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保障 在上云迁移的保障阶段，需要执行以下任务来确保顺利过渡到新的云环境： 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
全管理、统一合规审计、统一运维管理、统一财务管理和数据边界总共9个领域。 图1 Landing Zone解决方案参考架构 这九大领域的实施需要在特定的账号内完成，比如组织与账号管理是在主账号（管理账号）中完成，而集中网络管理主要是在网络运营账号中完成。下表是九大领域对应的主要账号。
来什么价值，以及这些价值是否是企业当前以及未来业务发展所迫切需要的。为了解这些信息，通常决策层会让IT部门评估上云的价值和收益，而IT部门通常具备传统IT运营理念和IDC技术栈，缺乏对云深入的了解以及实践。这时，就需要引入云化转型专家协助信息化团队完成价值评估，这个阶段称之为可行
、安全运营等，并据此制定标签键值规范，下面会介绍。 标签键值规范 根据标签设计原则制定企业范围内的标签键值规范，所有用户在给云资源打标签时需要严格遵守这些键值规范，标签键值规范的典型示例如下表所示。 表1 标签键值规范示例 应用场景 标签键 允许的标签值 成本管理 Department
致，但也不用完全照搬复制。不需要把企业内部的完整组织结构映射到华为云上，只把那些负责建设和运维业务系统或IT管理系统的组织单元（如子公司、分公司、部门）和使用IT资源的用户映射到华为云上。 例如HR部门不管理、不查看、不操作任何云上IT资源，就不需要在华为云上创建一个对应HR部门
大企业的业务覆盖范围很广泛，分布在不同的产业和地理区域，为支持整个公司的长期稳定运行和有效管理，通常采用集团化和等级式管理模式。随着经营范围和规模的不断扩大，需要不断建立子公司、分公司，子公司再建立孙公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多。大企业的IT治理架构也会受到组织结构
开发与运维现代化 通过DevOps实践，可以实现开发与运维的现代化。下面是一些步骤和实施建议： 文化转变：首先，要实现开发与运维的现代化，需要在组织中建立一个强调合作与共享的文化。开发团队和运维团队应该互相信任、合作，并且共同追求系统稳定性和持续交付。 自动化：自动化是DevOp
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。
对应的路由规则。 运维监控账号需要运维第三方云和本地DC中的资源； 安全运营账号需要到公网获取系统补丁包； 数据平台需要获取第三方云和本地DC的数据； DevOps账号需要从Github下载代码，需要将软件制品部署到各个业务账号； 公共服务账号需要与本地IDC互联； 生产、开发、测试环境要求网络隔离。
技术支持成本 根据选择的支持计划，需要支付的技术支持费用。 人力成本 IT运维人员（主要是应用运维）的薪资、福利、培训等费用。 另外，传统模式下还需要考虑IT设备的折旧，通常3-5年就需要针对IT设备进行升级换代。所以对比两者的TCO时不应该按照一年期进行对比，而是应该按照企
人员安全管理 企业需要对IT部门内的员工以会接触到企业敏感数据的员工进行人员安全管理，主要包括安全意识教育、安全能力培训、重点岗位管理和安全违规问责等。 安全意识教育 为了提升全员的信息安全意识，规避信息安全违规风险，保证业务的正常运营，企业可以从意识教育普及、宣传活动开展、承诺书签署三个方面开展安全意识教育
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。
概述 云计算从根本上改变了IT基础设施和应用系统的建设、运维和管理方式。传统模式下，组织通常需要购买、安装和运维自己的硬件和软件，包括服务器设备、存储设备、网络设备、虚拟化软件、操作系统、数据库管理软件和中间件等IT基础设施，资源部署周期长，运维负担重，初始投资大。 云计算模式下
干系人利益分析 识别干系人是制定云化转型战略的起点，您需要识别组织内部所有参与云化转型战略决策的干系人，并仔细分析干系人的利益诉求，与其共同识别云化转型的驱动力、分析云化收益，最终制定组织的云化转型战略。以下是一些常见的干系人和利益诉求，以及他们参与云化转型战略决策和项目执行的方式。
什么是应用现代化 把应用和数据搬“上云”并不是终点，上云只是数字化转型的开始，我们还需要持续进行巩固和优化，通过“应用现代化”来应对新的IT和业务的需求，支撑云上业务发展，“上云”只是做了搬运工和架构师的事，“云上”我们要做体验官，通过使用云的新技术来不断优化业务体验，支撑业务创新。
不依赖网络传输 2.相比工具迁移工作量较大 所有 镜像导出导入 全量 1.不依赖网络传输 2.停机时间较长，需要源端物理机或虚拟机停机后，制作完整镜像 停机窗口较长的场景 （停机窗口至少4小时以上才建议考虑此方案） 平迁部署在容器中应用 部署在容器中应用一般是云原生的应用，通常是微服务架构
云化驱动力简介 识别云化转型的驱动力是制定战略的前提，需要深入分析内部和外部因素，内部因素包括业务增长需求、成本优化需求、运营效率提升和业务创新需求等，外部因素包括市场竞争压力、客户需求变化、技术发展趋势和监管合规要求等。综合考虑这些内部和外部因素，总体上可以将云化驱动力分解为业
最终提升企业的核心竞争力和实现业务收益。 提升业务敏捷性 业务敏捷性是指企业迅速响应市场变化和客户需求的能力。在快速变化的市场环境中，企业需要具备敏捷的业务能力，以保持竞争优势。 快速部署业务系统：云平台提供了高度灵活和可扩展的基础设施，企业可以迅速部署业务系统和服务，缩短上市时间。
实施团队负责方案实施，云实施团队通常包含调研评估工程师、迁移实施工程师，职责和技能要求如下表所示。需要注意的是，这两个角色所负责的工作不是持续性的，业务系统全部上云之后也就不再需要了，所以这两个角色可以由IT部门内具备相关技能的工程师临时承担，或者外包给云迁移实施的专业服务提供商。
大数据迁移批次规划说明 大数据迁移上云时，是选择整体迁移还是分批迁移，原则如下： 整体迁移的场景： 规模小：大数据平台数据量少（TB级），计算任务数量不多，可以采用整体迁移的方法，先在云上部署大数据平台，然后全量迁移元数据、数据和任务。 关联关系复杂：大数据任务之间的关联关系很复杂，很难拆分，此时也可以选择整体迁移。
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