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缺乏云架构师: 缺失专业的云架构师会导致云化转型如同无舵之舟。架构设计缺乏整体规划，系统扩展性差，难以维护，容易形成“拼凑式”的云环境，资源利用率低。技术选型不当则可能导致性能问题、成本超支和安全风险。此外，现有系统与云平台的整合也将面临挑战，难以充分利用云原生特性。最终，企业将难以发挥云平台的优势，甚至面临安全和性能瓶颈。
IDC：使用第三方工具或配置策略将备份数据落盘（方法见Redis-cli或Redis-port）； 使用备份功能将rdb文件输出到S3中。 备份数据上传至OBS： EC2：使用OBS Browser/obsutil工具将备份文件（aof/rdb）上传至DCS所在的Region的OBS。 S3：创建OMS任务
方案和改进措施等，总结迁移试点对企业的业务影响和收益。 技术和性能评估：评估试点迁移后的系统和应用程序的性能和稳定性，考虑应用程序的可伸缩性、响应时间、数据传输速度等因素，总结试点迁移对系统性能和用户体验的影响。 成本效益分析：分析上云迁移试点对企业成本的影响，包括成本节约、资源
保障 在大数据迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 监控和警报设置：建立实时监控系统，监测集群、任务调度平台和应用程序的运行状态。设置警报，以便及时发现潜在的问题并采取措施。 优化集群性能：对大数据集群进行性能评估和调优。监视资源使用情况，优化配置参数、调整集群大小和资源分配，以提高整体性能。
移的执行主要是按照批次规划逐批次进行迁移，如下图： 图1 分批迁移 整体迁移：对于不能分批的，应用的关联关系往往非常复杂，只能选择所有业务系统整体一个批次迁移，如下图： 图2 整体迁移 父主题： 采用实施
切换时出现问题。 优化建议：在正式切换前进行全面的切换演练，模拟真实环境中的不同场景，及时发现并解决问题，确保系统在切换后能正常运行。 测试不充分 该反模式是指业务系统切换前测试不充分，导致潜在问题未能及时发现和解决，上线后出现各种功能、性能、安全性等问题，影响用户体验。 优化建
求。 应用的调研：持续整个上云过程，在评估规划阶段只需要调研业务全景图，而在迁移试点和大规模上云阶段，则需要打开到每个应用系统的详细技术架构，收集每个应用系统的技术组件的详细信息，如组件版本信息，组件相关配置参数等。 大数据调研：先调研大数据的整体技术架构，然后逐步打开调研详细的信息。
史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，同时提供异常增长的Top潜在原因。 客户可设置监控提醒，定期获取影响成本高的异常记录提醒，并根据系统提供的潜在原因，结合成本分析和业务情况进行深入分析，进而快速做出反应，维持预期的成本支出。 通过账单核对支出，个性化对账提高对账效率 多样
所有干系人的沟通和对齐，可能会导致转型过程中出现阻力，甚至失败。例如，IT部门在没有与业务部门充分沟通的情况下，就开始了业务系统的迁移上云工作，导致业务系统中断，影响了业务运营。 针对这个反模式的优化建议如下： 干系人利益分析： 识别所有参与云化转型决策或受云化转型影响的部门、团
业务举例 核心业务 100% 电商系统的核心会员数据、交易数据、支付数据等，数据是用户最核心的资产，涉及到真实的财产金额等。所以这部分核心业务对于数据一致性要求是100%。建议进行数据的行数对比和对象对比，抽样内容对比。 非核心业务 99.9% 电商系统的用户购物车商品数据、客服沟通
数据层迁移方案 数据层主要负责业务数据的持久化，为上层业务逻辑的实现提供数据支持，数据层包括两类数据，结构化数据和非结构化数据。结构化数据包含各类数据库，例如MySQL数据库、MongoDB数据库等，非结构化数据包含对象存储、各类文件存储等。 结构化数据迁移方案 结构化数据，主要
应用迁移小循环需要调研的信息主要集中在单个应用级别，前面阶段获取的调研信息可以复用。 本阶段主要是“由粗到细”打开到能够指导迁移实施的详细程度。 调研方法请参考应用系统调研的内容，需要调研的内容包括应用的技术架构、详细的组件信息。 图3 应用调研 父主题： 应用迁移上云
停服切换方案 停服时长评估 基于华为云的迁移经验，切换期间大部分应用停服时长在0.5小时~3.5小时，下面停服时长可供参考： 表1 停服时长分析 上云迁移停服时长评估 总停服时长（36~211分钟） 源端停机（12~75分钟） 增量数据同步及校验（6~40分钟） 目的端拉起（18~96分钟）
利用率、网络流量均值）创建报警任务，当指标数据满足指定的报警条件时，触发报警并执行资源扩缩容。 固定数量模式：设置最小/最大期望资源数量，当实例数量低于下限/超过上限时，系统会自动添加/移出资源，使得资源数量等于下限/上限。 手动模式：手动进行弹性伸缩，包括手动添加、移出或者删除已有的资源。 父主题： 可扩展性设计
重新配置和数据迁移。集群迁移需要考虑数据的迁移方式、网络传输速度、兼容性和数据一致性等因素。 大数据任务调度迁移：是将现有的大数据任务调度系统、工作流和调度策略迁移到新的运行环境，包括梳理任务依赖关系、任务适配和改造、任务调优、部署、测试和验证。 大数据应用迁移：是将基于大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境。
应该符合SMART原则，并且与组织的业务战略保持一致。例如，可以制定如“在两年内，将IT基础设施运营成本降低15%”或“在一年内，实现业务系统的弹性扩展能力，提高资源利用率30%”等目标。这些目标都有明确的衡量标准，便于后续的跟踪和评估。详细内容参考制定云化目标 。 与干系人对齐目标
什么是平台工程 平台工程（Platform Engineering）是一种通过构建和运营自助式内部开发平台（IDP，Internal Developer Platform）来优化软件交付和生命周期管理的工程学科。其目标是通过标准化和自动化的方式，减少开发人员与底层基础设施之间的复
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
区块链 区块链是一种去中心化、分布式的账本技术，可以确保数据的安全性和可信度。以下是区块链如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 透明度和可信度：区块链技术通过去中心化的特点，确保所有交易和数据记录被公开透明地存储，并且无法篡改。这为企业创造了更高的数据可信度和
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