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非工作期间可以停服；有些业务系统，为了更好的客户体验，希望切换期间部分浏览类的业务继续提供服务，只是涉及写操作的业务受到影响。设计切换方案时，对于不同的业务场景和停服要求，会面临多种方案的选择，下面详细介绍如何合适的切换方案。 业务系统从源端切换到目的端，切换方案可以分为3类，即
自动化：自动化是DevOps的核心原则之一。通过自动化工具和流程，可以减少手动操作、降低错误风险，并提高效率。例如，使用持续集成和持续交付（CI/CD）工具来自动构建、测试和部署应用程序。 基础设施即代码（IaC）：采用基础设施即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
业反馈，这是低效的、易错的，若企业有类似CMDB等信息化系统，建议优先通过CMDB等信息化系统支持调研。为了安全起见，企业可以提供只读账号让调研人员自行登录CMDB获取信息或者企业直接导出相关信息给调研人员。 表1 不同调研方式的适用场景 序号 调用方式 适用场景 优势 不足 1
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，帮助企业控制云
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 意识教育普及：定期开展信息安全意识教育学习，要求员工持续学习信息安全知识，了解相关政策和制度，知道哪些行为是可以接受，哪些是不能接受的，意识到即使主观上没有恶意，
度等因素，总结试点迁移对系统性能和用户体验的影响。 成本效益分析：分析上云迁移试点对企业成本的影响，包括成本节约、资源利用优化、维护和支持成本的变化等方面的评估。 安全和合规性评估：评估上云迁移试点的安全性和合规性，考虑迁移后的数据安全性、访问控制、合规法规要求等方面，总结试点迁移的合规性水平和安全风险控制程度。
可用性定义 可用性(Availability)是产品/服务在规定的条件下和规定的时刻或时间区间内处于可执行规定功能状态的能力，是产品可靠性和可维护性的综合反映。服务可用性一般会用SLA（Service-Level Agreement）来衡量，各类云服务都有承诺的SLA标准。不同SLA级别对应的停机时间如下表所示：
非核心业务 99.9% 电商系统的用户购物车商品数据、客服沟通消息数据等，作为非核心业务的数据，如果有微量损失，并不会影响客户的业务使用和体验。建议若切换时间有限，可以只进行数据的行数对比。 边缘业务 90% 电商系统的首页推荐数据、用户浏览数据、用户画像数据等，如果有一部分损失，并
求有充分的理解，您可以在评估前进行统一的说明和培训，详细解释评估的目的、流程和要求。 执行评估 这是整个过程的核心环节。评估人需要根据之前确定的评估范围和问题，逐一进行认真、客观的答复。在答复过程中，应当全面考虑组织在各个评估问题的实际情况，提供具体的数据和实例支持。如果评估人对
查反向迁移同步任务的状态，确保无异常报错或告警。 参数一致性检查：核对源端参数和目的端云服务参数的一致性，如数据库的字符集一致性，数据库的用户名等一致性等。 父主题： 设计Runbook
规的标记操作。 标签策略可以绑定到组织的根、OU和账号。当绑定到根和OU时，所有子OU和子账号都继承该标签策略。账号继承的所有标签策略和直接绑定到账号上的所有标签策略，根据继承运算符最终聚合为有效标签策略。 标签命名限制和要求 每个资源最多可以有20个用户创建的标签。注意：以 _
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和标准化，减少了手动操作和人为错误，提高了运营效率，并降低了运营成本。 增强安全性合规性: 平台工程可以内置安全策略和合规性检查，确保应用和基础设施符合安全标准和法规要求。
云化转型不仅推动了自身业务的快速发展，也为行业树立了标杆。 紧跟业务需求和云计算技术的变化而不断迭代优化。 通过上述10个维度的详细评估分析，组织可以全面了解自身在云化转型过程中的能力现状，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
云架构团队 云架构团队在云化转型中发挥着关键作用，参照TOGAF框架和卓越架构技术框架架（Well-Architected Framework），全面负责设计云上的技术架构和数据架构，协同应用架构师基于云技术和云服务设计业务系统的云上应用架构，帮助企业在云上构建高安全、高可用、高
再精简调研表格，去做高效的调研和补充。 业务调研不足 仅关注技术层面的调研评估，而忽略了业务需求和用户场景。 优化建议：深入业务调研，分析用户场景，确保上云能够满足业务需求，提升用户体验。 评估不全面 仅关注某个单一指标（如成本、性能等），而忽略了其他同样重要的因素。 优化建议：
线活动中，与应用团队合作，共同分析、判断其相关版本或服务是否符合所服务区域的安全隐私合规要求。 其中，为了确保中低安全与合规风险的应用系统可以快速上线，云安全专家需要发布安全与隐私合规的自检清单，该清单包含企业需要满足的的合规要求，应用团队在开发、部署、上线过程中需利用该清单进行
应用团队 企业内部通常有多个业务部门，每个业务部门负责自身所需业务系统的投资、建设和运维，因此通常在业务部门会组建自己的应用团队。将这些业务系统云化需要应用团队的配合和协同，应用团队需要协同云实施团队进行业务系统的现状调研、迁移实施、应用现代化改造和测试验证，协同云架构团队基于云
日增量数据，用于评估每日增量数据同步周期。 历史数据X PB 日增量Y TB 数据分层 调研数据分层主要用于迁移优先级和数据校验标准。 数据接入层、中间层、结果层 数据权限 根据源端数据权限控制组件的不同，选择不同的权限数据迁移方式 Sentry、Ranger等 数据重要性 调研数
正常运行。 测试不充分 该反模式是指业务系统切换前测试不充分，导致潜在问题未能及时发现和解决，上线后出现各种功能、性能、安全性等问题，影响用户体验。 优化建议：业务切换前，要进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、可用性测试、安全测试等，确保每个功能模块在云环境中能正常稳定运行。
大数据平台数据量大（PB级甚至EB级），计算任务数量多。虽然规模很大，但任务之间关联关系很清晰，比如可以按照业务域进行清晰的梳理，此时我们可以对大数据按业务域进行拆分，将有关联的数据、任务、应用划分到一个批次进行迁移。分批次迁移可以有效的减少大数据迁移的风险，降低迁移方案复杂度，提高迁移效率。 大数据迁移
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