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战略制定的反模式 在云化战略的制定过程中，一些常见的反模式可能会阻碍云化转型的成功，甚至导致企业资源的浪费和业务的中断。识别并避免这些反模式，对于确保云化转型取得成功至关重要。以下是几种常见的反模式，以及对应的优化建议。 云化战略与业务战略没有对齐 这种反模式表现为云化转型缺乏与
采用实施的反模式 在云采用实施阶段，可能会遇到一些反模式，这些模式如果不加以识别和避免，可能会影响上云迁移效率、导致业务中断、造成不必要的成本浪费和增加维护难度。以下是一些常见的云采用实施阶段的反模式： 未采用自动化部署模式 该反模式是指企业依赖手动进行代码、云资源的配置和部署，效率低，人为错误高。
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
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
方案设计的反模式 在做上云方案设计时，可能会遇到一些反模式，这些模式如果不加以识别和避免，可能会降低系统的性能和安全性、造成不必要的成本浪费、增加维护难度，甚至导致项目的失败。以下是一些常见的上云方案设计时的反模式。 资源配置不合理 目标架构设计时，未根据业务负载需求合理配置资源
性能设计 性能是目标架构设计中需要考虑的非常重要的一个方面。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；
什么是应用现代化 把应用和数据搬“上云”并不是终点，上云只是数字化转型的开始，我们还需要持续进行巩固和优化，通过“应用现代化”来应对新的IT和业务的需求，支撑云上业务发展，“上云”只是做了搬运工和架构师的事，“云上”我们要做体验官，通过使用云的新技术来不断优化业务体验，支撑业务创新。
精细化成本运营 精细化成本运营基于FinOps 理念，将财务管理与云资源运营相结合，旨在帮助企业优化云资源的使用和成本管理。 通过基于FinOps 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
大数据集群设计 设计云上的大数据集群部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据集群，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议设计大数据集群部署架构时，优先采用大数据云服务。如果目标云平台上没有对应的大数据
AZ故障域说明 AZ (Availability Zone) 是公有云的一个独立的故障域，一个AZ是由物理上互相隔离的数据中心组成，每个AZ都具有独立的电力供应、网络连接和硬件设施，公有云厂商通常会将不同的AZ部署在不同的地理位置，以提高系统的可用性和故障容错能力，AZ故障域的优点包括：
大数据任务调度平台设计 设计云上的大数据任务调度平台部署架构时，建议参考原则如下： 优先用大数据云服务：如果源端是自建的大数据任务调度平台和组件，在目标云平台上有对应的云服务，且功能、性能、兼容性都满足，经评估改造工作量很小，建议部署架构设计时，优先采用大数据云服务。如果目标云平
可用性定义 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：
跨AZ高可用设计示例 跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障
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
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