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  • 赋能和协同运营模式 - 云采用框架

    赋能和协同运营模式 赋能和协同运营模式综合了上述两种云运营模式的优点,既允许一定程度的集中化管理,也确保业务系统的敏捷性。如下图所示,在赋能和协同运营模式中,CCoE团队负责集中建设和维护Landing Zone,包含云上的骨干网、IAM和合规审计系统等,同时负责制定统一的IT标准

  • 云运维团队 - 云采用框架

    云运维团队 云运维团队负责云基础设施的日常管理与维护,确保云基础设施的高可用性、高安全和高性能,协同应用运维管理员保障云上业务系统的长期安全稳定运行,并不断通过自动化和智能化技术提升运维效率。云运维团队通常包含云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员和自动化工程师,职责和技能要求如下表所示

  • 平台调研 - 云采用框架

    平台调研 大数据调研简介 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。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息: 大数据平台调研,包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研,包括待迁移的数据类型、数据量、

  • AZ故障域说明 - 云采用框架

    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

  • 软件工程安全 - 云采用框架

    软件工程安全 软件工程安全是指在软件开发的整个生命周期中,应用一系列安全原则、实践和技术,以减少软件漏洞,提高软件抵御恶意攻击的能力,最终保障软件的机密性、完整性和可用性。它涵盖了从需求分析、设计、编码、测试到部署和维护的各个阶段。 安全设计 企业需要遵从安全及隐私设计原则和规范、

  • 保障 - 云采用框架

    保障 在上云迁移的保障阶段,需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境: 云平台监控:确保建立有效的监控系统,跟踪云平台的性能、可用性和安全性。设置警报机制,及时发现并解决潜在的问题。 系统监控和运维:设置系统监控和告警,确保及时发现和解决潜在的问题。配置基础设施监控工具,监测服务器

  • 去中心化运营模式 - 云采用框架

    去中心化运营模式 去中心化运营模式是常见运营模式中最简单的一种,如下图所示。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

  • 技术驱动力 - 云采用框架

    技术驱动力 在数字化时代,云计算已成为企业技术战略的核心。对于CIO、CTO和技术主管而言,云化转型不仅是业务发展的需求,更是技术创新和变革的必然选择。云计算提供的技术优势,在资源弹性、系统韧性、扩展性、安全性和运维效率等方面实现飞跃。这些技术驱动力是业务驱动力和财务驱动力的底层技术支撑

  • 云安全团队 - 云采用框架

    云安全团队 云安全团队负责云基础设施和云上业务系统的安全保障工作,主要职责包括云平台安全方案设计、访问控制与权限管理、安全监控与威胁检测、漏洞扫描与修复、数据加密与隐私保护、合规性审查与风险评估,以及应急响应与安全事件处理,确保云上业务系统的安全性、合规性和稳定性。云安全团队通常包含云安全专家

  • 开发与运维现代化 - 云采用框架

    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DevOps

  • 方案设计的反模式 - 云采用框架

    方案设计的反模式 在做上云方案设计时,可能会遇到一些反模式,这些模式如果不加以识别和避免,可能会降低系统的性能和安全性、造成不必要的成本浪费、增加维护难度,甚至导致项目的失败。以下是一些常见的上云方案设计时的反模式。 资源配置不合理 目标架构设计时,未根据业务负载需求合理配置资源,

  • 大数据任务调度平台设计 - 云采用框架

    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。如果目标云平台上没有对应的大数据任务调度组件

  • 大数据集群设计 - 云采用框架

    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集群组件

  • 指导委员会 - 云采用框架

    指导委员会 指导委员会负责为云化转型项目提供建议、战略指导和决策支持,在云化转型中扮演着至关重要的作用。指导委员会的成员应该由云化转型的重要干系人(CEO、CIO、CTO、CFO、CISO、业务主管等)指定和委派,至少应该包含业务主管、IT主管、财务主管和人力资源主管。指导委员会按照内阁制进行集体决策

  • 云项目经理 - 云采用框架

    云项目经理 云项目经理在指导委员会的授权下,负责领导和管理整个云化转型项目,确保项目在预算内按时完成,并符合质量标准。其主要职责包括: 项目计划与目标设定: 制定云化转型的整体计划,包括项目范围、目标、时间计划、预算和验收要求等。 项目执行与进度管理: 监督项目的执行过程,确保各阶段任务按计划完成

  • 大数据参考架构 - 云采用框架

    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,可以是传感器

  • 集中化运营模式 - 云采用框架

    集中化运营模式 去中心化模式更强调的是快速创新而不是集中控制,集中化运营模式正好相反,强调的是集中控制而不是快速创新。如下图所示,在集中化运营模式中,CCoE团队负责集中建设和维护Landing Zone,包含云上的骨干网、IAM和合规审计系统等,同时对企业范围内的云环境进行集中化的

  • 概述 - 云采用框架

    概述 根据Flexera在2024年发布的《State of the Cloud Report》报告显示,管理云成本成为企业用云的头号挑战,企业的的云成本平均超过预算15%,平均有27%的公有云成本是浪费的,51%的企业已经成立了专门的FinOps团队,另外有20%的企业计划在未来一年成立

  • 如何选择停服不停服 - 云采用框架

    如何选择停服不停服 业务切换是整个上云迁移的关键环节,出问题会直接影响企业业务,不同业务对停服的要求是不一样的,比如,有些业务在切换期间是不允许停服的,停服会造成较大的业务损失;有些业务在切换期间是允许停服的,比如办公OA系统,夜间非工作期间可以停服;有些业务系统,为了更好的客户体验

  • 应用团队 - 云采用框架

    应用团队 企业内部通常有多个业务部门,每个业务部门负责自身所需业务系统的投资、建设和运维,因此通常在业务部门会组建自己的应用团队。将这些业务系统云化需要应用团队的配合和协同,应用团队需要协同云实施团队进行业务系统的现状调研、迁移实施、应用现代化改造和测试验证,协同云架构团队基于云技术和云服务设计业务系统的云上应用架构