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治理与运营现代化 企业上云时，并不是所有应用都进行了现代化改造，新旧应用会有一段共存期，华为云的Roma Connect可以帮助企业实现新旧应用的集成，使其能够在云上共存而不破坏现有的应用环境。以下是一些步骤和建议，供参考： 了解新旧应用：首先，您需要对现有的旧应用和要集成的新应用进行全面的了解
批次规划的目的是为了将上云迁移的复杂性减少到最低，以便更有效地安排上云迁移的时间，统筹资源，并分析各个迁移阶段的风险，让企业在最短的时间内完成上云迁移。 批次规划是企业上云迁移很重要的一项工作，在批次规划之前我们先要了解几个概念：迁移组、迁移批次、迁移优先级、迁移批次规划。
企业未来用云成本通常包含两类，一是已经上云的业务持续产生的云成本，另外一类是因为新规划业务产生的云成本，如新上云业务或者出海等在其他区域提供服务产生的云成本。
基于身份控制策略、网络控制策略和资源控制策略构筑坚固的数据安全边界，保障敏感数据不泄露。
您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的五大支柱与精益化治理、确定性运维、全方位安全运营和精细化FinOps相结合，可以构建一个持续优化、安全可靠、高性能、经济高效的云上环境，从而更好地支撑业务发展。
切换 大数据的切换主要是指大数据应用的切换，其切换演练和正式切换的步骤请参考章节切换。本节重点介绍大数据应用切换的3个切换点，以便更好的指导大数据应用的切换。 双跑场景：大数据应用分别在源环境和目标环境各部署一套，实现双跑，切换点在域名，业务切换时只需要进行域名的切换，将业务流量切换到新应用
在确定性运维的推动下，企业可以实现资源的高效利用。通过合理的资源规划、分配和调度，企业能够避免资源的浪费和闲置，提高资源的利用率。此外，确定性运维还能够通过自动化、智能化的手段，降低运维成本，提高运维效率，为企业节省大量的人力和物力。
Runbook操作步骤设计 Runbook中的每一步操作，都有明确的操作步骤、操作命令/脚本、串/并行标记、操作人、确认人、预估开始时间、结束时间、预估执行时长。切换方案不同，对应的Runbook的操作步骤也不同。切换方案可以分停服切换和不停服切换。不停服切换方案对应用架构的要求比较高
成本优化：通过统一搭建公共资源、集中采购和资源整合，提升资源利用率，降低总体成本。 全局视图：CCoE团队集中监控和分析整个企业的云资源使用情况，可以进一步优化资源配置。
赋能和协同运营模式用于资源和预算有限的小型企业： 赋能和协同运营模式需要投入较多的资源来构建和维护复杂的IT基础设施和IT治理策略，对于资源和预算有限的小型企业来说，可能过于复杂和昂贵。 父主题： 顶层规划
云财务管理 主要评估组织对云资源成本的管理和优化能力，包括成本预算、成本可视、成本优化、成本运营和一体化财务管理等方面。 这些评估维度涵盖了组织、技术和流程三个要素，以及云化转型的全旅程和全技术堆栈，并考虑了一体化管理能力，总共有70+评估问题。
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
数据接入服务（Data Ingestion Service,简称DIS） 处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。
组织单元设计原则：需要相同控制策略（包括服务控制策略和标签策略）的账号归属到同一个组织单元下，可以在该组织单元集中施加控制策略，该策略将继承到其下的每一个子账号和下层组织单元。
CSP Cloud Service Provider 云服务提供商或云服务商 CSR Corporate social responsibility 企业社会责任 DBSS Database Security Service 数据库安全服务 DC Direct Connect 云专线
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
业务系统的开发、测试和运行需要消耗一定的计算、存储、网络、安全、数据库、中间件、大数据、AI服务等资源。大型业务系统能够包含多个子系统。 IT管理系统：为了支撑业务系统的长期安全稳定运行所建立的IT支撑和管理系统，如安全运营中心、IAM和监控运维系统等。
项目团队是否具备处理这些问题的资源和能力？这些都是项目团队在执行过程中所面临的问题，如何快速高效处理问题，通常取决于对问题的理解和项目团队对资源的掌控能力，但仅仅依靠项目团队很难解决所有问题，因此，定期会议、高层汇报至关重要。
调研 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。它包含如下三个模块，本节重点介绍的是大数据集群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、
预算与成本控制：监控云资源的使用和成本，确保项目在预算范围内运行；识别并实施成本优化措施，提升云化转型的经济效益。 质量管理：确保交付成果符合既定的质量标准和业务需求；组织质量评审，确保技术方案的稳定性、安全性和可扩展性。
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