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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
云上可扩展性 云相较于传统IDC非常大的一个优势具备丰富的资源和强大的扩展能力；根据业务场景的不同需求，可以将扩展能力分成如下3类： 纵向（垂直）扩展：适用于单体应用、独立应用、有状态应用等场景下，随着业务不断发展和变化，需要快速升级硬件以应对业务变化。如在进行一些促销活动时，对资源的需求往往比正常要高出多倍
Runbook Checklist设计 Runbook Checklist记录了正式切换前需要准备和执行的操作，通常包括如下几个方面： 人员和场地准备 核对参与切换人员，并通知，包括内部人员和第三方配合人员通知和时间核对。 建立切换保障群，切换期间在保障群里进行切换相关公告和通知。
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、风险和挑战
为什么要上云试点 上云迁移试点是企业在进行大规模上云迁移之前的重要步骤，它能够帮助企业在大规模迁移之前充分了解和评估各种因素，通过试点上云迁移流程与相关配置，企业可以提前识别出相关风险，为后续大规模上云迁移提供经验。 风险控制：上云迁移是一个复杂的过程，涉及到不同的系统和业务。通过进行迁移试点
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，组建出一个全面且专业的上云方案设计团队
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、
Runbook操作步骤设计 Runbook中的每一步操作，都有明确的操作步骤、操作命令/脚本、串/并行标记、操作人、确认人、预估开始时间、结束时间、预估执行时长。切换方案不同，对应的Runbook的操作步骤也不同。切换方案可以分停服切换和不停服切换。不停服切换方案对应用架构的要求比较高
人员安全管理 企业需要对IT部门内的员工以会接触到企业敏感数据的员工进行人员安全管理，主要包括安全意识教育、安全能力培训、重点岗位管理和安全违规问责等。 安全意识教育 为了提升全员的信息安全意识，规避信息安全违规风险，保证业务的正常运营，企业可以从意识教育普及、宣传活动开展、承诺书签署三个方面开展安全意识教育
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