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数据层迁移实施 对象存储迁移 对象存储适用于存储非结构化的数据，我们日常生活中见到的文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、音视频信息等等都是非结构化数据。不同的量级对应了不同的迁移方式，如下图所示： 图1 对象存储迁移方案 表1 三种对象存储迁移方式说明 对象存储 迁移方式
Landing Zone设计原则 华为云基于自身实践和大量Landing Zone项目的成功交付经验提炼了如下原则，您可以将其作为起点制定符合您企业所需的设计原则。 康威定律：按照康威定律，系统的技术架构反映了所属组织的架构。Landing Zone的组织单元和账号架构应该与企业
概述 上云调研不是一次完成的，而是持续整个上云过程，需要进行多次调研，持续迭代，每个阶段调研的信息都不同。本章主要介绍调研分析的思路和方法，在上云的每个阶段都可以参考此方法进行调研。如果上云工作不是企业自己主导，企业也可以基于此调研思路更好地配合第三方进行高效调研。但注意，同一阶
制定云化目标 云化目标一定要与组织的业务战略和业务目标对齐，而且云化目标要符合SMART原则，即目标应是具体的（Specific）、可衡量的（Measurable）、可实现的（Achievable）、相关的（Relevant）和有时限的（Time-bound）。例如，如果组织经常
开发与运维现代化 通过DevOps实践，可以实现开发与运维的现代化。下面是一些步骤和实施建议： 文化转变：首先，要实现开发与运维的现代化，需要在组织中建立一个强调合作与共享的文化。开发团队和运维团队应该互相信任、合作，并且共同追求系统稳定性和持续交付。 自动化：自动化是DevOp
概述 应用系统迁移或部署到云上后，云化转型正式进入了运维治理阶段。这一阶段至关重要，因为它直接影响着云上IT基础设施和业务系统的性能、可靠性、安全性和成本效益。通过持续和有效的运维治理，企业能够确保云资源的高效利用，保障业务的连续性和稳定性，实现对云环境的全面掌控，最大化云化转型的收益。
应用部署架构概述 应用部署架构设计的方法论来源于华为云架构师在各个领域的实战经验，基于这些实战案例，我们总结了一套方法论来指导企业进行云上应用部署架构的设计，帮助企业上好云、用好云。 应用部署架构按照各个组件的功能，一般可以抽象出四个层级：接入层、应用层、中间件层、数据层。 图1
业务验证 业务验证对上云迁移非常重要。业务验证主要包括功能验证和性能验证等。在上云迁移过程中，有两个阶段需要进行业务验证。首先，业务部署完成后，在切换前需要进行功能和性能验证，其次，业务切换时，当业务流量切换到目的端，切换后也需要进行功能和性能验证。 功能验证 功能测试内容 功能
存储服务选型 华为云提供的存储服务主要是OBS（Object Storage Service，对象存储服务）、EVS（Elastic Volume Service，弹性云硬盘）、SFS（Scalable File Service，弹性文件服务）等，这三类存储服务的对比表如下所示。
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，人为错误高。
云卓越中心简介 如上述所，企业云化转型是一项复杂和系统的工程，需要组建一个云卓越中心（CCoE）来领导、协调和推进整个云化转型项目。CCoE是企业内部为云化转型专门成立的中心化团队，全程负责整个云化旅程，包括制定战略、顶层规划、调研评估、方案设计、采用实施和运维治理，其目标是通过
顶层规划的反模式 在顶层规划阶段，一些常见的反模式可能会阻碍云化转型的成功。识别并避免这些反模式，对于确保云化转型取得成功至关重要。以下是几种常见的反模式，以及对应的优化建议。 CCoE团队成员不够完善 CCoE是企业内部为云化转型专门成立的中心化团队，全程负责整个云化旅程，其目
云化成熟度评估模型 华为云参考了云采用开放联盟（OACA）的云化成熟度模型、CNCF云原生成熟度模型、中国信标委ITSS（IT服务标准）、DCMM等标准和评估模型，同时结合华为云大量政企客户深度云化的最佳实践设计了云化成熟度评估模型。在设计该模型的时候遵守以下五大原则。 业务驱动
如何构建平台工程 在云平台上构建平台工程，可以充分利用云平台提供的丰富服务和工具，降低构建和维护成本，并提高IDP的可靠性和可扩展性。以下是一些关键步骤。 明确平台工程的目标和需求 平台工程的核心目标是通过构建自助式内部开发平台（IDP），优化软件交付和生命周期管理，提高开发效率
设计 大数据在云上的部署架构设计请参考大数据架构设计，本节不再赘述。这里重点介绍数据迁移方案和任务迁移方案的设计。 设计数据迁移方案 大数据的数据迁移涉及到3类数据，如下表： 表1 大数据迁移的三类数据 分类 说明 元数据 Hive元数据或外置元数据 存量数据 历史数据，短期内不会变化
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
FinOps团队 FinOps团队的主要职责是通过成本生命周期管理和持续成本运营，推动团队在预算内高效使用云资源，不断提升云资源的成本效益，实现业务价值最大化。FinOps团队通常包含FinOps教练、云成本运营工程师，职责和技能要求如下表所示。 表1 FinOps团队的角色和职责
财务驱动力 云化转型带来了大量的财务收益，包括按需付费，降低成本和新增收入等，对CFO和财务主管极具吸引力。 降低成本 传统模式（自建数据中心）下企业按照预测的业务峰值需求提前采购硬件和软件等IT资源，为了避免在高峰期出现性能瓶颈或服务中断，通常会过度采购资源。但实际业务负载具有
全面云化的IT治理挑战 大型企业的组织结构复杂，往往拥有数十上百个业务单元（如子公司、事业部、产品线、部门或项目组等），每个业务单元负责建设1到多个应用系统。这些应用系统的全面云化转型将导致在云上同时存在数百个业务系统和海量云资源，而且包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在
应用迁移上云简介 应用迁移上云简介 应用上云迁移是指将应用的接入层、应用层、中间件层和数据层迁移到云端的过程，迁移策略采用Rehost或Replatform，不含Refactor（应用改造），数据层包含对象存储、块存储、文件存储、关系型数据库、非关系型数据库。 应用上云迁移遵循如下的流程：
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