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敏捷项目管理需要基于敏捷管理工具实现，将敏捷管理流程和工具结合形成快速闭环的过程管理能力。常用的敏捷管理工具包括Jira，也可以使用华为云提供的云原生项目管理工具CodeArts Req。CodeArts Req和华为云的云原生DevOps工具链CodeArts的其他工具无缝打通，可以有效提升端到端项目管理和应用交付的效率。
式和业务系统的特点设计最佳的云运营模式，以最大化云计算带来的业务价值。云运营模式需要明确CCoE团队和应用团队之间的责任界面和协作机制。华为云基于大量企业的云化转型经验，总结了以下三种云运营模式。 父主题： 云运营模式
据库，或者共享同一个数据库。选择适合您的需求的数据库解决方案，并确保数据的一致性和可靠性。在云环境中，您可以考虑使用托管的数据库服务，如华为云RDS、GaussDB等。另外，还需要考虑如何处理跨多个微服务的数据事务和数据一致性问题。一种常见的方法是使用分布式事务管理器（如Saga
据的可用性和完整性。 自动故障恢复：设置自动化故障转移机制，在一个AZ发生故障时，自动将应用程序切换到其他可用的AZ上，以快速恢复服务，企业可以利用容器编排工具、自动化脚本或云服务提供商提供的故障转移功能来实现自动故障恢复。 监控和警报：设置监控和报警机制，实时监测每个AZ中的应
leader的正常选主。 Kafka-Broker数据节点高可用：Kafka-Broker节点3AZ分布(2+2+1)。Topic副本至少设置3副本，设置unclean.leader.election.enable参数为true，在3AZ其中任意一个AZ整体宕机情况，确保集群始终最少有一份副本。
业务相关 - 是 - - - 环境清单核对 应用清单检查并刷新启停 研发相关 - 是 - - - - 研发相关 - 是 - - - 环境（源端、目的端、迁移任务、执行脚本）检查 云服务基础检查项 运维相关 - 是 - - - 数据库检查项 运维相关 - 是 - - - 运维相关 - 是 -
指标模式：基于资源的性能指标（如 CPU 利用率、网络流量均值）创建报警任务，当指标数据满足指定的报警条件时，触发报警并执行资源扩缩容。 固定数量模式：设置最小/最大期望资源数量，当实例数量低于下限/超过上限时，系统会自动添加/移出资源，使得资源数量等于下限/上限。 手动模式：手动进行弹性伸缩
根据不同场景选择不同的解决方法，并且结合多种方法，这样可以更容易地找到一种与需求符合的方法； 不断迭代的方法，使用数据驱动来优化资源类型和配置选项的选择； 性能度量 设置性能度量和监控指标，以捕获关键的性能指标； 使用可视化技术呈现性指标和性能问题（如：异常状态、低利用率等）； 性能监测 确定监控范围、度量和阈值；
资源，导致资源过度分配或不足，从而增加成本或影响性能。 优化建议：根据业务需求和应用特点，选择合适的云资源规格，可以采用自动扩展策略，合理设置包周期和按需资源的比例，定期监控资源使用情况，持续优化调整。 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。
可直接通过CMDB获取依赖关系。 图4 CMDB法 图5 CMDB法示例 关联分析工具法：可以通过专门的关联分析工具进行关联分析，比如华为云的MgC工具，也可以采用业界的一些关联分析工具。 表1 关联分析工具表 软件名称 是否商用 说明 Dynatrace 商用 Dynatra
文件数据一致性对比方式 类型 对比项 工具 描述 对象存储 对象数量 OMS OMS迁移工具，通过MD5校验文件完整性和比对两边桶对象数据量是否一致。 文件存储 文件数量 rclone Rclone迁移工具，使用MD5哈希值来验证文件的完整性。同步后会再对比源端和目的端文件数量。 rsync rsy
组织的资源和能力现状，确保目标是可实现的。通过上述云化成熟度评估，您正好能够掌握组织当前的能力现状和差距，可以有针对性地制定云化目标，避免设置过高或过低的目标。 为了制定可衡量的云化目标，需要针对云化驱动力设计合理的量化指标，方便组织的管理层进行跟踪和评估云化转型的实际效果。我们针对上述各种驱动力设计了以下量化指标。
应用层先做读写分离改造，然后停止写服务，读不停 应用层修改代码，拆分读写服务 应用层服务没有读写分离的场景 复杂 大 中间件层/数据层直接回收写权限 中间件层/数据层设置业务账号只读，收回写权限 直接回收写权限，业务系统会报错，需要做相关轻微改造处理这些报错 简单 轻微改造 网关拦截 服务网关（Gateke
组建调研评估团队 在企业上云过程中，组建一支高效的调研评估团队是至关重要的。该团队将负责开展详尽的调研工作，评估企业现有的IT基础设施、业务需求和上云的收益，确保上云策略的有效性和可行性。调研评估团队由来自不同部门的成员组成，企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一
ost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 上述流程的执行对象是应用迁移分组，一个迁移批次通常包含一个或多个应用迁移分组，需要重复执行上述
列等进行交互，并确保数据持久性和可靠性。 安全性和监控：确保容器化环境的安全性，例如限制容器的权限、使用安全的镜像源、进行漏洞扫描等。同时设置监控系统，以便实时监测容器的性能和运行状态。 测试和部署：在容器化改造完成后，进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和性能测试。确保应用程
组建方案设计团队 在企业推进上云方案设计的过程中，构建一个高效且专业的方案设计团队是确保项目成功的关键。该团队将负责设计全面的上云方案，涵盖上云技术架构、业务架构优化、成本效益分析、安全合规等多个维度，以保障上云方案的可行性。企业可以参考前述的CCoE组织架构和角色职责，组建出一
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
洞见和决策支持。 任务调度： 大数据平台通常需要处理复杂的数据作业。任务调度系统（如Azkaban等）用于管理和调度各种数据处理作业，可以设置作业的依赖关系、调度频率、重试策略等，以确保作业的顺利执行和任务的准时完成。 数据应用： 大数据平台的最终目的是为业务提供有价值的数据应用
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
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