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细粒度操作：将云资源的读、写、列表等操作进一步细化，对其细化操作进行鉴权，并将这些细化操作变成可供用户配置的权限操作。以云主机为例，将其读操作细化为读取规格、读取标签、读取服务器详情、读取挂载的磁盘、读取网卡等细粒度操作，这些细粒度操作在用户配置权限的时候是可以自由选择的，这样就可以将权限控制到用户所需的最小操作集合。
调研应用部署架构 应用部署架构的调研是在试点迁移或大规模迁移阶段进行的，应用部署架构是基于单个应用进行调研的，主要调研应用的四层部署架构，即接入层、应用层、中间件层和数据层，同时还要调研每一层技术组件的详细信息，比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下： 调研应用的四层部署架构 收集接入
云服务商的合规基础，但仍需对自身的应用和数据进行合规管理。 华为云对云安全整体设计和实践更侧重于为您提供完善的、多维度的、按需定制和组合的各种安全和隐私保护功能和配置，涵盖基础设施、平台、应用及数据安全等各个层面。同时，不同的云安全服务又进一步为您提供了各类可自主配置的高级安全选
不适用于特殊场景，例如需要复杂的交互和手动干预的场景 可能存在的依赖问题，资源编排中的某些资源可能依赖其它资源的创建和配置，如果依赖的资源不存在或配置不正确，可能会导致资源编排失败 限制，可能存在的限制，如无法直接控制操作系统，不支持所有类型的资源等 父主题： 部署
阅读现有的文档和技术资料，包括应用程序的架构图、部署说明和运维手册等。这些资料可以识别出应用程序的关键依赖和集成点。 与开发团队和运维团队沟通 与应用程序的开发团队和运维团队进行沟通，了解他们对系统依赖关系的认识和理解。他们可能提供有关应用程序的详细信息、依赖关系的描述以及与其他系统的集成情况。 代码分析
告时提供清晰的成本构成。 更简化的账单管理和分析：使用标签可以大大简化账单解析工作，让财务人员能够快速理解和审核账单内容。此外，还可以利用标签进行详细的费用分析，找出节省成本的机会点。 更准确的决策：准确的标签信息为管理层提供了基于事实的数据基础，帮助他们做出更明智的投资决策。
数据验证 数据验证标准 迁移完成后，需要对源端和目的端数据做一致性比对，对于数据一致性比对的精度，不同的场景有不同的要求。一般来说，核心业务的数据库表要求源端和目的端100%一致；对于大数据类业务中的部分场景，例如用户画像计算等，可以约定原始数据90%一致。如下是一个参考标准，可根据实际情况调整：
切换前需确保源端、目的端、迁移任务状态正常，执行脚本准备就绪。 源端检查：首先，检查是云专线同步带宽是否有超带宽的告警，评估是否需要进行带宽的扩容，其次，对源端应用和数据库进行告警监控等的观测，确保源端告警清理，状态均正常。 目的端检查：通知云厂家进行资源日常状态的巡检和高可用性检
云化转型的愿景和业务目标，分享他们对未来的期待，并表达对员工的期望。例如，CEO可以说：“云化转型是我们迈向数字化未来的重要一步，它将赋能我们的业务创新，提升客户体验。我相信，在大家的共同努力下，我们一定能够实现这个目标。”这种正式的发布能够增强战略的权威性，激发员工的参与热情。
提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测性维护，提高生产线的运行效率和设备的可靠性。同时，AI还可以优化供应链中的库存管理、运输计划和交付路线，减少成本并提升响应能力。 创新商业模式：AI技术为企业创造了许多新的商业模式和市场机会。例
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。更重要的是，应用团队的缺席会阻碍DevOps和自动化的推进，限制创新，最终导致云化转型无法带来预期的业务价值。
保障：业务切换后进行一段时间的实时监控和特别运维保障。 调研 应用迁移小循环需要调研的信息主要集中在单个应用级别，前面阶段获取的调研信息可以复用。 本阶段主要是“由粗到细”打开到能够指导迁移实施的详细程度。 调研方法请参考应用系统调研的内容，需要调研的内容包括应用的技术架构、详细的组件信息。 图3
安全检查和漏洞修复：进行安全检查，查找可能存在的漏洞或弱点，并采取适当的补救措施来加强安全性。更新和修补系统和软件，确保使用的组件和版本都是最新的，并及时应用安全补丁。 备份和灾难恢复策略：评估和设置新的备份和灾难恢复策略，确保数据的安全性和可恢复性。执行定期备份，并进行灾难恢复演练来验证备份的可用性和恢复过程。
大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，对于企业来说，如何收集、存储和分析大数据具有重要意义。以下是大数据如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 数据驱动决策：大数据分析可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，为决策提供支持。通过对历史数据和实时数据的分析，企业可以
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 在迁移后，验证作业的执行性能，包括运行时间
困难，增加了查找、监控和管理的复杂性。 优化建议：所有创建的云资源都要打好标签，方便后续的运维管理和成本优化。 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
中橙色曲线和蓝色曲线之间的部分就是云模式下的成本浪费，这种浪费是由很多原因造成的，比如在业务高峰期间申请的云资源没有及时释放掉，在后面的运维治理章节，我们将详细描述如何进行成本优化和持续成本运营。 新增收入 云计算不仅可以降低成本，还可以帮助企业创造新的收入来源： 缩短产品上市时间:
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
迁移实施常见问题 关于迁移实施过程中的常见问题及答案，请查看如下链接。 主机迁移服务SMS的常见问题。 Redis数据迁移常见问题。 对象存储迁移服务OMS的常见问题。 数据库迁移的常见问题。 父主题： 迁移
步骤发生执行失败时的决策项，细分失败场景，决策是回退还是继续进行，防止切换当天决策组讨论时间较长，无法决策的情况发生。 回退决策点设计原则如下： 每个切换阶段设计最晚的执行完时间，超时需要决策是否进行回退。 核心表数据比对结果不一致，需要决策是否回退。 核心的P0测试用不通过，需要决策是否回退。
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