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云卓越中心的演进 上述CCoE组织是针对企业大规模上云、用云和管云而建立的全功能团队，企业并不需要在云化转型早期就组建一个完整的CCoE组织。 云化转型早期主要是把第一批业务系统迁移或直接部署在云上，这个时候可以建立一个小型化CCoE组织，如下图所示，把必要的角色加入进来，足以支撑第一批业务系统的云化就可以。
设计原则 大数据的部署架构设计包括大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用，其中大数据应用的部署架构请参考应用架构设计。 图1 大数据架构设计分类 大数据架构设计同样要考虑架构设计的6要素: 成本 可用性 安全性 可扩展性 可运维性 性能 图2 架构设计6要素 父主题： 大数据架构设计
云服务和多样化的计费量纲，各服务也没有统一的调优方案。而且云厂商持续发布新服务、新实例类型和新的优惠。面对云上如此丰富的供应和选择，企业难以开展成本优化工作。 灵活开通导致精细化管控难：云的灵活扩展和支出限制少，有利于业务发展和创 新，但也容易产生资源浪费。如为了追求性能和质量，业务团队配置的资源大
根据业务系统的需要创建VPC和子网，部署各种业务系统所需的云资源。 按照生产、开发和测试等运行环境划分不同的VPC。 按照应用架构分层划分Web、应用、数据等子网。 公共服务和管理区主要功能 根据公共服务和IT管理系统的需要创建VPC和子网，用于部署公共服务和IT管理系统所需的云资源
允许访问。这些属性通常包含五大类：一是身份属性，比如用户姓名、是否启用 MFA 、是否根用户等；二是网络属性，比如源IP地址、源VPC ID等；三是资源的属性，比如资源的标签、资源名称等；四是时间属性，比如访问时间、Token的签发时间等；五是环境属性，比如访问请求来自哪个账号，
扩展性、安全、成本、可运维性），其中重点考虑可用性、可扩展性和性能，安全、成本和可运维性遵循基础环境的设计进行适配即可。 大数据架构设计：大数据的部署架构设计包括大数据集群部署架构设计、大数据任务调度平台部署架构设计和大数据应用部署架构设计，其中大数据应用的部署架构可以参考应用部
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，并向其精准推送安全典型培训方案（包括案例、培训课程、练习题等），持续改进安全质量。
S，设置对应的伸缩策略，随业务实现水平扩缩容。 中间件层可扩展设计要点 消息中间件层：华为云DMS RabbitMQ专享版底层是集群环境，随着消息处理量和负载的增加，可以平滑的扩大规格。 缓存中间件层：华为云DCS Redis主备版随着热数据容量增加可无缝支撑缓存的平滑扩容节点规格。
停止源端业务域1对应的应用层和批处理任务等，使其不再产生新增数据；停止和本业务域共用中间件和数据库的应用和批处理任务等，使其不再产生新增数据； 检查本批次要切换的中间件和数据层无新增数据，数据对比一致后断开同步链路； 修改目的端的相关配置；启动目标端业务域1对应的应用服务和批处理任务；启动源端和其共用中间件和数据库的应用服务和批处理任务；
平台工程 什么是平台工程 如何构建平台工程 父主题： 顶层规划
云运营模式 什么是云运营模式 去中心化运营模式 集中化运营模式 赋能和协同运营模式 父主题： 顶层规划
应用现代化 什么是应用现代化 基础设施现代化 应用架构现代化 开发与运维现代化 治理与运营现代化 父主题： 采用实施
在任务迁移完成后，对迁移后的大数据任务进行验证。这包括运行作业并检查作业的执行成功率。验证过程中，需要关注作业的状态、日志以及错误和异常情况。对于执行异常的任务，需要仔细检查和调试，找出问题并进行修复。 验证作业执行结果的一致性 验证大数据任务执行结果的一致性，对比新旧大数据平台的作业输出结果
Landing Zone参考架构 公司IT治理架构 组织和账号设计 整体架构设计 身份和权限设计 整体网络架构 公共服务管理 多账号统一管理 数据边界 父主题： Landing Zone设计
华为云应用层和数据层已完成业务验证，可正常使用。 业务切换： 修改两边的配置，使源端应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，目标端的应用层指向源端和目标端的中间件层/数据层，实现双写。注意：双写的数据一致性由应用逻辑保障； 实时对比源端和目标端数据一致性； 历史数据迁移至华为云数据层； 修改外部DNS域名解析地址，将外部流量从源端切换到华为云。
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