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ncing）和领先（Leading）。 表1 云化成熟度的5个等级 等级 分数 成熟度水平 起步 1分 对云计算的理解和应用处于初步探索阶段，对云原生技术和最佳实践的应用有限，存在安全和成本风险。 云化转型尚未真正开始，缺乏整体规划和战略，也缺乏支撑云化转型的组织和流程。 局部突破
需要经过多轮的讨论、平衡和修正，才能最终形成一致的战略方向。 设计云化转型的愿景 首先是设计云化转型的愿景。愿景是组织对未来的期望和蓝图，是全体员工共同努力的方向。在制定愿景时，需要结合组织的使命、价值观以及对行业发展的洞察。愿景应该具有前瞻性、鼓舞性和指导性。例如，一个有力的愿
如下因素： 上云意愿：企业推行全面上云时，不同业务部门的上云意愿是不一样的，可以优先考虑意愿度高、有充足的人力和时间、投入积极的业务。 业务重要性：根据企业现有的应用和业务，选择重要性较高，但又不影响正常运营的应用作为试点。 上云价值：选择上云的价值可量化、容易量化的应用，如降低
将当前的传统架构直接迁移到云上，而没有进行必要的适配和优化，可能会出现稳定性、体验差等问题。 优化建议：对当前的应用架构进行评估，并进行相应的适配改造，以适应云上环境，并充分应用云原生的能力，提升架构的可用性、可扩展性和性能。 未考虑合规性和法律要求 在设计云上部署架构时，未考虑数据存储和访问的合规性要求，可能导致法律风险和数据泄露问题。
知识库中的文档信息可能会比较旧，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Data
多账号统一管理 多账号的统一管理包含统一安全管理、统一合规审计、统一运维管理和统一财务管理。通过以上各个方面的统一管理，企业可以显著提高管理效率和一致性，同时降低管理成本。账号数量越多，通过统一管理获得的收益越大。 统一安全管理 以安全运营账号为中心，在这里集中部署安全云脑（Se
切换 大数据的切换主要是指大数据应用的切换，其切换演练和正式切换的步骤请参考章节切换。本节重点介绍大数据应用切换的3个切换点，以便更好的指导大数据应用的切换。 双跑场景：大数据应用分别在源环境和目标环境各部署一套，实现双跑，切换点在域名，业务切换时只需要进行域名的切换，将业务流量切换到新应用。
概述 基于云平台的新技术正驱动着产品和服务创新浪潮。 人工智能与大模型结合，赋予产品更智能的交互和更精准的个性化服务，例如AI客服、智能推荐系统等。 区块链技术则增强了产品和服务的安全性和可信度，可应用于供应链管理、数字身份认证等场景，构建透明可追溯的体系。 数字人技术打造虚拟形象
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。
EIP不涉及到迁移，EIP通常需要在目标端华为云环境中重新购买，如果EIP需要对华为云以外的地方提供服务，那么该EIP需要在当地信管局进行服务域名和对应EIP的备案，备案通过后，方可对外提供服务。EIP购买和使用方法，请参照华为云弹性公网IP服务。 备案是中国大陆的一项法规，使用大陆节点服务器提供互联网信息服务的用户
中间件层迁移方案 当前企业业务中使用比较多的中间件类型为缓存中间件和消息中间件。中间件作为数据存储的临时场所，数据一般不用迁移，但在切换时，为了确保源端和目的端数据的一致性，需要等中间件消息队列中的消息完成消费后再切换。如果中间件缓存数据是持久化的，即作为数据库使用，此场景需要进
执行效率较高。 库和表级对象对比 DRS工具 对数据库、索引、表、视图、存储过程和函数、表的排序规则等对象进行对比。 python脚本 根据DRS任务的ID，调用接口批量执行对比任务，对比结果输出到xlsx文件中。相比于工具，可批量执行，执行效率较高。 库和表级行数对比 DRS工具
供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可为云上多个弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）、容器（CCE&CCI）和裸金属服务器（BMS）提供共享访问。NAS文件储存迁移时，在网络互通的情况下，可以进行多平台挂载使用，通过Rclone工具或者Rsync工具
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
简称CDM），是一种高效、易用的数据集成服务。 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。详细信息请参考官网文档。 数据快递服务（Data Express Service，简称DES）
Checklist参考 表1 Runbook Checklist参考样例 大类 前置工作项 责任部门 活动 是否涉及 是否完成 计划完成时间 责任人 组织和保障准备 - 项目经理 - 是 - - - - 项目经理 - 是 - - - 第三方/业态 - 业务相关 - 是 - - - 环境清单核对 应用清单检查并刷新启停
下同一业务系统中避免使用过多的实例类型/规格。 资源满足度：考虑业务发展和扩容诉求，资源选型时一般建议选择主力型号，避免选择老旧、冷门的规格，且尽量选择在主力可用区（如北京四的可用区1和7、上海一的可用区1和4）。 除AI等特殊场景需要使用BMS外，通用算力一般使用ECS即可，几个典型场景的选型建议如下：
支持输入架构模板名称、适用行业、适用场景等关键字对架构模板进行查找； 支持按照模板类型、部署环境、适用行业、适用场景对架构模板进行过滤筛选，您也可以在适用行业和适用场景右侧下拉选择更多行业和场景； 支持按照默认综合排序、最新发布、最多引用、我的关注对架构模板进行排序。 图1 Haydn平台架构设计模板 架构模板详情
可快速获取现网信息 文档的及时性和完整性无法保证 4 安装工具（RDA\第三方） 客户同意安装工具agent 可较快获取详细资源清单 1.需要客户现网环境安装agent，较敏感； 2.针对数据库、中间件等获取信息较少，且无法获取应用调用关系。 5 调研访谈 客户人力和时间充足，且愿意配合
data） 利用工具和管理机制减少人员直接访问和处理数据的必要性，减少处理敏感数据时出现人为错误和人为删改的风险。 DevSecOps 将安全性纳入到整个软件开发生命周期中，从需求分析、设计、开发、测试、部署、运维、运营的每个阶段都考虑安全性，以确保系统的安全性和稳定性。通过将安全
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