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组建方案设计团队 在企业推进上云方案设计的过程中，构建一个高效且专业的方案设计团队是确保项目成功的关键。该团队将负责设计全面的上云方案，涵盖上云技术架构、业务架构优化、成本效益分析、安全合规等多个维度，以保障上云方案的可行性。企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一
业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是传感器、网站日志、移动应用、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、
基础设施现代化，节约成本减轻用户使用的心智负担。通过传统设施的云原生化改造，实现基础设施的高可用与弹性，降低运维成本，把开发运维人员从重复繁琐的资源调配中解放出来，投入到有益于业务发展的工作。 架构设计现代化，解耦可复用功能与业务逻辑。通过改造应用架构，使用微服务架构、Serverless（无服务器）架构等技
精细化成本运营 精细化成本运营基于FinOps 理念，将财务管理与云资源运营相结合，旨在帮助企业优化云资源的使用和成本管理。 通过基于FinOps 的成本全生命管理体系，企业可以在云环境中实现精细化的成本控制和资源分配。这种管理体系允许企业按照不同的粒度进行成本分析和管理，包括子
大数据集群设计 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
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
开发与运维现代化 通过DevOps实践，可以实现开发与运维的现代化。下面是一些步骤和实施建议： 文化转变：首先，要实现开发与运维的现代化，需要在组织中建立一个强调合作与共享的文化。开发团队和运维团队应该互相信任、合作，并且共同追求系统稳定性和持续交付。 自动化：自动化是DevOp
大数据任务调度平台设计 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
可用性定义 可用性(Availability)是产品/服务在规定的条件下和规定的时刻或时间区间内处于可执行规定功能状态的能力，是产品可靠性和可维护性的综合反映。服务可用性一般会用SLA（Service-Level Agreement）来衡量，各类云服务都有承诺的SLA标准。不同SLA级别对应的停机时间如下表所示：
公有云最常用的就是双AZ高可用方案，应用的四层架构（接入层、应用层、中间件、数据层）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。
ey实现pod跨AZ分布。 图2 应用层高可用设计示例 中间件层-Redis高可用 主备实例配置了数据持久化，数据不仅会持久化到主节点磁盘，还会实时同步到备节点，同时备节点也会持久化一份数据。 主备实例部署在不同的可用区内，不同可用区的电力、网络相互隔离，当主节点所在的机房因为电
AZ故障域说明 AZ (Availability Zone) 是公有云的一个独立的故障域，一个AZ是由物理上互相隔离的数据中心组成，每个AZ都具有独立的电力供应、网络连接和硬件设施，公有云厂商通常会将不同的AZ部署在不同的地理位置，以提高系统的可用性和故障容错能力，AZ故障域的优点包括：
概述 在全球化和技术迅速发展的新时代，企业所处的市场环境正经历着变化。消费者需求不断升级，市场竞争日益激烈，传统的商业模式面临巨大挑战。面对这些压力，数字化转型已成为企业实现业务创新和可持续发展的必由之路。 数字化转型是指组织利用数字技术（如IT基础设施、数据库、大数据、物联网、
干系人利益分析 识别干系人是制定云化转型战略的起点，您需要识别组织内部所有参与云化转型战略决策的干系人，并仔细分析干系人的利益诉求，与其共同识别云化转型的驱动力、分析云化收益，最终制定组织的云化转型战略。以下是一些常见的干系人和利益诉求，以及他们参与云化转型战略决策和项目执行的方式。
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