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概述 云上架构设计包括基础环境设计、应用部署架构设计、大数据架构设计三部分，如下图所示： 图1 云上架构设计总图 基础环境设计：企业上云首先要准备好基础环境，基础环境构建好以后，上云工作才能正式开始。基础环境在业界也叫做LandingZone（着陆区），基础环境设计包括6个方面，
专业的治理策略和措施，企业难以满足合规性要求，面临法律风险。此外，缺乏有效的监控和管理机制，无法及时发现和解决问题，影响业务稳定性。 关于如何建立一个功能完整的CCoE团队，请参考章节 云卓越中心 。 没有搭建Landing Zone就开始启动迁移 Landing Zone是指在
智的决策。通过实施FinOps，企业可以提升资源使用效率，避免资源浪费，并在不影响业务性能的前提下降低成本。关于FinOps的详细实践，请查看本章后面的内容。 总之，企业通过精益化治理可以实现数据边界可守护、复杂组织可治理、人员权限可管控和资源成本可优化，有效控制大规模用云的各种风险，最大化业务收益。
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。 应用系统的各项变更都是影响应用系统安全稳定运行的因
真正解决业务痛点，提升业务效率，反而增加了成本和复杂性。 针对这个反模式的优化建议如下： 将云化转型战略与业务战略紧密结合： 明确云化转型如何支持业务目标的实现，例如加速业务创新、降低成本、提升客户体验、开拓新市场等。用业务语言阐述云化转型的价值，避免使用纯粹的技术术语。 获得高层领导的支持和参与：
部分就是云模式下的成本浪费，这种浪费是由很多原因造成的，比如在业务高峰期间申请的云资源没有及时释放掉，在后面的运维治理章节，我们将详细描述如何进行成本优化和持续成本运营。 新增收入 云计算不仅可以降低成本，还可以帮助企业创造新的收入来源： 缩短产品上市时间: 云平台可以快速部署和
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。
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
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。 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
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 现网CMDB平台
调研大数据集群数量和功能划分：例如Hadoop集群、Spark集群、Hive集群等，并根据业务需求划分它们的功能，如存储集群、计算集群、查询集群等。 调研各个集群或组件负责的业务范围，以及它们处理的数据类型和数据流转的方式。 调研用于处理实时数据和离线数据的组件，例如实时数据可能使用Apache
IT部门 数据库管理员 负责云上数据库的部署、配置、监控和维护。 确保数据库的高可用性和数据安全，定期进行备份和恢复演练。 优化数据库性能，解决查询慢、锁等待等问题。 管理数据库的权限和访问控制，确保数据合规性。 熟悉云平台的数据库服务和数据库管理服务。 熟悉主流数据库（如MySQL、PostgreSQL等）的管理。
性能测试和规划：基于云平台提供的性能测试工具评估应用系统当前的性能指标，再结合业务需求增长趋势提前进行容量规划。 性能优化: 挖掘现有资源的性能潜力，包括数据库查询优化、代码优化、使用缓存和CDN加速等，提升系统吞吐量和响应速度。 架构优化: 采用更有效率的架构模式。例如，使用异步处理和消息队列解耦系统组件，提高并发处理能力。
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