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主导云化转型战略的技术规划和路线图制定，确保云化转型战略与公司业务战略对齐。 协调IT团队和其他业务部门的合作，确保技术方案符合业务需求。 管理云服务商的选择和合作关系。 监督云化转型项目的实施，确保项目按计划推进。 首席运营官（COO） 优化业务流程，提升运营效率和质量。 确保业务连续性，降低运营风险。
首先是设计云化转型的愿景。愿景是组织对未来的期望和蓝图，是全体员工共同努力的方向。在制定愿景时，需要结合组织的使命、价值观以及对行业发展的洞察。愿景应该具有前瞻性、鼓舞性和指导性。例如，一个有力的愿景可以是：“通过云化转型，我们将构建一个灵活、高效、安全的数字化平台，赋能业务创新
敏捷性、增加收入等。 审批和监控预算：负责审核和批准云化转型相关的预算，并监控预算执行情况，确保资金的合理使用和成本的有效控制。 人力资源管理：负责CCoE成员的招聘、选拔、培养和留任，打造一支稳定和高绩效的CCoE组织。 跨部门协作：促进业务部门、IT部门和其他相关部门之间的沟
当企业云化转型的规模逐步变大，云化转型进入运维治理阶段的时候，可以将小型化的CCoE组织逐步扩大，增加更多的运维治理阶段所需的关键角色，如云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员、应用运维管理员、云治理专家、安全运营工程师、云成本运营工程师等，逐步演进到如下全功能的CCoE组织。 图2 全功能CCoE组织架构
平台工程对企业带来的价值如下： 提升开发者体验: 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。
、CMP、虚拟化管理软件），并结合问卷访谈。基础环境的调研主要是找企业的运维团队。调研人员会与企业的运维团队合作，收集与基础环境相关的数据和信息。 一种常见的调研方式是通过企业内部的IT系统导出信息，例如配置管理数据库（CMDB）、云管理平台（CMP）、虚拟化管理软件等。这些系统
企业面对这些问题时，发现难以精细化管理云成本，也难以选择最优的成本优化路径，且优化后的效果难以持续，因此FinOps必须被提上日程。 FinOps是“Finance”和 “DevOps”的结合，推崇业务团队和工程团队（IT团队）之间的沟通和协作，目的是解决企业管理云成本难题。按照FinOp
0、ISO 27001等）的管理经验。 优秀的安全策略制定和技术指导能力。 IT部门 安全运营工程师 设计并实施持续安全运营方案。 负责云平台的日常安全监控与运维，及时发现并处理安全事件。 执行漏洞扫描、补丁管理和安全配置加固。 实施访问控制、权限管理和日志审计，确保系统合规性。
在成本管理方面，CCoE团队负责集中化的成本管理，包括集中化的成本计划、成本监控、成本分析和成本优化等，各业务单元的应用团队需要负责针对云资源打上成本标签。 图1 赋能和协同运营模式 赋能和协同运营模式兼具上述两种运营模式的优点： 平衡集中控制和敏捷性：既能保持集中化管理和控制，
LandingZone（着陆区），基础环境设计包括6个方面，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
应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资源的成本管理。中心IT团队仅负责制定统一IT标准和IT流程，通过发文的方式让各个业务系统采纳，并监管业务系统的执行情况，但没有办法强制业务系统执行这些
优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。 数据安全和权限管理：审查和加强数据的访问控制和权限管理机制。确保只有经授权的人员可以访问敏感数据，并采取适当的加密和脱敏措施保护数据安全。 自动化任务调度：确保大数据任务调度
方案设计的反模式 在做上云方案设计时，可能会遇到一些反模式，这些模式如果不加以识别和避免，可能会降低系统的性能和安全性、造成不必要的成本浪费、增加维护难度，甚至导致项目的失败。以下是一些常见的上云方案设计时的反模式。 资源配置不合理 目标架构设计时，未根据业务负载需求合理配置资源
群和大数据任务调度平台的迁移，大数据应用的迁移方法请参考应用迁移上云，本节只介绍差异部分。 大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、计算和管理组件）迁移到新的运行环境，包括集群的重新配置和数据迁移。集群迁移需要考虑数据的迁移方式、网络传输速度、兼容性和数据一致性等因素。 大数据任
E团队更容易识别出各个业务系统所需要的公共资源，进而集中部署和管理这些公共资源，同时也需要通过集中化的手段统一管理所有业务单元下的云资源，并进行集中的安全运营和成本管理。应用团队完全不用关心基础设施和云资源的部署和管理，可以将主要精力放在应用的设计、开发、测试、部署和运维工作上。
连续性，请参考章节制定云化目标 。 量化业务收益：基于前面制定的云化目标，对其进行收益分析，将其转换为财务收益，以便进行项目ROI评估，为管理层的战略决策提供依据，请参考章节分析云化收益 。 持续跟踪和评估业务收益： 定期评估云化转型的业务收益，并根据实际情况调整云化目标。 云化战略缺乏与干系人的对齐
能模块在云环境中能正常稳定运行。 资源未打标签 该反模式是指云资源未正确打标签，导致资源管理困难，增加了查找、监控和管理的复杂性。 优化建议：所有创建的云资源都要打好标签，方便后续的运维管理和成本优化。 通过识别和避免这些反模式，并参考行业最佳实践和成功案例，可以更加科学实施上云
列表。 配置与变更管理 配置和变更管理对保障应用系统的安全起着重要作用。企业需要对所有应用系统进行配置管理，包括提取配置模型(配置项类型、各类配置项属性、配置项间的关系等)，记录配置信息等。并通过专业的CMDB工具对配置项、配置项的属性和配置项之间的关系进行管理。 应用系统的各项
高客户满意度。 智能生产和供应链管理：AI技术在生产和供应链管理方面的应用可以提高生产效率和供应链的可视化与规划。例如，利用机器学习和物联网，可以实现智能制造和预测性维护，提高生产线的运行效率和设备的可靠性。同时，AI还可以优化供应链中的库存管理、运输计划和交付路线，减少成本并提升响应能力。
代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署，从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志和监控：通过集中管理日志和监控数据，可以实时了解系统运行状况，并及时发现和解决问题。选择适当的日志管理和监控工具，并定义关键指标（KP
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