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人工智能 人工智能是模拟人类智能的技术和方法，在各个领域都发挥着重要作用。以下是AI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： 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
应用系统调研 调研应用全景图 调研应用部署架构 调研应用关联关系 调研应用上云需求 父主题： 调研评估
使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 智能家居和智慧城市：物联网技术可以将家居设备、城市基础设施和公共服务连接起来，实现智能化管理和优化资源利用。通过物联网，人们可以通过手机或其他终端设备控制家居设备，实现智能家居的概念。同时，物联网还可以应用于智慧城市领域，优化城市交通、能源管理和公共安全等方面。
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
环境： 云平台监控：确保建立有效的监控系统，跟踪云平台的性能、可用性和安全性。设置警报机制，及时发现并解决潜在的问题。 系统监控和运维：设置系统监控和告警，确保及时发现和解决潜在的问题。配置基础设施监控工具，监测服务器、存储、网络等关键指标，并确保日志记录和错误报警机制正常运行。
份与访问管理、日志与监控、虚拟机与容器、网络、存储、数据库、企业智能等方面的安全配置，但并不是所有可能的安全配置的详尽列表。建议您将该指南作为一个起点，并根据实际需要在此基础上进行补充或裁剪。 按照华为云安全配置基线指南，您可以手工检查当前的云服务的安全配置是否满足基线要求，如果
与应用程序的开发团队和运维团队进行沟通，了解他们对系统依赖关系的认识和理解。他们可能提供有关应用程序的详细信息、依赖关系的描述以及与其他系统的集成情况。 代码分析 仔细检查应用程序的源代码，特别是配置文件和代码中涉及的外部依赖关系。因为有些依赖关系可能由代码直接指定。 系统扫描和监控 借助系统监控工具和网络扫描工
如下表格所示。 表2 主机信息调研表示例 主机名 主机类型 (ECS/物理机) 规格 CPU （core） 内存（GB） 操作系统版本 系统盘类型 系统盘大小（G） 数据盘类型 数据盘大小（G） 私网IP 公网IP 此处仅给出表头信息作为参考。 表格具体内容请按业务实际情况进行补充。
云安全团队 云安全团队负责云基础设施和云上业务系统的安全保障工作，主要职责包括云平台安全方案设计、访问控制与权限管理、安全监控与威胁检测、漏洞扫描与修复、数据加密与隐私保护、合规性审查与风险评估，以及应急响应与安全事件处理，确保云上业务系统的安全性、合规性和稳定性。云安全团队通常包含
负责云平台上存储、虚拟机、操作系统等基础设施的日常运维管理。 监控和优化云资源的使用效率，确保资源分配合理。 处理虚拟机、存储和操作系统相关的故障，保障系统的高可用性。 定期进行系统补丁更新和安全加固。 熟悉主流云平台的虚拟机和云存储服务。 掌握Linux和Windows操作系统的管理与优化。
业务运行态数据的智能运营，是指导团队开展工作持续改进的核心基础能力，需要构建一套实时的采集以及数据运营系统，以支撑业务决策。 智能运维是未来 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：
指标模式：基于资源的性能指标（如 CPU 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
性。 实施监控和日志记录： 对于微服务架构，实施全面的监控和日志记录是非常重要的。使用适当的监控工具和日志系统，收集和分析每个微服务的指标和日志，以及整体系统的性能和故障信息。这将帮助您快速发现和解决潜在的问题，并保证系统的可用性和稳定性。您可以利用云提供商所提供的监控和日志服务
移功能来实现自动故障恢复。 监控和警报：设置监控和报警机制，实时监测每个AZ中的应用程序和基础设施的健康状态，在发生故障时，及时触发告警，并通知有关人员进行故障排查和处理，以减少服务中断时间。 通过基于AZ故障域的高可用部署设计，企业可以提高业务系统的可用性和故障容错能力，最大限
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
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。
汇总后就能得到整个云化转型项目的总收益。 提升业务系统的可用性SLO 通过提高业务系统的可用性SLO，减少系统的停机时间，进而减少因停机导致的收入损失，因此可以基于业务系统的每小时停机损失来计算该指标的财务收益。假设某业务系统每小时停机损失为10万元。云化转型前的SLO为99%，每年停机损失为
运维，企业只需要聚焦应用系统的运维。 智能监控系统：云服务商提供全栈和智能监控系统，能够实时收集、分析云资源及应用性能指标，自动识别异常，预测潜在风险，并提供告警和可视化报表，帮助运维人员快速定位故障。 自动化运维：云服务商提供自动化部署、配置管理、监控告警和运维等工具，减轻运维
安全防护三分在于技术，七分在于运营。安全运营是指在云计算环境中，通过持续监控、检测、响应和改进，确保云资源、数据和应用的安全性。这种方法强调安全防护是一个持续的过程，而不是一次性的任务。只有通过持续的、有效的安全运营才能将多道安全防线有效协同起来，共同保障业务系统的安全稳定运行、保障关键数据的安全。然而，安全运营面临着很多挑战。
计划跟踪所需粒度的云支出，及时获取超预算提醒，或定期周知最新进展 管理账单与控制成本 资金管理 监控可用额度，跟踪支出异常 资源包管理 监控资源包是否即将用尽 账单管理 了解各帐期的实际消费与支出，多维对账 成本监控 监控云支出的异常增长，减少异常账单 成本分配与可视化 成本分析（含分析报告） 了解成本趋势与分布，洞察成本变化的驱动因素
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