试，找出问题并进行修复。 验证作业执行结果的一致性 验证大数据任务执行结果的一致性，
源、迁移目标、迁移过程三要素而开展的一系列活动。 图1 应用上云迁移示意图 在进行迁移方案设计之前，先要参考第5章完成该应用的云上目标架构设计（B），然后设计从A->B的迁移方案（C）。 应用迁移方案要基于应用的四层架构来设计，分别设计每一层的迁移方案，如下图： 图2 应用迁移过程
上述流程，才能将一个迁移批次的所有应用迁移到云端，如下图： 图2 分批迁移流程 用小循环的每个阶段概述如下： 调研：对应用的技术架构进行详细的调研，详细到具体的技术组件和版本信息。 设计：深度调研结果，给出云上的技术架构和规格选型，输出详细的迁移方案和切换方案。 部署：创建云上资
工作量。 弹性扩展和自动伸缩：设计云上的大数据集群时，应考虑集群的弹性扩展和自动伸缩能力。这意味着集群可以根据工作负载的需求自动增加或减少计算和存储资源，以提高性能、效率并节约成本。 容错和高可用性：云上部署的大数据集群应具备容错和高可用性，以保障系统的可靠性和稳定性。这可以通过
根据Flexera在2024年发布的《State of the Cloud Report》报告显示，管理云成本成为企业用云的头号挑战，企业的的云成本平均超过预算15%，平均有27%的公有云成本是浪费的，51%的企业已经成立了专门的FinOps团队，另外有20%的企业计划在未来一年成立FinOps团队。
本批次要切换的业务域已内部通过功能和性能验证，可正常使用。 本批次业务域切换步骤： 停止源端业务域1对应的应用层和批处理任务等，使其不再产生新增数据；停止和本业务域共用中间件和数据库的应用和批处理任务等，使其不再产生新增数据； 检查本批次要切换的中间件和数据层无新增数据，数据对比一致后断开同步链路； 修改
有云双AZ环境中获得满意的性能和用户体验， 选择合适的AZ 云服务提供商通常会提供各个AZ的大致物理位置和网络延迟信息，不同AZ间可能在物理位置上相隔较远，导致网络延迟增加，实施跨AZ高可用方案要优先选择距离较近的AZ，可以降低网络延迟并提高应用的响应速度。 延迟验证 在正式实施
数据架构师：由IT主管指派，来自IT部门的大数据团队，负责设计企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和数据治理。 应用架构师：由业务主管指派，来自业务部门的应用团队，负责设计和管理业务系统在云上的应用架构，包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等，确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。 业
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