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、合规法规要求等方面，总结试点迁移的合规性水平和安全风险控制程度。 学习和经验教训：总结上云迁移试点过程中的学习和经验教训，包括成功因素、失败原因以及识别到的最佳实践，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
为什么要上云试点 上云迁移试点是企业在进行大规模上云迁移之前的重要步骤，它能够帮助企业在大规模迁移之前充分了解和评估各种因素，通过试点上云迁移流程与相关配置，企业可以提前识别出相关风险，为后续大规模上云迁移提供经验。 风险控制：上云迁移是一个复杂的过程，涉及到不同的系统和业务。通过进行迁移试点
华为云上的应用层和数据层内部域名等配置修改，重启华为云上的应用服务； 外部DNS域名解析，将解析地址从源端接入层切换到华为云接入层，使外部流量进入华为云； 图2 一把切方案 应用层灰度切流，数据层整体切换 应用层灰度切流前做好如下准备工作： 源端应用层已迁移或部署到华为云； 华为云应用层跨
业务变化。如在进行一些促销活动时，对资源的需求往往比正常要高出多倍，这时企业在云上就可以通过可视化界面或者 OpenAPI 快速升级资源的配置，将资源调整到更高规格的实例上（如更多的 CPU、内存、带宽、磁盘空间等），以应对活动的流量冲击；而在活动过后，又可以将规格收缩回原来的规格，达到降低成本的目的。
影响到其他业务单元，甚至整个系统。而通过将不同的业务单元部署在独立的云账号中，企业可以有效地隔离故障和风险，防止问题的扩散。举个例子，如果某个业务系统遭遇了安全攻击，攻击者可能只能够接触到该业务系统所在的云账号中的资源，无法进一步影响到其他业务单元。这种隔离机制大大提高了整个企业的安全性和稳定性。
s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。对应用开发者而言，可以把Kubernetes看成一个集群操作系统。Kubernetes提供服务发现、伸缩、负载均衡、自愈甚至选举等功能，让开发者从基础设施相关配置等解脱出来。
建议实现端到端的双AZ部署，如下图所示。 图1 双AZ高可用设计 设计要点： 业务模块：集群部署的业务，资源分别部署到 2 个AZ内，并通过 ELB 实现双AZ的负载均衡；单点业务ECS可通过 SDRS 作AZ级容灾。 云服务高可用：主备节点分别双AZ部署。 数据库同步：云上使用
切换时间窗有限 切换时间有限，业务评估在切换时间窗口内无法完成消息消费，请参考消息中间件迁移方案进行消息迁移 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
云化转型涉及到公司内部的多个部门和团队，例如IT部门、业务部门、财务部门等，以及外部的合作伙伴和客户。如果缺乏与所有干系人的沟通和对齐，可能会导致转型过程中出现阻力，甚至失败。例如，IT部门在没有与业务部门充分沟通的情况下，就开始了业务系统的迁移上云工作，导致业务系统中断，影响了业务运营。 针对这个反模式的优化建议如下：
下是一些常见的云采用实施阶段的反模式： 未采用自动化部署模式 该反模式是指企业依赖手动进行代码、云资源的配置和部署，效率低，人为错误高。 优化建议：采用自动化的配置和部署工具，如Terraform、CI/CD等，以提高云资源部署的效率和准确性。 未进行切换演练 该反模式是企业未进
设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，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任务调度平台和组件，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，建议部署架构设计时，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任务调度组件，部署架构设计
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，
性。市场上安全厂商众多，各自提供不同的产品和解决方案，产生了大量格式各异的日志和数据，缺乏统一的标准。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，
以用户为中心，一站式个性化体验 无法快速响应新业务变化 面对新业务可快速组合和按需定制 新功能需求绑定大版本上线，需求交付周期长（年/月级） 快速迭代上线，交付周期缩短（周/天级） 团队规模大，传统开发模式 团队拆小，DevSecOps敏捷运作 物理服务器 容器化部署、全面上云 应用现代化
这是整个评估过程的基础。在这一阶段，您需要根据组织的现状和业务需求，确定需要评估的具体范围。由于云化转型涵盖多个评估维度和众多评估问题，您可能无法在一次评估中全部涵盖，您可以聚焦于组织当前发展阶段和业务目标最相关的方面，选择其中一部分关键维度进行评估。通过与相关业务部门、技术团队的沟
调研评估的反模式 在进行上云调研评估时，可能会遇到一些反模式，这些模式如果不加以识别和避免，可能会影响调研评估的效率，也可能会导致调研评估结果不准确，无法支撑有效决策和后续的上云方案设计。以下是一些在上云调研评估中常见的反模式。 没有选择正确的调研方法 调研开始阶段，直接发各种复杂的调研表格
分批迁移：对于能分批迁移的，企业通常会将大规模迁移划分为多个批次进行。大规模迁移的执行主要是按照批次规划逐批次进行迁移，如下图： 图1 分批迁移 整体迁移：对于不能分批的，应用的关联关系往往非常复杂，只能选择所有业务系统整体一个批次迁移，如下图： 图2 整体迁移 父主题： 采用实施
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
多云战略的驱动力 当前多云战略正在成为一种主流趋势，越来越多的组织选择将业务系统部署在多个云服务商的云平台上，而不是依赖单一的云服务商。这种趋势的背后是多种因素的驱动，以下是一些主要的驱动力： 避免单云故障：将业务部署在单一云平台上存在单点故障风险。如果该云平台出现故障，例如大规模宕机或区
过程中产生的新增数据无法进行迁移。 源端容量大于10G的情况下，该迁移方式的迁移效率会大大折扣，故当源端内存使用量大于10G的情况下，不建议使用该迁移方案。 图1 Redis离线迁移方案 迁移过程如下： 源Redis数据备份导出： IDC：使用第三方工具或配置策略将备份数据落盘（
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