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缺乏云治理专家：云治理专家如同云环境的“管家”，他们的缺失会导致云资源的使用缺乏管控，成本失控，安全风险增加。由于缺乏专业的治理策略和措施，企业难以满足合规性要求，面临法律风险。此外，缺乏有效的监控和管理机制，无法及时发现和解决问题，影响业务稳定性。 关于如何建立一个功能完整的CCoE团队，请参考章节
已有产品（已有业务系统）的新版本或新特性的迭代周期，包含从设计、开发、测试到上市的端到端时间。 加速业务创新 新产品、新服务和新商业模式等带来的新用户数。 新产品、新服务和新商业模式等带来的新增收入。 保障业务连续性 业务系统的可用性SLO。 业务中断导致的经济损失。 市场扩张 进入新市场带来的新用户数。
包括Landing Zone、平台工程、网络、存储、安全、灾备等方面，确保云基础设施的安全性、可靠性、性能和成本效益。 选择合适的云服务商和云服务类型。 制定和推广云上架构设计原则，赋能应用架构师和数据架构师在云上设计良好的技术架构。 领导和指导云实施团队，确保技术方案的落地。
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
解决潜在的问题。配置基础设施监控工具，监测服务器、存储、网络等关键指标，并确保日志记录和错误报警机制正常运行。 安全检查和漏洞修复：进行安全检查，查找可能存在的漏洞或弱点，并采取适当的补救措施来加强安全性。更新和修补系统和软件，确保使用的组件和版本都是最新的，并及时应用安全补丁。
理设置包周期和按需资源的比例，定期监控资源使用情况，持续优化调整。 设计存在单点故障 架构设计时未考虑高可用性，导致关键组件成为单点故障，一旦发生故障，整个系统将无法正常工作。 优化建议：实现冗余设计，采用负载均衡策略，确保应用的关键服务在多节点上运行，提升系统的可靠性和可用性。
根据不同场景选择不同的解决方法，并且结合多种方法，这样可以更容易地找到一种与需求符合的方法； 不断迭代的方法，使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择； 性能度量 设置性能度量和监控指标，以捕获关键的性能指标； 使用可视化技术呈现性指标和性能问题（如：异常状态、低利用率等）； 性能监测 确定监控范围、度量和阈值；
网关拦截 接入层，服务网关拦截写请求，放通读请求 入口统一，有统一网关，网关具有拦截能力，并对拦截的接口能配置友好的提示。 简单 无需改造 停止写服务，读服务不停 写服务或对应接口shutdown，读服务或对应接口保持alive 应用层服务已做读写分离场景，每个服务只进行单独的读操作或写操作，没有同时进行读写的服务
验。通过分析用户行为和偏好，AI可以向客户提供定制化的产品推荐和服务。此外，通过自然语言处理和情感分析等技术，AI可以实现更智能、人性化的客户服务，提高客户满意度。 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
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RDS数据库服务，进行跨AZ主备部署，跨AZ间数据同步。 灾难恢复切换：当AZ发生故障时，RDS 数据库等自动切换至备库，应用层自动或者通过
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
环境检查 切换前需确保源端、目的端、迁移任务状态正常，执行脚本准备就绪。 源端检查：首先，检查是云专线同步带宽是否有超带宽的告警，评估是否需要进行带宽的扩容，其次，对源端应用和数据库进行告警监控等的观测，确保源端告警清理，状态均正常。 目的端检查：通知云厂家进行资源日常状态的
将单体应用程序重构为微服务架构，或者采用Serverless和事件驱动架构。 需要显著提高应用程序的性能、可扩展性和可维护性。 希望充分利用云原生技术，例如容器化、无服务器计算等。 应用程序架构过时，难以维护和扩展。 Replace 使用全新的应用程序或服务替换现有的应用程序。这通常涉及购买
存成本、提高运营效率并提升供应链的响应能力。 创新产品与服务：大数据可以为企业的产品和服务创新提供有力支持。通过分析大数据，企业可以发现市场上的空白点和机会，掌握用户需求，并基于这些洞察力开发出更具竞争力和创新性的产品和服务。例如，一些公司利用大数据分析医疗记录和基因组数据，提供个性化的医疗解决方案。
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
当企业云化转型的规模逐步变大，云化转型进入运维治理阶段的时候，可以将小型化的CCoE组织逐步扩大，增加更多的运维治理阶段所需的关键角色，如云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员、应用运维管理员、云治理专家、安全运营工程师、云成本运营工程师等，逐步演进到如下全功能的CCoE组织。 图2 全功能CCoE组织架构
为了更好的客户体验，希望切换期间部分浏览类的业务继续提供服务，只是涉及写操作的业务受到影响。设计切换方案时，对于不同的业务场景和停服要求，会面临多种方案的选择，下面详细介绍如何合适的切换方案。 业务系统从源端切换到目的端，切换方案可以分为3类，即停服切换、停写不停读切换和不停服切换。每类切换方案优缺点具体如下表：
能模块在云环境中能正常稳定运行。 资源未打标签 该反模式是指云资源未正确打标签，导致资源管理困难，增加了查找、监控和管理的复杂性。 优化建议：所有创建的云资源都要打好标签，方便后续的运维管理和成本优化。 通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳实践和成功案例，可以更加科学实施上云
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
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