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图所示。在这种运营模式中，所有业务系统都由专门的应用团队独立运营，应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资源的成本管理。中心IT团队仅负责制定统一IT标准和IT流程，通过发文
为什么需要Landing Zone 为了实现业务单元的安全和故障隔离，华为云的推荐做法是将不同业务单元的应用系统分别部署在不同的账号中。华为云账号具备以下三个属性。 华为云账号是一个资源容器，用户可以在其中部署任意云资源和上层业务应用系统，不同的账号相当于不同的资源容器，账号之间是完全隔离的。因此在一个
了解过去6个月各企业项目的原始成本月度数据。 按区域汇总的月度成本 了解过去6个月按照区域汇总的原始成本月度数据。 ECS的月度按需成本和使用量 了解过去6个月云主机每月按需原始成本和按需使用量情况。 容器成本洞察 了解CCE集群、命名空间、工作负载粒度的成本分布和趋势。 父主题：
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。 在做云上架构
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题： 方案设计
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
调研应用全景图 应用迁移的调研信息是由粗到细、逐步迭代的，持续整个上云周期，在前期主要是调研应用的全景图，在迁移阶段，要打开每个应用，调研详细的部署架构和组件信息。应用的调研需要找各业务域的应用架构师和应用运维管理员。 应用全景图的调研是在评估规划阶段进行的，一般按照业务域->业务系统->应用模块逐层打开，如下图：
应用迁移上云 应用迁移上云简介 设计迁移方案 设计切换方案 设计Runbook 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
应用系统调研 调研应用全景图 调研应用部署架构 调研应用关联关系 调研应用上云需求 父主题： 调研评估
采用实施 概述 组建实施团队 基础设施部署 应用迁移上云 大数据迁移 应用现代化 云上创新 采用实施的反模式
客户有比较完整的设备档案，包括设计文档，实施方案等。 可快速获取现网信息 文档的及时性和完整性无法保证 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
概述 应用系统迁移或部署到云上后，云化转型正式进入了运维治理阶段。这一阶段至关重要，因为它直接影响着云上IT基础设施和业务系统的性能、可靠性、安全性和成本效益。通过持续和有效的运维治理，企业能够确保云资源的高效利用，保障业务的连续性和稳定性，实现对云环境的全面掌控，最大化云化转型的收益。
上述CCoE组织是针对企业大规模上云、用云和管云而建立的全功能团队，企业并不需要在云化转型早期就组建一个完整的CCoE组织。 云化转型早期主要是把第一批业务系统迁移或直接部署在云上，这个时候可以建立一个小型化CCoE组织，如下图所示，把必要的角色加入进来，足以支撑第一批业务系统的云化就可以。 我们认为在早期的小
、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施的设计、部署和管理能力，包括Landing Zone的设计和实施、网络和IAM的一体化管理、基于IaC的基础设施自动化部署、数据备份和弹性伸缩策略等。 云卓越架构 主要评估组织
具备扎实的项目管理知识和经验，熟悉PMBOK项目管理方法论，能够熟练运用项目管理工具和技术。 云技术知识: 深入理解云计算的概念、架构和服务，熟悉不同的云部署模型（公有云、私有云、混合云），了解主流云平台的特点和优势。 沟通和协调能力: 优秀的沟通、协调和人际交往能力，能够有效地与不同团队和利益
消息中间件迁移方案 表4 消息中间件迁移方案 迁移方案 迁移方式 特点 适用场景 开源工具MirrorMaker 2.0 全量+增量 1.部署复杂，操作繁琐 2.支持消费队列offset偏移量的同步 所有 华为云SmratConnect工具 全量+增量 1.工具界面化，操作简单 2
时代，通过引入自动化、智能化等技术手段，团队可以更加高效地管理和维护系统，有几个原则： 选择合适的工具和技术，确保其与业务需求和技术栈相匹配，如自动化部署、故障预测、智能定界定位等。 将工具与现有系统进行整合，根据实际需求进行定制和优化，以满足特定的运维需求。 关注新兴技术和发展趋势，不断更新和升级智能运维工具，提升运维水平。
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