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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。
与应用程序的开发团队和运维团队进行沟通，了解他们对系统依赖关系的认识和理解。他们可能提供有关应用程序的详细信息、依赖关系的描述以及与其他系统的集成情况。 代码分析 仔细检查应用程序的源代码，特别是配置文件和代码中涉及的外部依赖关系。因为有些依赖关系可能由代码直接指定。 系统扫描和监控
时提高可伸缩性和弹性。 持续学习和改进：DevOps是一个持续演进的过程，团队应该不断学习和改进工作流程。通过持续反馈、迭代和改进，可以逐步优化开发与运维的协作方式，提高交付速度和质量。 这些是实现开发与运维现代化的一些关键实践。但请注意，具体的实施方式可能因组织的需求和现状而有
与ai系列相比，采用鲲鹏处理器，价格更低 深度学习、科学计算、CAE 以下是ECS服务的选型原则： 业务适用：满足业务需求是选型的第一原则，除CPU、内存外，要特别重点关注带宽需求，通常同一系列的实例规格越大支持的带宽越大。 性价比：在能够满足业务需求的情况下，需要考虑低成本的选型方案。例如：同规格
务开发自己的加密应用。关于DEW服务的详细功能和详细使用方法，请参考官网帮助文档。 主机安全 主机安全服务（Host Security Service，HSS）是以工作负载为中心的安全产品，HSS通过对主机、容器进行系统完整性的保护、应用程序控制、行为监控和基于主机的入侵防御等，
运维治理阶段是一个持续改进的循环，您需要基于Well-Architected 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
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。 应用系统的各项变更都是影响应用系统安全稳定运行的因素。生产环境中的操作系统、数据库、中间件和应用程序等的变更，包括软件更新、配置改变等，都需要通过有序的活动进行变更
以及试点的时间、地点、参与人员等信息。 迁移方法和策略：总结采用的迁移方法和策略，描述采用的技术、工具和流程，以及与迁移相关的关键决策。 成果评估：评估上云迁移试点的效果，包括成功迁移的应用程序数量、迁移过程中的问题和挑战，以及解决方案和改进措施等，总结迁移试点对企业的业务影响和收益。
过程中的能力现状，通过生成的雷达图可以很快找出与行业标杆企业之间的差距，从而制定有针对性的改进和提升计划。 图2 云化成熟度雷达图 需要注意的是这个云化成熟度评估模型是一个相对高阶和粗颗粒度的评估，主要目的是为了快速识别组织的能力差距和制定云化目标，并不能代替调研评估阶段的详细现
结合基于趋势（已上云业务的历史支出作为输入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预 测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的
任务详细信息 识别出所有任务的详细信息，包括任务ID、名称、责任部门、责任人、执行时间、更新周期等。用于后续任务改造和迁移时，和关键人员及时沟通。 任务依赖关系 识别关键任务，识别任务间依赖关系。 调研的方法主要是通过当前大数据平台获取，并辅助一些调研访谈进行补充和确认。 父主题： 大数据调研
上述流程，才能将一个迁移批次的所有应用迁移到云端，如下图： 图2 分批迁移流程 用小循环的每个阶段概述如下： 调研：对应用的技术架构进行详细的调研，详细到具体的技术组件和版本信息。 设计：深度调研结果，给出云上的技术架构和规格选型，输出详细的迁移方案和切换方案。 部署：创建云上资
些工具和系统支持在海量数据集上进行查询、聚合和可视化，以提供数据洞见和决策支持。 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。
可重复性：保障资源部署的一致性，降低人工操作出错的风险 学习成本：需要学习使用API接口，及相应的编程语言和工具，需要学习成本 维护复杂性：随业务扩大，脚本的结构和逻辑会复杂，管理和维护更加困难 安全风险：若没有正确的安全措施和权限控制，可能会泄漏敏感数据或资源被滥用等 AOS资源编排 适用于资源量比较大的场景。 自
信息安全基础培训：根据不同角色、岗位制定相应的安全基础能力培训计划。新员工转正前必须通过有关信息安全与隐私保护的上岗培训和考试；在岗员工需根据不同业务角色，选择相应课程进行学习与考试。管理者需参加信息安全必须的培训和研讨。 精准培训：通过大数据分析识别产品研发过程中的典型安全问题和问题关联责任人，并向其
局性的安全态势感知。 同时，合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规，如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法，欧盟的GDPR，金融行业的PCI-DSS，医疗行业的HIPPA等，对数据隐私和网络安全提出了严格的要求。企业需要投入大量的资源来满足不同地区和行业的合规标准，增加了管理负担。
本节重点介绍大数据平台、数据和任务的调研。 平台调研 大数据平台调研主要调研大数据集群、大数据任务调度平台和数据流向。 调研大数据集群 需要调研大数据集群的数量和功能划分，各个集群或组件负责的业务和处理的数据类型，处理实时/离线数据的组件及详细版本信息，数据格式类型和压缩算法，数据安全性和权限控制，高可用性和容错机制，扩展性和弹性等。
FinOps教练 指导和培训团队成员理解和应用FinOps原则和最佳实践，不断学习云成本优化的新方法并进行推广。 协助制定和实施云成本管理策略，确保各部门在预算内高效使用云资源。 促进跨部门协作，推动成本优化和资源利用率提升。 在组织内部推广FinOps文化和理念。 深入了解FinOps框架和云成本管理最佳实践。
同一供应商的多个系统之间耦合度较高，将这些系统的上云时间安排在一起，更有利于供应商在一段较短的时间内集中人力资源，确保各项目组之间的协同，有利于上云迁移实施的顺利开展。 不同的迁移环境放到不同的分批 将生产环境与测试环境放在不同的分批中，先迁移测试环境，可以大大降低生产环境的迁移风险。
响数据的一致性，因此，应尽量减少批次的数量。 批次间相互独立：批次划分时，确保不同批次间尽量是相互独立的、松耦合的，很少有相互依赖的任务和数据流。独立的批次划分，有助于降低迁移中对其它业务域的影响。 批次内紧耦合：批次划分时，确保每个批次包含相关性较高的主题域和相互依赖的任务和数据流，包括数据共享场景。
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