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任务适配和改造、任务调优、部署、测试和验证。 大数据应用迁移：是将基于大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境。 大数据迁移遵循如下的流程： 图1 大数据迁移流程 其中大数据应用的迁移请参考应用迁移上云，本章只对大数据应用迁移的特殊注意点进行描述。 大数据迁移流程每个阶段概述如下：
首先，根据企业设计的云运营模式，明确业务部门的应用团队与CCoE团队之间的责任边界，如企业采用了赋能与协同运营模式，CCoE团队负责平台层面的安全防护和集中安全运营，应用团队则需要负责应用系统及所需云资源的安全运营。然后在安全云脑中为CCoE团队和各个应用团队分配安全运营的工作空间，在保证各应用团队的安全职责清晰划
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。 应用程序的功能已被其他系统取代。 维护应用程序的成本过高，且其业务价值低。 应用程序的技术过时，难以维护和升级。 Retain 将应用程序保持在当前状态，不进行迁移。这通常是针对短期策略或正在进行更广泛的IT战略规划时的临时措施。
的最佳实践可让您的组织更好地对齐业务和技术战略，确保云化转型的成功。 CAF提供的方法、最佳实践、工具和模版来自于华为云、合作伙伴和客户上云、用云和管云的经验，华为云会持续基于不断积累的云化转型经验和认知升级对CAF进行迭代刷新，确保CAF提供的方法、最佳实践、工具和模版能够与时俱进。
云化转型之后预计将减少800万元~2400万元。 业务创新和市场扩张带来的新增收入 云化转型后，企业借助云平台的先进技术进行产品、服务和商业模式创新，基于云服务商的全球布局快速进军海外市场。如果通过业务创新和进军新市场可以为企业带来50万活跃用户，假设每个用户每年平均贡献收入60
全面云化的IT治理挑战 大型企业的组织结构复杂，往往拥有数十上百个业务单元（如子公司、事业部、产品线、部门或项目组等），每个业务单元负责建设1到多个应用系统。这些应用系统的全面云化转型将导致在云上同时存在数百个业务系统和海量云资源，而且包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访
ected Framework（简称WAF）定期审查和评估云环境，根据业务需求和 WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的五大支柱与精益化治理、确定性运维、全方位安全运营和精细化FinOps相结合，
平台工程提供自助服务功能，简化了基础设施配置、应用部署和管理等流程，让开发者更专注于业务逻辑的开发，而不是底层基础设施的管理。 加速软件交付: 通过提供预先配置好的环境、自动化流程和可重用的组件，平台工程可以显著缩短软件交付周期，更快地将产品推向市场。 提高运营效率: 平台工程通过自动化
产和供应链。通过对历史销售数据、市场趋势和供应链数据的分析，企业可以进行需求预测、库存优化和交付计划，减少库存成本、提高运营效率并提升供应链的响应能力。 创新产品与服务：大数据可以为企业的产品和服务创新提供有力支持。通过分析大数据，企业可以发现市场上的空白点和机会，掌握用户需求，
程，确保应用系统能够从各种故障中迅速恢复，即使在意外事件或高负载情况下也能持续提供服务。企业需要规划和实施故障转移策略、备份和恢复机制，以及定期进行灾难恢复演练，以验证应用系统的韧性。 安全性支柱 安全性支柱致力于保护信息、系统和资产的机密性、完整性和可用性。它涵盖了应用安全、数
即账号和权限设计、整体网络设计、整体安全设计、资源治理设计、运维监控设计、财务管理设计。 应用部署架构设计：应用部署架构是应用在云上的技术架构，应用部署架构要从接入层、应用层、中间件层和数据层来设计，包括每一层的云服务技术选型，同时还要考虑架构设计的6要素（即：可用性、性能、可扩
上云试点执行与总结 上云试点执行 试点应用选择好以后，上云迁移试点按照应用迁移小循环流程执行即可，最后输出试点总结： 图1 迁移小循环流程 上云试点总结 上云迁移试点总结旨在总结试点项目的成果、经验和教训，并为后续的大规模迁移提供指导和改进方向。这对于企业切实评估上云的收益、风险
、减少复杂性，并加速软件交付。 在运维和项目管理方面，云运营模式的设计对于高效协同CCoE和应用团队至关重要。根据企业内部的协作方式和应用系统的特征建立最合适的云运营模式，可以有效保障应用系统的敏捷迭代和稳定运行。同时，制定详尽的云化转型项目管理计划，涵盖项目计划、项目任命、进度
识别云化转型的驱动力是制定战略的前提，需要深入分析内部和外部因素，内部因素包括业务增长需求、成本优化需求、运营效率提升和业务创新需求等，外部因素包括市场竞争压力、客户需求变化、技术发展趋势和监管合规要求等。综合考虑这些内部和外部因素，总体上可以将云化驱动力分解为业务驱动力、技术驱动力和财务
算、网络管道、终端设备、边缘计算、操作系统、数据库、应用程序等多个层面交织在一起，形成了一个庞大而复杂的生态系统。每个环节都有可能成为安全漏洞的切入点，增加了整体安全管理的难度。此外，安全产业的碎片化现象加剧了这种复杂性。市场上安全厂商众多，各自提供不同的产品和解决方案，产生了大
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。数据应用可以是基于大数据分析的实时报表、可视化仪表盘、智能推荐系统、欺诈检测系统等。通过将大数据的分析结果与业务流程
个性化和客户体验：AI技术可以通过个性化推荐、智能客服和虚拟助手等方式改善客户体验。通过分析用户行为和偏好，AI可以向客户提供定制化的产品推荐和服务。此外，通过自然语言处理和情感分析等技术，AI可以实现更智能、人性化的客户服务，提高客户满意度。 智能生产和供应链管理：AI技术在生产和供
AM和合规审计系统等）的日常运维，各个业务单元的应用团队负责应用及所需云资源的日常运维，业务系统出现故障后两边协同进行故障定位和修复。在安全运营方面，CCoE团队负责平台层面的安全防护和集中安全运营，各业务单元的应用团队需要关注应用层的安全防护，如防止SQL注入等；在成本管理方面
型和业务快速发展带来的“不确定性”通过运维变成“确定性”，保障应用系统的长期稳定运行，减少故障和停机时间。 全方位安全运营则涵盖了数据安全、网络安全、访问控制等各个方面，构建全面的安全防护体系，保护企业核心数据和应用系统。最后，精细化FinOps 通过成本分析、优化和预算管理，帮
基础设施和服务框架，业务单元在需要新系统或应用时，可以快速集成和部署，避免了重复的建设和调试过程。业务单元可以将更多的精力和资源投入到自身的核心业务发展上。这种专业分工，使得业务单元能够更快地响应市场需求，加速产品和服务的创新，提升市场竞争力。 然而，实施集中化IT管理也需要企业
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