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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。
ble）、相关的（Relevant）和有时限的（Time-bound）。例如，如果组织经常因为业务系统中断导致收入减少和品牌受损，可以制定一个具体的业务目标：“在未来一年，将业务系统的可用性从99%提升到99.9%”。在设定云化目标时，您还需要充分考虑组织的资源和能力现状，确保目
似业务逻辑的关联数据集合到一起，比如销售主题域、供应链主题域、日志处理主题域等。每个主题域有专门的数据处理流程、分析模型和相关业务逻辑，以支持特定的业务需求和分析目标。大数据迁移批次规划的参考原则如下： 按主题域进行分批： 按主题域分批需要考虑2个相关性，数据相关性和任务相关性。
企业在云上的数据架构，包括数据存储、数据处理、数据集成和数据治理。 应用架构师：由业务主管指派，来自业务部门的应用团队，负责设计和管理业务系统在云上的应用架构，包括应用的架构模式、技术选型、部署方式等，确保应用的性能、可扩展性、安全性和可靠性。 业务专家：由业务主管指派，来自业务
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
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
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
主备秒级切换，主备切换时VIP漂移至新的主节点，应用感知小（只在切换瞬间有秒级中断）。 支持挂载只读节点，只读节点亦可跨AZ部署 图7 MySQL高可用设计示例 数据层- MongoDB高可用 DDS副本集支持跨三AZ部署、三个节点（默认为三节点、最多可支持七节点）分别部署在三个AZ，利用Mongo原生的复制能力进行数据同步。
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： 高可用性：将应用程序和数据部署在多个AZ上，确保即使一个AZ发生故障，其他AZ仍可提供服务，保证应用程序持续可用。
这是整个过程的核心环节。评估人需要根据之前确定的评估范围和问题，逐一进行认真、客观的答复。在答复过程中，应当全面考虑组织在各个评估问题的实际情况，提供具体的数据和实例支持。如果评估人对某些评估问题存在疑问，应及时与评估专家联系，安排集中答疑，确保对问题的理解准确无误。执行评估时，应避免主观臆断，基于事实进行
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。
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。
过试点上云迁移流程与相关配置，企业可以提前识别出相关风险，为后续大规模上云迁移提供经验。 风险控制：上云迁移是一个复杂的过程，涉及到不同的系统和业务。通过进行迁移试点，企业可以在小范围内验证整个迁移流程的可行性，发现潜在问题并及时解决，确保后续的大规模迁移顺利进行。同时试点还可以
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。
和切换方案的输入，将问题和影响降到最低。 通过识别并避免这些反模式，可以更加高效准确地进行上云调研评估，为企业的上云决策和方案设计提供有力支持。 父主题： 调研评估
如果一个分批很大，首先要将关联关系打开，识别出强关联和弱关联，将弱关联断开，拆分成较小的分批迁移，降低风险。 同一供应商的系统安排在同一批或相邻的批次上云 同一供应商的多个系统之间耦合度较高，将这些系统的上云时间安排在一起，更有利于供应商在一段较短的时间内集中人力资源，确保各项目组之间的协同，有利于上云迁移实施的顺利开展。
、安全性和可扩展性。 沟通和协作: 与利益相关者（包括业务部门、IT部门、财务部门、云服务商等）进行有效沟通，确保项目信息透明，并获得各方支持。 风险管理: 识别、评估和管理项目风险，制定应急计划，并将风险最小化。 变更管理: 管理项目变更，确保变更得到适当的评估和批准，并对项目的影响最小化。
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
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。
应用现代化已经成为很多企业开展数字化转型过程的必然选择。传统应用要向现代化应用演进，应用现代化要结合应用实现和云平台能力综合考虑。云平台支持应用现代化进行分层解耦，应用聚焦业务逻辑，尽可能将DFx（Design for X）及治理等公共能力建立在云平台上。 图1 现代化应用发展趋势
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