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业务敏捷性是指企业迅速响应市场变化和客户需求的能力。在快速变化的市场环境中，企业需要具备敏捷的业务能力，以保持竞争优势。 快速部署业务系统：云平台提供了高度灵活和可扩展的基础设施，企业可以迅速部署业务系统和服务，缩短上市时间。 快速弹性伸缩：云计算的弹性特性使企业能够根据业务需求，动态调整资源配置，快速满足业务高峰期或突发性需求。
云项目经理 云项目经理在指导委员会的授权下，负责领导和管理整个云化转型项目，确保项目在预算内按时完成，并符合质量标准。其主要职责包括： 项目计划与目标设定: 制定云化转型的整体计划，包括项目范围、目标、时间计划、预算和验收要求等。 项目执行与进度管理: 监督项目的执行过程，确保各
移的执行主要是按照批次规划逐批次进行迁移，如下图： 图1 分批迁移 整体迁移：对于不能分批的，应用的关联关系往往非常复杂，只能选择所有业务系统整体一个批次迁移，如下图： 图2 整体迁移 父主题： 采用实施
云服务商负责IT 基础设施的维护和管理，企业无需投入大量人力和资金进行IT基础设施的日常运维。而且云平台提供了智能监控系统和自动化运维系统可以大幅提升应用系统的运维效率，企业可以减少在应用系统运维领域的人力投入，进一步降低了运维人力成本。自动化运维也降低了人为错误的风险，从而减少纠错成本。 值得
基础环境设计 企业在云上的基础环境主要就是Landing Zone，企业在将任何业务系统云化之前，都需要提前规划和设计一个架构卓越、稳定可靠、易扩展和安全合规的云上运行环境。 具体内容请参考章节 Landing Zone设计。 企业需要针对云环境的安全防护设计全面的安全防护方案，请参考章节安全架构设计。
客户体验和增值服务：物联网设备可以与客户的手机或其他终端设备连接起来，为用户提供个性化的服务和增值体验。例如，智能家居设备可以根据用户的行为习惯自动调节室温、照明和安全系统，提供更舒适、便捷和安全的居住环境。此外，物联网还可以为企业提供机会推出定制化的产品和服务，满足用户个性化需求。 资产追踪和供应链管理：物
云成本运营工程师 监控和分析云资源的使用情况，识别成本节约机会。 生成详细的成本分析报告，为决策提供数据支持。 与云运维团队和应用团队合作，优化应用系统的成本效益。 实施成本优化策略，例如改变计费模式、购买资源包、关闭闲置资源等。 熟悉云平台的成本管理工具。 熟悉各种云服务的计费模式。 具
用停服方式进行切换。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。 四种停写不停读切换方案对比 停写不停读切换有4种方案可以选择： 表1 四种停写不停读切换方式
确性。 数据存储： 大数据平台需要具备高效的数据存储能力，以承载海量的数据。常见的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、列式数据库（如HBase）等。这些存储系统提供高可靠性、可扩展性和容错性，以支持大规模数据的存储和访问需求。 大数据计算： 大数据计算是对海量数据进行分
切换时出现问题。 优化建议：在正式切换前进行全面的切换演练，模拟真实环境中的不同场景，及时发现并解决问题，确保系统在切换后能正常运行。 测试不充分 该反模式是指业务系统切换前测试不充分，导致潜在问题未能及时发现和解决，上线后出现各种功能、性能、安全性等问题，影响用户体验。 优化建
平台调研 大数据调研简介 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。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
设计存在单点故障 架构设计时未考虑高可用性，导致关键组件成为单点故障，一旦发生故障，整个系统将无法正常工作。 优化建议：实现冗余设计，采用负载均衡策略，确保应用的关键服务在多节点上运行，提升系统的可靠性和可用性。 架构设计未考虑业务的地理分布 设计云上部署架构时，未考虑业务的地理分布，导致用户访问延迟高，体验不好。
求。 应用的调研：持续整个上云过程，在评估规划阶段只需要调研业务全景图，而在迁移试点和大规模上云阶段，则需要打开到每个应用系统的详细技术架构，收集每个应用系统的技术组件的详细信息，如组件版本信息，组件相关配置参数等。 大数据调研：先调研大数据的整体技术架构，然后逐步打开调研详细的信息。
同保障业务系统的安全稳定运行、保障关键数据的安全。然而，安全运营面临着很多挑战。 安全体系越来越复杂 随着数字化转型的深入，企业的ICT环境变得日益复杂。云计算、网络管道、终端设备、边缘计算、操作系统、数据库、应用程序等多个层面交织在一起，形成了一个庞大而复杂的生态系统。每个环节
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，以提高整体性能。
缺乏云架构师: 缺失专业的云架构师会导致云化转型如同无舵之舟。架构设计缺乏整体规划，系统扩展性差，难以维护，容易形成“拼凑式”的云环境，资源利用率低。技术选型不当则可能导致性能问题、成本超支和安全风险。此外，现有系统与云平台的整合也将面临挑战，难以充分利用云原生特性。最终，企业将难以发挥云平台的优势，甚至面临安全和性能瓶颈。
所有干系人的沟通和对齐，可能会导致转型过程中出现阻力，甚至失败。例如，IT部门在没有与业务部门充分沟通的情况下，就开始了业务系统的迁移上云工作，导致业务系统中断，影响了业务运营。 针对这个反模式的优化建议如下： 干系人利益分析： 识别所有参与云化转型决策或受云化转型影响的部门、团
的成本全生命管理体系，企业可以在云环境中实现精细化的成本控制和资源分配。这种管理体系允许企业按照不同的粒度进行成本分析和管理，包括子公司、业务系统、产品线、部门、项目，甚至是微服务级别。这种细粒度的管理使得企业能够准确识别各个业务单元的成本消耗情况，从而做出更明智的决策。通过实施Fi
个环境的稳定性和可靠性。 集中日志和监控：通过集中管理日志和监控数据，可以实时了解系统运行状况，并及时发现和解决问题。选择适当的日志管理和监控工具，并定义关键指标（KPIs）和警报规则，以确保系统的可用性和性能。 容器化和微服务架构：采用容器化技术（例如Docker）和微服务架构
错性。采用冗余设计和自动故障恢复机制，以确保系统的持续可用性。例如，使用多个调度节点和备份策略来防止单点故障，并确保任务不会因节点故障而中断。 安全性和数据保护：云上部署的任务调度平台需要具备安全性和数据保护机制。确保对敏感数据和系统组件进行适当的访问控制和加密，以防止未经授权的访问和数据泄露。
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