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个人使用/维护终端等 GPU加速型 Intel g 搭载T4卡，图像加速 3D动画渲染、CAD p 搭载V100卡，计算加速 AI深度学习、科学计算 pi 搭载T4卡，推理加速 实时推理+轻量级训练 AI加速型 Intel ai 搭载昇腾310芯片，计算加速或推理加速 深度学习、科学计算、CAE
业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 自动化和智能决策：AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如，利用机器学习算法，企业可以自动处理大量的数据，识别模式和趋势，进行预测分析和决策支持。这有助于加快业务流程，减少人力资源消耗，并提高决策的准确性和效果。
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：评估模型要以业务驱动力为中心，要求云化目标要与公司
影响切换时长和切换结果。 Runbook的每个切换操作都可能会执行失败，要提前分析每个步骤发生执行失败时的决策项，细分失败场景，决策是回退还是继续进行，防止切换当天决策组讨论时间较长，无法决策的情况发生。 回退决策点设计原则如下： 每个切换阶段设计最晚的执行完时间，超时需要决策是否进行回退。
现应用程序的解耦和扩展。这样可以使开发团队更加灵活地部署、更新和维护应用程序，同时提高可伸缩性和弹性。 持续学习和改进：DevOps是一个持续演进的过程，团队应该不断学习和改进工作流程。通过持续反馈、迭代和改进，可以逐步优化开发与运维的协作方式，提高交付速度和质量。 这些是实现开
零信任原则（Zero Trust Principle） 遵循“永不信任，始终验证”的安全理念，假设任何人或程序都不可信，无论是内部用户、外部用户还是网络设备。系统内的组件进行任何通信之前都将通过显式的验证，减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态信任模型（非
同步任务。 对于较大规模场景的业务应用，回退还会涉及到全量回退还是部分回退。采用全量回退还是部分回退，需结合业务影响进行判断和决策。比如当天同时切换了10个应用系统和10套数据库，若某一套数据库切换失败是全量回退还是只回退这1套数据库，判断依据需要业务部门评估应用跨云访问数据库和应用之间跨云访问时延是否满足要求等。
云原生安全服务 华为云提供了丰富的云原生安全服务，这些云原生安全云服务与华为的云平台深度集成，在性能、弹性、便利性上有较好的优势，同时，云服务商的安全运营经验也会持续推动云原生安全服务的能力提升，建议企业优先选择云原生安全服务。 数据加密服务 数据加密服务（Data Encryption
分析根因也至关重要。如发现异常成本时，需要确认是业务发展导致，还是资源过度配置或资源闲置导致，并根据根因进行扩大预算或者优化资源使用。 使用成本中心的成本监控，您可以及时识别成本的异常增长。 成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识
数据验证 数据验证标准 迁移完成后，需要对源端和目的端数据做一致性比对，对于数据一致性比对的精度，不同的场景有不同的要求。一般来说，核心业务的数据库表要求源端和目的端100%一致；对于大数据类业务中的部分场景，例如用户画像计算等，可以约定原始数据90%一致。如下是一个参考标准，可根据实际情况调整：
rchitected Framework（简称WAF）定期审查和评估云环境，根据业务需求和 WAF 的最佳实践进行调整和优化。您也需要持续学习和应用新的华为云服务和功能，不断提升云环境的成熟度。 通过将 WAF 的五大支柱与精益化治理、确定性运维、全方位安全运营和精细化FinOp
源消费情况，提供相应的资源包购买建议。 您还可以通过资源包的使用率/覆盖率分析，了解已购资源包的使用情况，识别资源包购买过多（使用率低），还是过少（覆盖率低），从而优化下一阶段的购买。 识别空闲和低利用资源 华为云提供资源优化建议，通过监控客户的历史消费情况和资源利用率，帮助您识
综上所述，无论是采用哪种方式，您都需要尽早完成组织规划，并确保规划的规则能始终如一的执行下去。 通过智能预测和估算，预估未来成本 随着企业深度上云，企业云上支出持续高速增长，如何预估未来云成本对企业的规划至关重要。企业未来用云成本通常包含两类，一是已经上云的业务持续产生的云成本，
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。 学习和经验教训：总结上云迁移试点过程中的学习和经验教训，包括成功因素、失败原因以及识别到的最佳实践，记录技术和管理方面的发现，以帮助后续大规模迁移更好地规划和执行。
表1 FinOps团队的角色和职责 角色 职责 技能要求 来源 FinOps教练 指导和培训团队成员理解和应用FinOps原则和最佳实践，不断学习云成本优化的新方法并进行推广。 协助制定和实施云成本管理策略，确保各部门在预算内高效使用云资源。 促进跨部门协作，推动成本优化和资源利用率提升。
的要求。企业需要投入大量的资源来满足不同地区和行业的合规标准，增加了管理负担。 更为严峻的是，攻击手段日益复杂化。攻击者利用人工智能和机器学习技术，加速了攻击工具和方法的迭代，手法新颖多变。例如，APT攻击（高级持续性威胁）是指隐蔽而持久的网络攻击，攻击者通常是拥有强大资源的组织
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，也要对自己的行为负责，并承诺按要求执行。
如下图： 图2 分批迁移流程 用小循环的每个阶段概述如下： 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
满足特定的业务需求 速度快：避免手动操作的繁琐 可重复性：保障资源部署的一致性，降低人工操作出错的风险 学习成本：需要学习使用API接口，及相应的编程语言和工具，需要学习成本 维护复杂性：随业务扩大，脚本的结构和逻辑会复杂，管理和维护更加困难 安全风险：若没有正确的安全措施和权
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
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