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概述 企业上云通常先进行试点，试点完以后才进入大规模的上云迁移阶段。大规模上云阶段有两种上云形态： 分批迁移：对于能分批迁移的，企业通常会将大规模迁移划分为多个批次进行。大规模迁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
FinOps参考架构 华为云结合FinOps基金会的FinOps框架和华为自身的FinOps实践总结提炼的一套FinOps参考架构，如下图所示，总体上包含成本计划、成本控制、成本分析和成本优化四个阶段。 图1 华为云FinOps参考框架 华为云还提供的丰富的成本管理工具，提升成本
制定6R策略 6R策略是指将现有的应用程序和数据迁移到云端的六种不同方式，如下图所示。 图1 6R策略 以下是6R策略的含义和适用场景。 表1 6R策略的含义和适用场景 策略 含义 适用场景 Retire 停止使用应用程序或其组件，因为它不再需要或有更合适的替代方案。这并非严格意义上的“迁移”，而是对现有应用的淘汰。
集中化运营模式 去中心化模式更强调的是快速创新而不是集中控制，集中化运营模式正好相反，强调的是集中控制而不是快速创新。如下图所示，在集中化运营模式中，CCoE团队负责集中建设和维护Landing Zone，包含云上的骨干网、IAM和合规审计系统等，同时对企业范围内的云环境进行集中
赋能和协同运营模式 赋能和协同运营模式综合了上述两种云运营模式的优点，既允许一定程度的集中化管理，也确保业务系统的敏捷性。如下图所示，在赋能和协同运营模式中，CCoE团队负责集中建设和维护Landing Zone，包含云上的骨干网、IAM和合规审计系统等，同时负责制定统一的IT标
去中心化运营模式 去中心化运营模式是常见运营模式中最简单的一种，如下图所示。在这种运营模式中，所有业务系统都由专门的应用团队独立运营，应用团队不仅负责应用的设计、开发、测试、部署和运维工作，还需要负责业务系统所需IaaS和PaaS资源的部署和运维，同时要确保业务系统的安全性和云资
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
应用部署架构示例 下图是音频类应用的云上部署设计参考架构： 图1 应用部署架构设计示例 设计要点： 用户接入采用多线路动态BGP，实现公网访问线路的自动容错，可靠性高； 华为云ELB采用集群跨可用区高可靠部署，单数据中心机房故障对业务无影响； 应用接入层采用跨可用区集群部署，单可用区的故障不会影响到全局业务；
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，
大数据参考架构 下图是典型的大数据架构，从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用，构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程，企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件： 业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是
迁移方案概述 迁移方案概述 应用上云迁移就像一次“搬家”，是围绕迁移源、迁移目标、迁移过程三要素而开展的一系列活动。 图1 应用上云迁移示意图 在进行迁移方案设计之前，先要参考第5章完成该应用的云上目标架构设计（B），然后设计从A->B的迁移方案（C）。 应用迁移方案要基于应用的
调研应用部署架构 应用部署架构的调研是在试点迁移或大规模迁移阶段进行的，应用部署架构是基于单个应用进行调研的，主要调研应用的四层部署架构，即接入层、应用层、中间件层和数据层，同时还要调研每一层技术组件的详细信息，比如规格、版本、容量等。具体的调研内容如下： 调研应用的四层部署架构
平台调研 大数据调研简介 大数据迁移是指将大数据集群、大数据任务调度平台和大数据应用从一个运行环境迁移到另一个运行环境的过程。 图1 大数据调研的对象 大数据迁移需要调研4部分信息： 大数据平台调研，包括大数据集群、任务调度平台、数据流向。 数据调研，包括待迁移的数据类型、数据量、元数据、数据权限、数据更新频率等。
应用迁移上云简介 应用迁移上云简介 应用上云迁移是指将应用的接入层、应用层、中间件层和数据层迁移到云端的过程，迁移策略采用Rehost或Replatform，不含Refactor（应用改造），数据层包含对象存储、块存储、文件存储、关系型数据库、非关系型数据库。 应用上云迁移遵循如下的流程：
应用生命周期管理 企业云化转型最核心的工作就是将支撑企业生产和运营的各种应用系统云化。首先，最基本的要求是保障应用系统可以在云平台上长期安全稳定运行；其次，要让应用系统可以充分利用云计算的优势提升应用系统的质量，如提升应用系统的韧性、敏捷性、安全性和性能等，最后，应用系统生于云、
概述 当企业上云规模逐渐变大，在云上有数十上百个应用系统和海量云资源，包括企业自有员工、外包员工及合作伙伴的员工在内的大量用户需要访问和操作这些云资源，量变导致质变，资源闲置、误操作、恶意操作、数据泄露和权限错配等风险将随着用云规模呈现指数级增长。 您需要开始着手构建精益化、集中
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。
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
停写不停读切换方案 停写不停读，主要指切换期间，为了追求较好的用户体验，保持一部分读的服务不停服，保持在线可使用状态；为了保持数据一致性，写的服务仍然采用停服方式进行切换。从业务对外体验上，多数用户感知不到停服的影响，比如某购物平台，用户仍然可以浏览商品，但是不能下单，下单时可友
概述 为什么要做批次规划 上云迁移批次规划是为了把上云迁移分成几个阶段，以便更加有效地迁移企业应用到云端。批次规划的目的是为了将上云迁移的复杂性减少到最低，以便更有效地安排上云迁移的时间，统筹资源，并分析各个迁移阶段的风险，让企业在最短的时间内完成上云迁移。 批次规划是企业上云迁
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