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与沟通。 云服务商顾问：来自选定的云服务商或专业服务公司，提供基于最佳实践的上云方案建议，协助企业量身定制上云方案，包括技术实施细节、最佳实践分享等。 方案设计团队的组建模式同样分为两种场景，在企业自主主导上云方案设计的场景下，上述角色主要由企业内部人员担任，云服务商提供咨询和技
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。 父主题： 云上创新
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。 团队磨合：上云迁移的成功离不开各参与方的高效协同（运维团队、开发团队、测试团队，云服务供应商、第三方系统供应商等），上云迁移试
云计算本质上是规模经济，云服务商建设和运营超大规模的数据中心，具备超大的计算能力和存储容量。由于规模庞大，云服务商可以通过批量采购硬件和软件、优化资源利用率、提升能源利用效率和自动化管理等方式大幅降低运营成本，以更低的成本对外提供IT资源。 降低运维成本: 云服务商负责IT 基础设施的
快速迭代上线，交付周期缩短（周/天级） 团队规模大，传统开发模式 团队拆小，DevSecOps敏捷运作 物理服务器 容器化部署、全面上云 应用现代化不只是采用云原生技术（如容器、微服务、DevOps、API网关等），还包括新技术（如AI、数字人、IoT、区块链等）的应用，使业务能够跟上时代的潮流，
对准调研目标，识别还缺哪些信息，为什么要调研这些信息，以及这些信息的获取方式。 基于企业组织架构和分工，判断能提供这些信息的干系人。 制定调研访谈提纲和调研模板，制定沟通策略和计划。 依照干系人认可的授权方式获得需要的信息，并进行信息的整理，完成调研。 图1 调研方法 调研的总体
面调研和评估，包括硬件配置、网络架构、软件版本、依赖关系等；分析这些设施与云服务的兼容性和迁移难度，评估将现有系统迁移到云平台的可行性。调研评估工作属于一次性工作，经常会外包给云服务商或者云实施专业服务提供商。 业务专家：由业务主管指派，来自业务部门，收集和分析业务需求，与利益相
扩展，提升灵活性和可维护性。 无服务器计算：云平台提供的无服务器计算服务（如 FunctionGraph）允许用户将代码部署到云端，而无需管理服务器。云平台会根据请求自动分配计算资源，并在请求处理完成后释放资源。这种模式极大地简化了扩展性管理。 提升安全性 安全性是指保护数据和应
调研内容包括当前应用上云的需求和约束条件： 迁移时间窗 切换时间窗 目标架构的要求（功能、性能、可用性、安全、成本、可扩展性、可运维性） 回退要求 业务的关联关系确认。 调研方式包括人工访谈或Workshop头脑风暴，可以与前面2项调研内容合并调研，减少调研次数。 父主题： 应用系统调研
优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。 数据安全和权限管理：审查和加强数据的访问控制和权限管理机制。确保只有经授权的人员可以访问敏感数据，并采取适当的加密和脱敏措施保护数据安全。 自动化任务调度：确保大数据任务调度平台的运行和调度正常。优化调
序都处于运行的能力。 除此之外，我们还要考虑以下几个方面的内容：方案选择、性能度量、性能监测和性能权衡。 方案选择 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
可用性(Availability)是产品/服务在规定的条件下和规定的时刻或时间区间内处于可执行规定功能状态的能力，是产品可靠性和可维护性的综合反映。服务可用性一般会用SLA（Service-Level Agreement）来衡量，各类云服务都有承诺的SLA标准。不同SLA级别对应的停机时间如下表所示：
和数据流转的方式。 调研用于处理实时数据和离线数据的组件，例如实时数据可能使用Apache Kafka、Apache Flink等，离线数据可能使用Hadoop、Spark等。 调研数据格式类型和压缩算法： 调研平台对数据的安全性和权限控制机制，例如数据加密、用户访问权限管理等。
调研数据分层主要用于迁移优先级和数据校验标准。 数据接入层、中间层、结果层 数据权限 根据源端数据权限控制组件的不同，选择不同的权限数据迁移方式 Sentry、Ranger等 数据重要性 调研数据重要性的目的是区分核心数据和非核心数据，用于迁移优先级和数据校验标准。 交易类是核心数据，日志类是非核心数据
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。 作业执行的性能验证
发展带来的“不确定性”通过运维变成“确定性”，保障应用系统的长期稳定运行，减少故障和停机时间。 全方位安全运营则涵盖了数据安全、网络安全、访问控制等各个方面，构建全面的安全防护体系，保护企业核心数据和应用系统。最后，精细化FinOps 通过成本分析、优化和预算管理，帮助企业控制云
分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、计算和管理组件）迁移到新的运行环境，包括集群的重新配置和数据迁移。集群迁移需要考虑数据的迁移方式、网络传输速度、兼容性和数据一致性等因素。 大数据任务调度迁移：是将现有的大数据任务调度系统、工作流和调度策略迁移到新的运行环境，包括梳理
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 云卓越中心 。 没有搭建Landing Zone就开始启动迁移
要快速升级硬件以应对业务变化。如在进行一些促销活动时，对资源的需求往往比正常要高出多倍，这时企业在云上就可以通过可视化界面或者 OpenAPI 快速升级资源的配置，将资源调整到更高规格的实例上（如更多的 CPU、内存、带宽、磁盘空间等），以应对活动的流量冲击；而在活动过后，又可以
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。 熟悉主流的云平台及云服务。 具备扎实的IT基础设施知识，包括服务器、网络、存储、数据库、中间件等。 熟悉各种操作系统和应用软件。
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