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应用团队参与不足: 应用团队是云平台的最终用户，如果他们没有充分参与到CCoE的工作中，将会导致云平台与实际业务需求脱节。由于缺乏来自业务一线的实际输入，云化技术方案的设计可能无法满足业务场景，迁移过程也会因缺乏应用团队的配合而变得困难重重。
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。
例如，一个有力的愿景可以是：“通过云化转型，我们将构建一个灵活、高效、安全的数字化平台，赋能业务创新，提升客户体验，最终成为行业领先的智能化企业。”
使用数据库复制服务（Data Replication Service，DRS）进行迁移，实现跨云平台数据库迁移、云下数据库迁移上云或云上跨Region的数据库迁移等多种场景，用于数据库在线迁移和数据库实时同步的云服务。
传统应用要向现代化应用演进，应用现代化要结合应用实现和云平台能力综合考虑。云平台支持应用现代化进行分层解耦，应用聚焦业务逻辑，尽可能将DFx（Design for X）及治理等公共能力建立在云平台上。
减少应用日志检查时间 数据校验 5~30 1、开启工具的动态校验功能，减少校验时间 应用启动 1~30 1、统一运维平台，批量关停，减少操作时间 2、统一日志平台，减少应用日志检查时间 中间件层停服（消息消费完） 5~30 1、提前关停非核心业务，减少消息量 2、统一监控平台，减少检查时间
父主题： 云上创新
图1 安全运营框架 划分安全运营职责 首先，根据企业设计的云运营模式，明确业务部门的应用团队与CCoE团队之间的责任边界，如企业采用了赋能与协同运营模式，CCoE团队负责平台层面的安全防护和集中安全运营，应用团队则需要负责应用系统及所需云资源的安全运营。
集中部署企业的大数据平台，将其他账号的业务数据统一采集到数据平台进行存储、处理和分析 数据处理团队 数据湖、大数据分析平台、数据接入服务、数据治理平台 沙箱账号 用于进行各种云服务的功能测试、控制策略的测试等 测试团队 按需部署各种需要测试验证的资源和服务 除了上述子账号之外，中心
企业可以通过区块链构建去中心化的应用平台，实现用户之间的直接交易和价值转移。这种社区经济模式可以鼓励用户参与、共享价值，并促进创新和合作。 父主题： 云上创新
Infrastructure as Code 基础设施即代码 IAM Identity and Access Management 身份和权限管理 IDC Internet Data Center 互联网数据中心 IDP Internal Developer Platform 内部开发平台
而在云环境下，采用的是安全责任共担模型。云服务商负责基础设施层面的安全，包括数据中心的物理安全、网络和虚拟化平台的安全；企业作为云服务的租户，则需要负责其在云上部署的操作系统、应用程序和数据的安全配置和管理。
图2 调研方式图 首选CMDB法； 如果CMDB无法获取，次选CMP云管平台法，从现网云管平台或虚拟化管理软件获取； 如果CMDB和CMP都行不通，可以安装信息收集工具（比如华为云RDA）进行采集； 如果以上方法都不可行，则采用人工访谈的方式调研信息。 父主题： 应用系统调研
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。
云化转型顶层规划：指导云架构团队、云运维团队、云安全团队和云治理团队等成员进行云化转型的顶层规划，包括应用云化流程优化、Landing Zone设计、平台工程设计、云运营模式设计等，对顶层设计的效果承担最终责任。
工业化时代的标志是“电”，用电量反映了社会的工业化发展水平；数字化时代的标志是“云”，用云量反映了社会的数字化发展水平。 云化转型（也叫云转型）是指将组织的IT基础设施、应用系统、业务流程等迁移到云计算平台，或者利用云计算技术对其业务模式和运营流程进行重构和优化的过程。
数据库相关 数据库确认源端和目的端库用户一致 是 是 周边系统配合检查项 大数据相关 修改大数据抽数的数据库地址为IDC备库地址 是 否 执行脚本检查 运维团队 应用服务启动脚本放在执行机 是 否 运维团队 应用心跳检查脚本放在执行机 是 否 日志系统检查 运维团队 检查ELK日志平台
缩短新产品或新版本的TTM 云化转型后，企业借助云平台提供的DevOps工具链、应用现代化和弹性计算资源可以大幅加速新产品的TTM和已有产品的迭代周期。如果新产品的TTM从6个月缩短至3个月，假设新产品每个月带来200万元的收入，那么提前3个月上市将带来600万元的额外收入。
验证作业执行结果的一致性 验证大数据任务执行结果的一致性，对比新旧大数据平台的作业输出结果数据是否一致。可以使用对比工具、数据校验脚本或手动检查的方式进行验证。如果发现数据不一致的情况，可能需要考虑迁移过程中的数据转换、数据格式或数据处理逻辑的问题，并进行相应的修复和调整。
在试点过程中，他们可以学习并熟悉云平台的特点、功能和最佳实践，了解迁移的工具和流程，并积累相关知识和技能，为后续的全面迁移做好准备。 确定优先级：通过试点迁移，企业可以评估不同应用或业务的迁移优先级。
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