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记录技术和管理方面的发现，以帮助后续大规模迁移更好地规划和执行。 建议和改进措施：根据试点迁移的结果，提供进一步的建议和改进措施，以指导未来大规模迁移的计划，包括优化迁移流程、加强培训和沟通等方面的建议，以及在安全和合规性方面采取的进一步措施。 后续计划和风险管理：提供针对试点
以发现市场趋势、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。
景图，而在迁移试点和大规模上云阶段，则需要打开到每个应用系统的详细技术架构，收集每个应用系统的技术组件的详细信息，如组件版本信息，组件相关配置参数等。 大数据调研：先调研大数据的整体技术架构，然后逐步打开调研详细的信息。 每次的调研工作按照以下6步执行： 根据上云阶段，确定调研目的，梳理需要调研的信息。
练度，减少中断时长，确保切换过程的顺利进行。 预防问题：演练可以帮助发现可能存在的问题，比如切换过程中的应用和批处理任务启停顺序问题、网络配置问题、数据一致性对比等问题，从而提前进行预防和解决。 团队配合：演练可以让团队成员熟悉切换的全流程和切换步骤，从而更好地协同工作，提高团队配合效率。
目的端检查：通知云厂家进行资源日常状态的巡检和高可用性检查。另外目的端切换后就是正式生产环境，要确保告警、监控、日志、安全策略均已完成配置并做最后一次检查和确认。 正向迁移任务的状态检查：系统切换前通常迁移任务已经创建完成，并在增量同步状态中，确保迁移任务的增量同步状态正常，无异常报错或告警。
竞价计费：适应于业务稳定性不高，中断也不影响业务的场景，目前仅ECS支持。 优化计费模式与节省成本 华为云提供计费模式的优化建议，帮助企业在不改变资源性能的情况下，通过调整计费模式来节省成本。 按需转包年包月成本优化评估：自动识别客户长期按需使用的资源（比如云主机、云硬盘、RDS数据库），按需转包周期的
CIO或者IT主管 应用现代化 应用架构师 数智赋能 业务主管或者数据架构师 云安全 CISO 云运营与运维 运维主管 FinOps 云成本管理负责人 云化收益 业务主管或IT主管 您要协调好评估人的时间，尽量将评估活动集中在一个时间段内，有助于提高评估效率。此外，为了确保评估人对
的需求，降低了操作风险。 智能合约和自动化执行：区块链上的智能合约是一种自动化的合约机制，能够根据预先设定的条件和规则自动执行。这在供应链管理、金融服务等领域具有广泛的应用。智能合约可以提高交易的效率，减少人工干预，降低成本，并防止欺诈和纠纷。 去中介和减少摩擦：区块链技术消除了
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： 禁止业务账号直接接入互联网。只允许通过网络运营账号的DMZ网络提供互联网服务或访问互联网。 禁止公网访问华为云管理控制台，用户只能从内网访问控制台，确保敏感数据不经过互联网。 限制用户可以使用的Region，限制数据在不同Region间的转移，满足GDPR等合规要求。
连续性，请参考章节制定云化目标 。 量化业务收益：基于前面制定的云化目标，对其进行收益分析，将其转换为财务收益，以便进行项目ROI评估，为管理层的战略决策提供依据，请参考章节分析云化收益 。 持续跟踪和评估业务收益： 定期评估云化转型的业务收益，并根据实际情况调整云化目标。 云化战略缺乏与干系人的对齐
敏捷性、增加收入等。 审批和监控预算：负责审核和批准云化转型相关的预算，并监控预算执行情况，确保资金的合理使用和成本的有效控制。 人力资源管理：负责CCoE成员的招聘、选拔、培养和留任，打造一支稳定和高绩效的CCoE组织。 跨部门协作：促进业务部门、IT部门和其他相关部门之间的沟
识和经验。 熟悉TOGAF和WAF等架构框架。 具备良好的沟通能力、团队合作精神和领导力。 企业架构师团队或者外聘 数据架构师 负责设计和管理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。 选择合适的数据存储方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。
设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据集群组件，部署架构设计时，
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
云平台可以提供更高的可靠性和容灾能力。 碳排放未达标： 企业希望降低能源消耗和碳排放，提升企业社会责任形象，云数据中心通常采用先进的能源管理和冷却技术，能源效率更高。 市场快速变化： 市场环境和客户需求快速变化，企业要加快产品上市速度，云平台提供更灵活和更弹性的IT基础设施，支持产品和新特性快速上市。
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
大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。 分批迁移的
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