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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。
成本预算计划 企业上云过程中，可以利用华为云的成本中心进行成本预算计划和管理。通过华为云的成本中心，企业可以实现对云开支的全面预算管理和监控，提高资源利用率，降低不必要的支出。合理的预算计划和持续的成本优化将有助于企业在云环境中获得更高的投资回报，实现业务的数字化转型目标。
业务可用性目标的达成是一项系统工程，公有云模式下，业务的可靠性取决于客户对整体业务架构的可用性设计、运维规范管理（如：备份机制、日常演练、人员操作规范等）。
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：区块链技术消除了许多中介机构的需求，使得交易过程更直接、高效，并降低了交易成本和摩擦。
设计 大数据在云上的部署架构设计请参考大数据架构设计，本节不再赘述。这里重点介绍数据迁移方案和任务迁移方案的设计。 设计数据迁移方案 大数据的数据迁移涉及到3类数据，如下表： 表1 大数据迁移的三类数据 分类 说明 元数据 Hive元数据或外置元数据 存量数据 历史数据，短期内不会变化
基础设施即代码（IaC）：采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署，从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志和监控：通过集中管理日志和监控数据，可以实时了解系统运行状况，并及时发现和解决问题。
调研 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行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、
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
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
云安全则借助于云服务商提供的丰富安全工具和服务，如身份与访问管理（IAM）、虚拟防火墙、安全组、加密服务等，支持自动化和可编程的安全管理，能够快速响应和调整安全策略，提高了安全管理的效率。
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。
实施访问控制、权限管理和日志审计，确保系统合规性。 配合云安全专家完成安全技术方案的落地与优化。 编写安全运维脚本，提升安全运营效率。 熟练使用云平台的安全运营服务和各种安全监控工具。 掌握威胁检测技术、漏洞扫描工具和补丁管理流程。
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配
任务调研 任务调研主要包括如下方面： 表1 任务调研方法表 调研内容 描述 任务调度 如Azkaban、DolphinScheduler，Hera、Crontab等。 任务类型 基于编程语言分类： Jar类：常用于MRS、Flink、Spark等 SQL类： 常用于Hive、Spark
资产追踪和供应链管理：物联网技术可以实现对资产和物品的追踪和管理。通过将传感器和标签应用于物品上，企业可以实时监控物品的位置、状态和运输情况，提高物流和供应链的效率，并减少丢失或损坏的风险。 健康监测和医疗保健：物联网技术在医疗领域具有广泛应用。
容器集群成本拆分：华为云提供CCE成本洞察，开通后可将CCE集群相关的CCE集群管理费、CCE集群关联的ECS和EVS资源费用拆分到集群、命名空间和工作负载。
基础环境在业界也叫做LandingZone（着陆区），基础环境设计包括6个方面，即账号和权限设计、整体网络设计、整体安全设计、资源治理设计、运维监控设计、财务管理设计。
智能生产和供应链管理：AI技术在生产和供应链管理方面的应用可以提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测性维护，提高生产线的运行效率和设备的可靠性。同时，AI还可以优化供应链中的库存管理、运输计划和交付路线，减少成本并提升响应能力。
确定性运维旨在构建可防、可控、可治的运维管理体系。通过高质量的产品开发，严谨的运维流程和制度来降低故障的概率，要挑战零故障。同时也要有技术手段对可能发生的故障进行管理，将故障间隔、故障影响范围及故障恢复时间做到可防、可控、可治。
具备丰富的风险管理、合规性管理和IT治理经验。 优秀的跨部门沟通、协作和问题解决能力。 IT部门 公共服务管理员 识别各个业务单元所需要的公共IT服务和资源，比如NTP服务器、AD服务器、自建DNS服务器、OBS桶、容器镜像库等，也可以是CodeArts等PaaS服务。
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