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数据中心网络（可信网络）访问云资源的请求也会被拒绝，可信身份访问其他企业的对象存储桶（不可信资源）的请求还会被拒绝，只有可信身份通过本地数据中心网络（可信网络）访问本企业的云资源的请求是允许的。 图1 全方位数据边界 通过全方位的数据边界提供的保护措施，您可以实现如下数据保护能力：
通过持续反馈、迭代和改进，可以逐步优化开发与运维的协作方式，提高交付速度和质量。 这些是实现开发与运维现代化的一些关键实践。但请注意，具体的实施方式可能因组织的需求和现状而有所不同。建议根据实际情况进行评估，并逐步引入和调整相应的实践。 父主题： 应用现代化
期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复杂交互，从而提高开发效率和交付速度。Gartner在2023年和2024年连续将其列为十大重要战略技术趋势，并预测到2026年将有80%的大型软件工程组织将建立平台团队为开发者提供可重用的服务、
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。 创新商业模式：AI技术为企业创造了许多新的商业模式和市场机会。例
性、配置项间的关系等)，记录配置信息等。并通过专业的CMDB工具对配置项、配置项的属性和配置项之间的关系进行管理。 应用系统的各项变更都是影响应用系统安全稳定运行的因素。生产环境中的操作系统、数据库、中间件和应用程序等的变更，包括软件更新、配置改变等，都需要通过有序的活动进行变更
瓶颈并做出相应的优化和调整，确保在正式迁移之前获得良好的性能和用户体验。 成本控制：迁移试点提供了一个机会，让企业更准确地评估上云迁移的成本，通过试点阶段的实际操作，企业可以更好地理解云服务的费用结构、资源消耗情况以及可能的隐藏成本，这有助于避免意外的成本增加并优化资源利用，以实现成本控制的目标。
当前企业业务中使用比较多的中间件类型为缓存中间件和消息中间件。中间件作为数据存储的临时场所，数据一般不用迁移，但在切换时，为了确保源端和目的端数据的一致性，需要等中间件消息队列中的消息完成消费后再切换。如果中间件缓存数据是持久化的，即作为数据库使用，此场景需要进行数据的迁移。所以中间件的迁移方案
和远程协作的效果。这将带来更高效的工作流程和全球范围内的合作机会。 虚拟商店和数字资产：元宇宙为企业提供了创造虚拟商店和销售数字资产的机会。通过元宇宙平台，企业可以展示和销售虚拟产品、数字艺术品和虚拟房地产等。这种数字化的商业模式可以创造新的收入来源，并且具有全球触达的潜力。 虚
化转型过程中重要工作的汇报和决策效率。根据华为公司自身的云化转型成功经验和我们帮助大量客户云化转型所积累的成功经验，我们推荐如下CCoE组织结构及主要角色，您可以将其作为起点，基于您的IT组织的现状、员工技能水平和云化目标对其进行裁剪和完善，设计最适合您企业的CCoE组织结构。 图1
层设计的效果承担最终责任。 明确业务需求：从业务角度出发，明确云化转型的具体需求和期望，例如提升业务连续性、业务敏捷性、增加收入等。 审批和监控预算：负责审核和批准云化转型相关的预算，并监控预算执行情况，确保资金的合理使用和成本的有效控制。 人力资源管理：负责CCoE成员的招聘、
都拥有相关的值。 图1 资源标签示例 华为云提供的标签管理服务（Tag Management Service，简称TMS）是一种快速便捷将标签集中管理的可视化服务，提供跨区域、跨服务的集中标签管理和资源分类功能，为客户提供统一的控制台与API接口，并最终实现用户对资源的使用权限、
熟悉主流云平台的计费模式和成本管理工具。 熟悉常用的云成本优化方法。 具备项目管理能力，能够推动跨部门的协作和变革。 IT部门内部培养或者外聘 云成本运营工程师 监控和分析云资源的使用情况，识别成本节约机会。 生成详细的成本分析报告，为决策提供数据支持。 与云运维团队和应用团队合作，优化应用系统的成本效益。 实施成
深入理解云计算的概念、架构和服务，熟悉不同的云部署模型（公有云、私有云、混合云），了解主流云平台的特点和优势。 沟通和协调能力: 优秀的沟通、协调和人际交往能力，能够有效地与不同团队和利益相关者沟通协作，具备跨部门沟通和协调能力。 问题解决能力: 能够快速识别和解决项目中出现的问题和挑
适应业务的变化。它强调通过性能规划、性能建模、性能分析、性能优化等手段确保系统能够在不同的负载条件下保持最佳性能。企业需要持续监控系统性能指标，优化应用程序和基础设施的配置，利用缓存等技术提高响应速度，并定期评估和调整架构设计。 成本优化支柱 成本优化支柱旨在提升云资源的成本效益
调研评估 概述 组建调研评估团队 基础设施调研 应用系统调研 大数据调研 调研方式 云服务选型 调研评估的反模式
大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构设计时，企业可以参考TOGAF的架构设计方法论，可以
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