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成本计划 匹配企业管理模型，确保未来成本可追溯 云财务管理的基础是树立成本责任制，让各部门、各业务团队、各负责人参与进来，为各自消耗云服务产生的成本负责。 华为云为客户提供了多种工具，以帮助客户合理规划组织，确保成本可追溯。 大型企业或集团公司可以使用企业组织+多账号的方式，通过账号隔离资源和成本
设计标签方案 简介 标签最佳实践 典型使用场景 父主题： 方案设计
云服务选型 计算服务选型 存储服务选型 网络服务选型 父主题： 调研评估
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
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公司整体业务战略的紧密结合
验证 数据校验 数据库的对比方法有数据库内容对比、对象对比、行数对比，文件的对比方法有文件数量对比，大小对比，内容对比。具体的数据对比的方法请参考章节数据验证的内容。 任务验证 大数据任务迁移后，要确保作业能够正常运行、产生准确的结果，并且满足性能要求。一般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率
大数据 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
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
确定性运维 确定性运维是华为云基于自身多年的云服务运维经验沉淀的一套运维理念、方法论和最佳实践，可以帮助企业在云上高效运维自建和采购的业务系统，确保这些业务系统在云上能够持续高效稳定运行。 确定性运维旨在构建可防、可控、可治的运维管理体系。通过高质量的产品开发，严谨的运维流程和制度来降低故障的概率
Landing Zone参考架构 公司IT治理架构 组织和账号设计 整体架构设计 身份和权限设计 整体网络架构 公共服务管理 多账号统一管理 数据边界 父主题： Landing Zone设计
大数据架构设计 设计原则 大数据集群设计 大数据任务调度平台设计 大数据参考架构 华为云大数据组件 父主题： 方案设计
大数据调研 平台调研 数据调研 任务调研 父主题： 调研评估
精益化治理 概述 组织分级分域管理 精细化权限控制 集中化IT管理 全方位数据边界 精细化成本运营 父主题： 运维治理
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
元宇宙 元宇宙是一个虚拟的数字世界，通过增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术与现实世界互动。以下是元宇宙如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 交互与协作：元宇宙技术可以提供更加沉浸式和互动性的体验，使得用户能够在虚拟环境中进行交互和协作。企业可以利用元宇宙创建虚拟会议
成本分析 成本分配驱动业务方承担财务责任 成本分配支撑企业将成本分配到各业务团队中，使得各业务团队的成本清晰可见。根据清晰的成本，业务部门可准确定价，并平衡成本、稳定性和性能，经济高效的提供领先方案。企业管理者基于数据决策各业务的云开支， 保障核心业务和战略业务方向的支出，不超支，
安全架构设计 安全架构设计简介 安全责任共担 安全设计原则 安全参考框架 父主题： 顶层规划
简介 标签是用于标识和分类云资源，通常由键（Key）和值（Value）组成。当用户拥有相同类型的许多云资源时，可以使用标签按各种维度（例如用途、所有者或环境等）对云资源进行标识和分类，然后基于标签进行资源筛选、成本归类和细粒度权限设置等，从而简化资源管理和优化成本。 如下图所示，用户为每个云资源分配了两个标签
成本预算计划 企业上云过程中，可以利用华为云的成本中心进行成本预算计划和管理。通过华为云的成本中心，企业可以实现对云开支的全面预算管理和监控，提高资源利用率，降低不必要的支出。合理的预算计划和持续的成本优化将有助于企业在云环境中获得更高的投资回报，实现业务的数字化转型目标。 制定预算计划时
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
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