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设施的高可用性、高安全和高性能，协同应用运维管理员保障云上业务系统的长期安全稳定运行，并不断通过自动化和智能化技术提升运维效率。云运维团队通常包含云基础设施管理员、云网络管理员、数据库管理员和自动化工程师，职责和技能要求如下表所示。 表1 云运维团队的角色和职责 角色 职责 技能要求
、安全和成本产生冲突时，对现金流紧张的企业来说，就要优先考虑成本低的设计方案，在安全、韧性方面可能就会有所妥协。 与高层和干系人对齐 在确定了云化转型驱动力和优先级之后， 将云化转型驱动力和优先级、预期收益清晰地记录下来，与企业高层和干系人进行沟通和对齐，听取他们的意见和建议，获取他们的理解和支持。
信息可能会比较旧，需要与业务负责人进行信息对齐和确认。 CMDB：有些企业的CMDB系统有所有应用的信息，我们可以先从CMDB导出应用的信息，然后按照业务域和业务系统进行归类，并与业务负责人进行信息对齐和确认。 可观测平台：有些企业有构建应用可观测平台，比如Datadog、华为云
的资源、数据和应用。 从IT治理角度，账号分为管理账号和成员账号，管理账号用于创建和管理组织、成员账号和SCP策略。成员账号用于承载具体的应用系统（如ERP等）或IT管理职责。从财务治理角度，账号分为企业主账号和企业子账号，企业主账号和企业子账号之间可以形成财务托管和财务独立的财
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
决策，提高业务的竞争力。 个性化营销和客户关系管理：大数据技术可以帮助企业更好地了解客户，实现个性化的营销和客户关系管理。通过对客户行为、兴趣和偏好的分析，企业可以精确地进行定制化的产品推荐和营销活动，提高销售转化率和客户满意度。 预测分析和供应链优化：大数据分析可以帮助企业进行
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：创建云上资源，上云适配改造（如涉及），并做目标环境测试。 迁移：将源端应用和数据迁移到云上目标环境。 验证：进行数据和业务验证。 切换：进行切换演练，刷新Runbook，实施正式切换。
优化建议：要充分进行内、外部各种关联关系分析，识别强弱关联，并评估风险和影响，作为后续批次规划和切换方案的输入，将问题和影响降到最低。 通过识别并避免这些反模式，可以更加高效准确地进行上云调研评估，为企业的上云决策和方案设计提供有力支持。 父主题： 调研评估
数据架构师，其职责和技能要求如下表所示。 表1 云架构团队的角色和职责 角色 职责 技能要求 来源 云架构师 负责云平台和云基础设施的整体规划和架构设计，包括Landing Zone、平台工程、网络、存储、安全、灾备等方面，确保云基础设施的安全性、可靠性、性能和成本效益。 选择合适的云服务商和云服务类型。
9%”。在设定云化目标时，您还需要充分考虑组织的资源和能力现状，确保目标是可实现的。通过上述云化成熟度评估，您正好能够掌握组织当前的能力现状和差距，可以有针对性地制定云化目标，避免设置过高或过低的目标。 为了制定可衡量的云化目标，需要针对云化驱动力设计合理的量化指标，方便组织的管理层进行跟踪和评估云化转型的实际效
、运维费用等；评估上云项目的经济效益和ROI（投资回报率）。为上云决策提供财务支持和建议。 云安全专家：由IT主管指派，来自IT部门安全团队，评估云服务的安全性、合规性以及数据保护能力，识别和应对潜在的安全风险，确保上云过程符合相关法律法规和行业标准。 项目经理：来自项目管理办公
公司IT治理架构 大企业的业务覆盖范围很广泛，分布在不同的产业和地理区域，为支持整个公司的长期稳定运行和有效管理，通常采用集团化和等级式管理模式。随着经营范围和规模的不断扩大，需要不断建立子公司、分公司，子公司再建立孙公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多
迁移组：是一组具有依赖关系（含环境依赖）的应用程序和基础架构的集合，包括APP、主机、存储、数据库、中间件。 迁移批次：是指一组具有相同的预期开始日期和结束日期的一个或多个迁移组的组合，一个迁移批次可能含有多个迁移组。 迁移优先级：是指应用程序的迁移顺序。 迁移批次规划：包括迁移分组、分批的信息和迁移优先级的信息
调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。 切换：配合大数据应用进行切换。
束时间和执行时长，可以更加准确地预估正式切换的时长，从而合理规划对外停机公告时间，协调周边团队的配合时间。 减少正式切换的中断时间：通常一个大型系统的切换要200多个步骤，中间有并行操作和串行操作交叉进行，涉及角色和人员也较多，可以通过一次或多次演练，提高切换操作的熟悉度和各方的
在目标平台上，根据源端平台的权限设置，调整权限级别和范围。确保目标平台上的权限设置与源端平台一致，并确保用户只能访问其应有的资源。 权限分配和继承 在目标平台上，根据源端平台的权限设置，对用户进行权限分配和继承。确保用户在目标平台上具有与源端平台相同的权限，并能够继承相应的角色和权限设置。 审查和调整访问控制 审
掘等复杂的计算和分析任务。 数据查询和分析： 对于大量的存储在大数据平台中的数据，需要提供灵活且高性能的查询和分析能力。这可以通过使用SQL查询引擎（如Hive）或分布式数据库（如Elasticsearch）等实现。这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。
中间件等。 熟悉各种操作系统和应用软件。 了解不同的迁移策略和方法。 具备一定的IT基础设施和业务系统的调研和评估经验。 具备良好的沟通和团队协作能力。 IT部门或者外包给云实施专业服务提供商 迁移实施工程师 迁移方案实施：根据架构师设计的技术方案和调研评估工程师提供的报告，具体
评估目的和要求有充分的理解，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。
智能运维工具能够提高运维工作的效率和质量，降低人力成本。尤其是AI 时代，通过引入自动化、智能化等技术手段，团队可以更加高效地管理和维护系统，有几个原则： 选择合适的工具和技术，确保其与业务需求和技术栈相匹配，如自动化部署、故障预测、智能定界定位等。 将工具与现有系统进行整合，根据实际需求进行定制和优化，以满足特定的运维需求。
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