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应用程序的技术过时，难以维护和升级。 Retain 将应用程序保持在当前状态，不进行迁移。这通常是针对短期策略或正在进行更广泛的IT战略规划时的临时措施。 应用程序依赖于特定硬件或软件，无法轻松迁移。 应用程序迁移的风险过高，且短期内没有迫切的迁移需求。 Rehost 也称为“直接迁移”或“Lift
低运营成本。在集中化IT管理模式下，中心IT部门（或者CCoE）可以针对众多业务单元实施多方面的集中管理： 集中网络管理：中心IT部门统一规划、部署和维护企业在云上的网络基础设施，包括专线、企业路由器、VPN、云连接、NAT网关、VPC等。这样可以确保整个企业的网络架构统一、稳定
Framework）、云基础设施、应用现代化、大数据与AI、运营运维、安全防护等技术领域。 全旅程：评估模型要涵盖云化转型的端到端旅程，包括制定战略、顶层规划、方案设计、采用实施、运维治理等阶段。 一体化：评估模型要考虑云上云下、多云之间、云内跨Region、云内多账号之间的一体化管理能力。 基
性制定POC试点和批次迁移计划，根据应用系统的特征选择合适的迁移策略，同时也需要制定云上的成本预算计划，最终整合输出详细设计方案。 采用实施：基于详细设计方案，首先要搭建Landing Zone，部署可扩展的网络基础设施，配置安全基线和运维基线；然后将各个应用系统和大数据平台迁移
简介 标签是用于标识和分类云资源，通常由键（Key）和值（Value）组成。当用户拥有相同类型的许多云资源时，可以使用标签按各种维度（例如用途、所有者或环境等）对云资源进行标识和分类，然后基于标签进行资源筛选、成本归类和细粒度权限设置等，从而简化资源管理和优化成本。 如下图所示，
知。 同时，合规要求的提高也给企业带来了新的挑战。国内外的法律法规，如中国的网络安全法、数据安全法和个人信息保护法，欧盟的GDPR，金融行业的PCI-DSS，医疗行业的HIPPA等，对数据隐私和网络安全提出了严格的要求。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。
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。 建议和改进措施：根据试点迁移的结果，提供进一步的建议和改进措施，以指导未来大规模迁移的计划，包括优化迁移流程、加强培训和沟通等方
云上高可用方案 公有云上业务的可用性，由应用层的可用性，架构设计的可用性、云服务的可用性共同决定。业务可用性目标的达成是一项系统工程，公有云模式下，业务的可靠性取决于客户对整体业务架构的可用性设计、运维规范管理（如：备份机制、日常演练、人员操作规范等）。 图1 业务可用性方案 华
点，企业可以评估业务在云环境中的兼容性、性能、安全性、可靠性等方面是否满足需求。如果发现某些应用不适合迁移到云端，企业可以根据评估结果重新规划迁移策略或寻找替代方案，避免将不适合或难以迁移的应用直接投入生产环境。 掌握经验：上云迁移试点可以让企业的技术团队和业务人员获得实践经验。
方案设计的反模式 在做上云方案设计时，可能会遇到一些反模式，这些模式如果不加以识别和避免，可能会降低系统的性能和安全性、造成不必要的成本浪费、增加维护难度，甚至导致项目的失败。以下是一些常见的上云方案设计时的反模式。 资源配置不合理 目标架构设计时，未根据业务负载需求合理配置资源
根据业务实际需求选择最合适的计算、存储、中间件和数据库等资源的规格等，同时避免过度配置造成资源浪费。 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。
标签最佳实践 标签设计原则 为华为云资源设计标签时，我们提供以下建议： 请勿在标签中存储用户身份信息或其他敏感信息。 对标签区分大小写格式，并跨所有资源类型一致地应用该格式。 虽然标签有长度规格上限，但尽量不要每个标签都达到标签规格上限，标签长度能标明含义即可。 提前识别标签的应
性能设计 性能是目标架构设计中需要考虑的非常重要的一个方面。上一小节介绍了可扩展性设计，性能设计要考虑很重要的一点就是扩展性，可以说可扩展性是高性能的必要条件， 影响云上应用性能的主要因素包括以下几个方面： 针对计算资源，延时是操作执行之间所花的等待时间，也是云计算性能的最直接表现；
跨AZ高可用设计示例 跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用，不仅成本低，而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例，介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图： 图1 高可用设计示例 接入层：Apisix双AZ均衡分布，当某个AZ出现故障
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
可用性设计 可用性定义 AZ故障域说明 云上高可用方案 双AZ高可用设计 两地三中心高可用设计 跨AZ高可用设计示例 父主题： 应用架构设计
可扩展设计 可扩展能力可分层来设计，下图展示了华为云各层级的产品扩展能力全貌。 图1 可扩展性设计示例 应用上云目标架构的各层可扩展方案设计要点如下： 应用层可扩展设计要点 若应用层实现了微服务架构，通过华为云CCE云容器引擎服务实现业务容器化部署，可通过CCE工作负载弹性伸缩能
双AZ高可用设计 公有云最常用的就是双AZ高可用方案，应用的四层架构（接入层、应用层、中间件、数据层）建议实现端到端的双AZ部署，如下图所示。 图1 双AZ高可用设计 设计要点： 业务模块：集群部署的业务，资源分别部署到 2 个AZ内，并通过 ELB 实现双AZ的负载均衡；单点业务ECS可通过
可扩展性设计 云上可扩展性 可扩展设计 父主题： 应用架构设计
基础设施现代化 容器化改造是将传统应用程序或服务迁移至容器化环境的过程，以下是进行容器化改造的一般步骤： 评估和规划：首先，评估应用程序或服务的特性、依赖关系和架构。确定哪些部分适合容器化，并制定一个改造计划。 容器化平台选择：选择一个适合你的需求的容器化平台。最常见的容器化平台
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