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双AZ高可用设计 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
业务创新是企业获取新增长点，保持竞争力的关键。云计算为企业提供了创新的平台、技术和工具，大幅降低了创新门槛，加速产品和服务、商业模式、业务流程和运营模式的创新。 获取先进技术：云服务商提供了AI平台、大模型、大数据平台、物联网、数字人等先进技术，企业无需自行构建，即可快速利用这些技术进行创新。
安全责任共担模型 华为云的安全责任在于保障云平台和云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不但包括华为云基础设施和各项云服务的安全功能和性能，也包括对这些云基础设施和各项云服务进行安全运维和运营，以及保障华为云平台和云服务遵从相关的合规性要求。
任务数量 调研各类任务的总数量，用于评估任务迁移周期及改造工作量。如：XX调度平台下，Jar任务XX个。 任务更新周期 识别出不同调度平台，不同任务类型的任务更新周期。如：XX调度平台XX类任务月度更新；XX平台XX类型任务每日XX点更新。 任务详细信息 识别出所有任务的详细信息，包括
术人员需要花费大量时间管理、维护和更新IT硬件。 当云计算技术出现之后，企业基于云平台和云服务搭建IT基础设施，并逐步把大量业务系统迁移或者直接部署在公有云上，IT运营模式进入云计算时代。基于云平台的IT运营模式（简称云运营模式）将企业的关注点从IT基础设施上移到应用程序和数据资
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、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
大数据迁移流程每个阶段概述如下： 调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。
项目管理方法论，能够熟练运用项目管理工具和技术。 云技术知识: 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。
难以满足多样化需求：统一的标准可能难以满足不同业务单元的特定需求。 基于上述优缺点分析，集中化运营模式适合稳态的业务系统，这些业务系统的更新频率比较低，例如企业采购的SAP等商业软件，或者企业自研的进入成熟期的业务系统。集中化运营模式也适合那些由IT部门统一建设和运维的业务系统。 父主题： 云运营模式
其职责和技能要求如下表所示。 表1 云架构团队的角色和职责 角色 职责 技能要求 来源 云架构师 负责云平台和云基础设施的整体规划和架构设计，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。
可行性评估： 评估将现有系统迁移到云平台的可行性，包括技术可行性、成本效益、风险评估等。 容量规划：根据业务需求和未来发展趋势，对云资源进行容量规划，例如计算资源、存储资源、网络带宽等。 成本估算：根据云服务商的定价模型，估算迁移到云平台的成本，并与传统IT架构的成本进行比较，为决策提供依据。
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
技能要求 来源 云基础设施管理员 负责云平台上存储、虚拟机、操作系统等基础设施的日常运维管理。 监控和优化云资源的使用效率，确保资源分配合理。 处理虚拟机、存储和操作系统相关的故障，保障系统的高可用性。 定期进行系统补丁更新和安全加固。 熟悉主流云平台的虚拟机和云存储服务。 掌握Lin
应的设置。 创建用户和角色 根据源端平台的权限设置，创建相应的用户和角色。确保在目标平台上设置与源端平台一致的用户身份和角色分配。 调整权限级别和范围 在目标平台上，根据源端平台的权限设置，调整权限级别和范围。确保目标平台上的权限设置与源端平台一致，并确保用户只能访问其应有的资源。
PaaS 将DevOps工具链、中间件、数据库、微服务引擎、大数据等平台资源以云服务的形式提供给用户，用户基于这些云服务可以开发、测试、部署和运维应用程序。用户不管理或控制底层云基础设施和中间件、数据库、微服务引擎等平台资源，但可以控制已部署的应用程序及其相关的数据。 SaaS SaaS
设计并实施持续安全运营方案。 负责云平台的日常安全监控与运维，及时发现并处理安全事件。 执行漏洞扫描、补丁管理和安全配置加固。 实施访问控制、权限管理和日志审计，确保系统合规性。 配合云安全专家完成安全技术方案的落地与优化。 编写安全运维脚本，提升安全运营效率。 熟练使用云平台的安全运营服务和各种安全监控工具。
Zone设计、平台工程设计、云运营模式设计等。 建立云治理框架：负责制定云平台的治理框架、治理策略、安全标准、合规性要求等，确保云基础设施和应用系统的安全、稳定和合规。 提供云技术支持： 为企业内部提供云技术方面的培训、咨询和支持，帮助各部门更好地理解和应用云技术。 管理云平台和资源：
负责集中部署和维护这些公共IT服务，并将其共享给公司内所有业务单元使用。 保障公共IT服务的安全稳定运行。 熟悉主流云平台的IaaS和PaaS服务，并能熟练部署这些服务。 熟悉云平台之上实现资源共享的技术方案，如基于网络的共享、基于资源权限策略的共享和华为云资源共享服务RAM。 具备良好的跨部门沟通、协作和问题解决能力。
适用场景 优势 不足 1 现网CMDB平台 客户有CMDB平台，且包含应用调用模块 所见即可得，高效，可直接获取详细资源清单、数据层-数据层、数据层-应用层关联关系 1.有些传统的CMDB系统信息更新不及时 2 现网云管平台 客户有CMP或虚拟化管理平台 能够获取准确的资源详情 无法获取应用架构、关联关系等信息
概述 企业云化转型是一项复杂和系统的工程，涉及组织和流程、平台和架构、运维和管理等多个层面。如同建造摩天大楼，在挖地基之前就需要设计蓝图，企业在构建云基础设施和将业务系统上云之前，也需要进行全面而清晰的顶层规划。只有在充分的规划和准备下，才能最大程度地发挥云的优势，实现业务价值的最大化。
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