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结构化数据迁移方案 结构化数据，主要为业务提供即时数据支撑，包含数据查询、计算、分析、修改等操作。业务连续性高的业务，很依赖数据库迁移工具的实时同步能力。
财务专家：由财务主管指派，来自财务部门或具备财务分析能力的专业人士，负责全面评估上云方案的成本结构，包括初期投资、运营成本、潜在节省及长期收益预测。通过量化分析，为决策提供成本效益比、ROI（投资回报率）等关键财务指标。
本章主要介绍调研分析的思路和方法，在上云的每个阶段都可以参考此方法进行调研。如果上云工作不是企业自己主导，企业也可以基于此调研思路更好地配合第三方进行高效调研。但注意，同一阶段，能合并调研的要尽量合并调研，减少调研次数，尤其是访谈次数。
制定战略 概述 干系人利益分析 识别云化驱动力 评估云化成熟度 制定云化目标 分析云化收益 制定云化转型战略 战略制定的反模式
通过这些计算框架，可以进行数据处理、特征提取、机器学习、数据挖掘等复杂的计算和分析任务。 数据查询和分析： 对于大量的存储在大数据平台中的数据，需要提供灵活且高性能的查询和分析能力。这可以通过使用SQL查询引擎（如Hive）或分布式数据库（如Elasticsearch）等实现。
第四步、输出评估报告 评估专家在这一阶段需要汇总和分析所有评估人的答复，识别组织在云化成熟度方面的优势和差距。对于发现的能力差距项，评估专家应深入分析其原因和影响，并针对性地提出优化和提升的建议。这些建议应具体、可操作，包括改进措施的优先级、实施路径和预期效果。
大数据分析则帮助企业深入了解用户需求，优化产品和服务，实现精准营销和精细化运营。 物联网技术将设备连接上云，实现数据实时采集和远程控制，催生了智能家居、智慧城市等创新应用。
IT部门内部培养或者外聘 云成本运营工程师 监控和分析云资源的使用情况，识别成本节约机会。 生成详细的成本分析报告，为决策提供数据支持。 与云运维团队和应用团队合作，优化应用系统的成本效益。 实施成本优化策略，例如改变计费模式、购买资源包、关闭闲置资源等。
所以中间件的迁移方案需结合业务使用情况进行具体分析，下面将详细介绍各类中间件的迁移方案。 Redis迁移方案 确定Redis使用场景 Redis使用场景主要有2种，将Redis用作缓存或者将Redis用作数据库。不同使用场景的Redis迁移方案不同，详见下表所示。
具备数据分析和报告撰写能力。 拥有良好的沟通和人际交往能力。 具备一定的云技术知识。 IT部门 云培训师 开发和交付云计算相关的培训课程，涵盖云基础设施、云架构设计、云运维、云安全等方面。 推广用云和管云的最佳实践，通过最佳实践减少云化风险。 扎实的云技术知识和实践经验。
其次，威胁识别速度慢。面对复杂的安全事件，缺乏智能化的分析工具，安全团队需要耗费大量时间进行手动分析，无法及时判断威胁的性质和严重程度。这种被动的响应方式，可能错过最佳的处理时机，导致安全事件的进一步扩大。 再次，事件响应和处理缓慢。
云安全专家：由IT主管指派，来自IT部门安全团队，评估云服务的安全性、合规性以及数据保护能力，识别和应对潜在的安全风险，确保上云过程符合相关法律法规和行业标准。
优化建议：要充分进行内、外部各种关联关系分析，识别强弱关联，并评估风险和影响，作为后续批次规划和切换方案的输入，将问题和影响降到最低。 通过识别并避免这些反模式，可以更加高效准确地进行上云调研评估，为企业的上云决策和方案设计提供有力支持。 父主题： 调研评估
FinOps 概述 FinOps参考架构 成本计划 成本控制 成本分析 成本优化 父主题： 运维治理
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、团队和个人。了解不同干系人的利益诉求，并制定相应的策略来满足他们的需求，减少潜在的阻力。请参考章节干系人利益分析。
而SFS和OBS天然支持共享，因此需要结合业务场景分析要存储的内容是否有多节点共享的诉求。
其次，基于安全数据构建安全威胁检测模型并找到安全威胁，分析全攻击链环节、各层防线行为特点，纵深布控，基于大数据技术，训练智能分析算法，海量数据中精准冒泡异常行为，结合用户和实体行为分析（UEBA），还原攻击链，自动更新描绘用户画像、资产指纹、情报画像。
这有助于识别和优化高成本的资源使用，从而实现成本节约。 更有效的预算管理：财务人员将云支出分配到具体的预算类别中，使得制定和调整预算更加科学合理。
您还可以通过资源包的使用率/覆盖率分析，了解已购资源包的使用情况，识别资源包购买过多（使用率低），还是过少（覆盖率低），从而优化下一阶段的购买。 识别空闲和低利用资源 华为云提供资源优化建议，通过监控客户的历史消费情况和资源利用率，帮助您识别空闲资源（比如云主机）。
使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。
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