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总而言之，基础环境调研是为了深入了解企业的IT基础架构现状和上云需求，通过与运维团队合作，结合从IT系统导出和问卷访谈等方式，收集相关数据和信息。这样的调研工作可以为企业未来的IT规划和迁移决策提供有价值的参考。 父主题： 调研评估
例如，企业为了上云而上云，选择了最新的云技术，却没有考虑这项技术是否能真正解决业务痛点，提升业务效率，反而增加了成本和复杂性。
通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳实践和成功案例，可以更加科学实施上云方案，提高上云和用云的效率，更好地利用云平台的优势，发挥云技术的价值。 父主题： 采用实施
数据调研 数据调研主要包括如下方面： 表1 数据调研方法表 调研内容 调研目的 举例 数据类型 根据数据类型选择合适的迁移工具 HDFS、HBase、MySQL等 数据量 历史数据量，用于评估历史数据迁移周期； 日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y
此外，不同的云服务商在不同区域或服务上的定价策略可能存在差异，多云战略可以帮助企业优化资源配置，提高成本效益。 充分利用不同厂商的优势能力：不同的云服务商在技术、服务和功能方面各有优势。
从业务对外体验上，多数用户感知不到停服的影响，比如某购物平台，用户仍然可以浏览商品，但是不能下单，下单时可友好的提示：系统正在升级中，预计凌晨4点恢复，请您稍后重试下单等。
调研方式 调研方法有很多，企业要结合自身的实际情况，从调研的效率、调研获取信息的完整度和真实度三个方面评估，选择最合适的调研方式。通常情况下，优先推荐CMDB调研法，CMDB中缺少的信息再通过云管平台或调研访谈的方式补齐。 如下是常见的调研方式，建议企业遵循由易到难的调研思路进行调研
面对云上如此丰富的供应和选择，企业难以开展成本优化工作。 灵活开通导致精细化管控难：云的灵活扩展和支出限制少，有利于业务发展和创 新，但也容易产生资源浪费。
优化建议：在设计上云方案时，确保了解相关的法律法规和合规要求，建立数据治理和安全策略，确保数据的存储、访问和处理符合当地法规。 通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳实践和成功案例，可以更加科学地设计上云方案，从而更好地利用云端优势，凸显上云的价值。 父主题： 方案设计
上一小节介绍了可扩展性设计，性能设计要考虑很重要的一点就是扩展性，可以说可扩展性是高性能的必要条件， 影响云上应用性能的主要因素包括以下几个方面： 针对计算资源，延时是操作执行之间所花的等待时间，也是云计算性能的最直接表现； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率； 在数据传输方面
软件工程安全 软件工程安全是指在软件开发的整个生命周期中，应用一系列安全原则、实践和技术，以减少软件漏洞，提高软件抵御恶意攻击的能力，最终保障软件的机密性、完整性和可用性。它涵盖了从需求分析、设计、编码、测试到部署和维护的各个阶段。 安全设计 企业需要遵从安全及隐私设计原则和规范、
概述 安全防护三分在于技术，七分在于运营。安全运营是指在云计算环境中，通过持续监控、检测、响应和改进，确保云资源、数据和应用的安全性。这种方法强调安全防护是一个持续的过程，而不是一次性的任务。只有通过持续的、有效的安全运营才能将多道安全防线有效协同起来，共同保障业务系统的安全稳定运行
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、
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。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
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
未建立Landing Zone就开始进行业务系统的迁移，意味着企业在没有统一的云基础架构和治理框架的情况下，将应用和数据直接迁移到云上，好比没有打好地基就盖房子，是一种常见的反模式。它会导致一系列问题，最终延误项目进度，增加成本，甚至危及安全性。
这样可以保证任务在正确的数据上运行，并确保任务之间的顺序和一致性。基于这2个相关性，将主题域划分为多个迁移批次，将相关的任务和数据流集中在同一批次中，提高迁移效率和降低风险。
什么是平台工程 平台工程（Platform Engineering）是一种通过构建和运营自助式内部开发平台（IDP，Internal Developer Platform）来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。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
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业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
为了提升全员的信息安全意识，规避信息安全违规风险，保证业务的正常运营，企业可以从意识教育普及、宣传活动开展、承诺书签署三个方面开展安全意识教育 意识教育普及：定期开展信息安全意识教育学习，要求员工持续学习信息安全知识，了解相关政策和制度，知道哪些行为是可以接受，哪些是不能接受的，意识到即使主观上没有恶意
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