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人工智能是模拟人类智能的技术和方法，在各个领域都发挥着重要作用。以下是AI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： 自动化和智能决策：AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如，利用机器学习算法，企业可以自动处理大量的数据，识别模式和趋势，进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务
Operations 开发与运维 DevSecOps Development, Security, and Operations 开发、安全与运维 DEW Data Encryption Workshop 数据库安全服务 DSC Data Security Center 数据安全中心 ECS
财务驱动力 云化转型带来了大量的财务收益，包括按需付费，降低成本和新增收入等，对CFO和财务主管极具吸引力。 降低成本 传统模式（自建数据中心）下企业按照预测的业务峰值需求提前采购硬件和软件等IT资源，为了避免在高峰期出现性能瓶颈或服务中断，通常会过度采购资源。但实际业务负载具有
如何将用户进行分组？又应该为用户组设置哪些权限？ 云资源、数据和应用如何满足国家、行业和企业自身的安全合规标准？ 误操作、恶意操作和权限错配在所难免，如何规避由此产生的风险？ 员工密码和密钥容易丢失或泄露，如何避免由此带来的数据泄露风险？ 在尽量保留原有IT治理模式的前提下，如何将其迁移到公有云上？
演练效果展示 识别未知问题：演练环境可以帮助发现一些未识别到的问题，比如某系统在切换过程中，涉及的应用都已关停，但是仍然有session在连接数据库，导致数据一直无法静止，定位发现某第三方店铺在店铺关停后仍然在做一些操作等。企业可以根据识别的未知问题，有针对性的调整和优化切换方案，提高切换上线的成功率。
应用迁移上云简介 应用上云迁移是指将应用的接入层、应用层、中间件层和数据层迁移到云端的过程，迁移策略采用Rehost或Replatform，不含Refactor（应用改造），数据层包含对象存储、块存储、文件存储、关系型数据库、非关系型数据库。 应用上云迁移遵循如下的流程： 图1 应用迁移小循环
安全是一项系统工程，适用木桶原则，任何一项安全短板都会降低整体安全性，因此要避免安全短板的出现。 人和数据分离（Separation of people and data） 利用工具和管理机制减少人员直接访问和处理数据的必要性，减少处理敏感数据时出现人为错误和人为删改的风险。 DevSecOps 将安全性纳入到整
验证 数据验证 业务验证 父主题： 应用迁移上云
批次规划 概述 迁移批次规划的方法 大数据迁移批次规划说明 父主题： 方案设计
云上创新 概述 人工智能 大数据 区块链 元宇宙 物联网 父主题： 采用实施
设计云上目标架构，确保技术选型合理、资源配置最优，并为各项技术决策提供咨询。 数据架构师：由IT主管指派，来自IT部门的大数据团队，负责设计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
采用实施 概述 组建实施团队 基础设施部署 应用迁移上云 大数据迁移 应用现代化 云上创新 采用实施的反模式
调研评估 概述 组建调研评估团队 基础设施调研 应用系统调研 大数据调研 调研方式 云服务选型 调研评估的反模式
设计迁移方案 迁移方案概述 接入层迁移方案 应用层迁移方案 中间件层迁移方案 数据层迁移方案 父主题： 应用迁移上云
迁移 接入层迁移实施 应用层迁移实施 中间件层迁移实施 数据层迁移实施 迁移实施常见问题 父主题： 应用迁移上云
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
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
方案设计 概述 组建方案设计团队 基础环境设计 应用架构设计 大数据架构设计 制定6R策略 设计标签方案 上云试点 批次规划 成本预算计划 方案设计的反模式
云服务性能测试（以数据库为例） 对于大多数应用系统来说，整个系统的瓶颈往往在数据库。因为应用的其他组件，例如网络带宽、负载均衡、应用服务器、中间件等比较容易实现水平扩展，但对于数据库，由于数据一致性要求高，多数业务系统仍然采用数据库主备方式实现，未实现数据库的分布式架构。 常用的数据库相关指标有：
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
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