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在正式实施双AZ高可用方案前，需要充分的测试和验证来评估应用程序在不同AZ之间的延迟情况。通过模拟真实负载的压力测试，来记录不同AZ之间的应用调用延迟，用于评估是否满足业务的需求，并做出相应的决策。 父主题： 可用性设计
形成全局性的安全态势感知。 同时，合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规，如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法，欧盟的GDPR，金融行业的PCI-DSS，医疗行业的HIPPA等，对数据隐私和网络安全提出了严格的要求。企业需要投入大量的资源来满足不同地区和行业的合规标准，增加了管理负担。
响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的，很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分，有助于降低迁移中对其它业务域的影响。 批次内紧耦合：批次划分时，确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流，包括数据共享场景。
等方面的信息。用于后续大数据调度平台的选型和方案设计。 调研现有的大数据任务调度平台的类型，例如Azkaban等，了解它们的特点和适用场景。 调研现有大数据任务调度平台的版本，并了解最新版本的功能更新和改进。 确认任务调度平台是否支持当前使用的大数据框架和技术，例如Hadoop、
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； 针对网络资源，吞吐量是评价数据处理执行的速率；
基础环境调研的主要是企业当前的IT基础架构的现状和上云需求，包括资源信息、组网信息、安全架构、运维架构、访问权限管控、资源计量计费等。调研的方式主要是从IT系统导出（如CMDB、CMP、虚拟化管理软件），并结合问卷访谈。基础环境的调研主要是找企业的运维团队。调研人员会与企业的运维团队合作，收集与基础环境相关的数据和信息。
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。有些服务
去中心化运营模式是常见运营模式中最简单的一种，如下图所示。在这种运营模式中，所有业务系统都由专门的应用团队独立运营，应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资源的成本管理。中心IT团队仅负
6R策略是指将现有的应用程序和数据迁移到云端的六种不同方式，如下图所示。 图1 6R策略 以下是6R策略的含义和适用场景。 表1 6R策略的含义和适用场景 策略 含义 适用场景 Retire 停止使用应用程序或其组件，因为它不再需要或有更合适的替代方案。这并非严格意义上的“迁移”，而是对现有应用的淘汰。 应用程序不再被业务使用。
调研应用上云需求 调研内容包括当前应用上云的需求和约束条件： 迁移时间窗 切换时间窗 目标架构的要求（功能、性能、可用性、安全、成本、可扩展性、可运维性） 回退要求 业务的关联关系确认。 调研方式包括人工访谈或Workshop头脑风暴，可以与前面2项调研内容合并调研，减少调研次数。
得更多的市场份额和收入。 拓展新市场: 云平台的全球覆盖能力，使得企业更容易进入新的市场，拓展业务范围，接触到更广泛的客户群体，从而增加收入。 提升客户体验: 云平台可以提供更稳定、可靠和高性能的服务，提升客户满意度和忠诚度，从而增加收入和客户留存率。 业务创新: 云平台的灵活性
迁移方法和策略：总结采用的迁移方法和策略，描述采用的技术、工具和流程，以及与迁移相关的关键决策。 成果评估：评估上云迁移试点的效果，包括成功迁移的应用程序数量、迁移过程中的问题和挑战，以及解决方案和改进措施等，总结迁移试点对企业的业务影响和收益。 技术和性能评估：评估试点迁移后的系统和应用程
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、计算和管理组件）迁移到新的运行环境，包括集群的重新配置和数据迁移。集群迁
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。
大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部署架构的设计方法。大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素。 在做云上架构设计时，企业可以参考TOGAF的架构设计方法论，可以
瓶颈并做出相应的优化和调整，确保在正式迁移之前获得良好的性能和用户体验。 成本控制：迁移试点提供了一个机会，让企业更准确地评估上云迁移的成本，通过试点阶段的实际操作，企业可以更好地理解云服务的费用结构、资源消耗情况以及可能的隐藏成本，这有助于避免意外的成本增加并优化资源利用，以实现成本控制的目标。
和远程协作的效果。这将带来更高效的工作流程和全球范围内的合作机会。 虚拟商店和数字资产：元宇宙为企业提供了创造虚拟商店和销售数字资产的机会。通过元宇宙平台，企业可以展示和销售虚拟产品、数字艺术品和虚拟房地产等。这种数字化的商业模式可以创造新的收入来源，并且具有全球触达的潜力。 虚
了传统中介机构的需求，降低了操作风险。 智能合约和自动化执行：区块链上的智能合约是一种自动化的合约机制，能够根据预先设定的条件和规则自动执行。这在供应链管理、金融服务等领域具有广泛的应用。智能合约可以提高交易的效率，减少人工干预，降低成本，并防止欺诈和纠纷。 去中介和减少摩擦：区
市场趋势、需求变化以及潜在风险。这有助于做出准确的决策，提高业务的竞争力。 个性化营销和客户关系管理：大数据技术可以帮助企业更好地了解客户，实现个性化的营销和客户关系管理。通过对客户行为、兴趣和偏好的分析，企业可以精确地进行定制化的产品推荐和营销活动，提高销售转化率和客户满意度。
以获得有价值的洞察，用于改进产品质量、优化运营流程和预测需求变化。 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
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