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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。 图1 双跑场景 推数场景：适用于数据源主动向应用推数的场景，切换点在数据源，需要停止旧数据源推数，配置并启动新数据源向应用推数，将应用的数据源从旧数据源切换到新数据源。
上述CCoE组织是针对企业大规模上云、用云和管云而建立的全功能团队，企业并不需要在云化转型早期就组建一个完整的CCoE组织。 云化转型早期主要是把第一批业务系统迁移或直接部署在云上，这个时候可以建立一个小型化CCoE组织，如下图所示，把必要的角色加入进来，足以支撑第一批业务系统的云化就可以。 我们认为在早期的小
据库进行告警监控等的观测，确保源端告警清理，状态均正常。 目的端检查：通知云厂家进行资源日常状态的巡检和高可用性检查。另外目的端切换后就是正式生产环境，要确保告警、监控、日志、安全策略均已完成配置并做最后一次检查和确认。 正向迁移任务的状态检查：系统切换前通常迁移任务已经创建完成
理服务器转换为云中的虚拟机。 快速迁移到云平台，以降低成本或提高可用性。 需要快速完成迁移，时间紧迫。 缺乏应用程序的深入了解或修改代码的资源。 Replatform 在迁移过程中对应用程序进行少量修改，以适应云平台。例如，将应用程序从使用本地数据库迁移到使用云数据库服务。这通常不涉及修改核心应用程序代码。
市场扩张 提升资源弹性 提升系统韧性 提升扩展性 提升安全性 新增收入 数据中心退役 - 提升资源弹性 提升系统韧性 提升扩展性 提升安全性 提升运维效率 提升性能效率 按需付费 降低成本 合并和拆分 提升业务敏捷性 提升资源弹性 提升扩展性 - 现金流紧张 - 提升资源弹性 提升运维效率
现的目标，并根据云化转型项目影响到的组织范围，构建联合项目团队，并提前和相关组织做好预沟通工作（如项目计划排程、责任分工、参与的阶段与角色，主要工作内容等）。项目计划需要在启动会前完成设计，并和业务部门等周边相关部门确认好时间计划、人员投入和资源就绪情况等。项目管理机制是项目顺利
大数据迁移流程每个阶段概述如下： 调研：调研大数据平台的版本和配置信息、数量类型和数据量、任务类型和任务量。 设计：设计大数据的部署架构、数据迁移方案、任务迁移方案和数据校验方案。 部署：部署大数据平台，包括集群部署和任务调度平台部署。 迁移：实施数据迁移和任务迁移。 验证：进行数据校验和任务验证。
应用架构设计 应用部署架构概述 可用性设计 可扩展性设计 性能设计 应用部署参考架构 父主题： 方案设计
华为云上的应用层和数据层内部域名等配置修改，重启华为云上的应用服务； 外部DNS域名解析，将解析地址从源端接入层切换到华为云接入层，使外部流量进入华为云； 图2 一把切方案 应用层灰度切流，数据层整体切换 应用层灰度切流前做好如下准备工作： 源端应用层已迁移或部署到华为云； 华为云应用层跨
如下图： 图2 应用迁移过程 接入层：通常是负载均衡、网关代理等组件，一般通过重新配置的方式实现迁移。 应用层：通常部署在主机或容器上，部署在主机上的应用一般通过华为云主机迁移工具SMS来迁，部署在容器上的应用，一般通过企业的CICD系统重新发布。 中间件层：通常是缓存中间件和消
性、响应时间、数据传输速度等因素，总结试点迁移对系统性能和用户体验的影响。 成本效益分析：分析上云迁移试点对企业成本的影响，包括成本节约、资源利用优化、维护和支持成本的变化等方面的评估。 安全和合规性评估：评估上云迁移试点的安全性和合规性，考虑迁移后的数据安全性、访问控制、合规法
如，使用持续集成和持续交付（CI/CD）工具来自动构建、测试和部署应用程序。 基础设施即代码（IaC）：采用基础设施即代码的方法可以将基础设施配置和管理纳入代码库中。这样可以确保基础设施的可重复性、版本控制和自动化部署，从而提高整个环境的稳定性和可靠性。 集中日志和监控：通过集中
大数据迁移 调研 设计 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
应用迁移上云 应用迁移上云简介 设计迁移方案 设计切换方案 设计Runbook 部署 迁移 验证 切换 保障 父主题： 采用实施
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
采用实施 概述 组建实施团队 基础设施部署 应用迁移上云 大数据迁移 应用现代化 云上创新 采用实施的反模式
我们建议的评估人选如下： 表1 推荐的云化成熟度评估人选 评估维度 推荐评估人选 战略与业务 CEO或者CIO 组织与流程 CIO或者人力资源主管 云卓越架构 CIO或者企业应用架构负责人 云基础设施 CIO或者IT主管 应用现代化 应用架构师 数智赋能 业务主管或者数据架构师 云安全
业务数据源： 业务数据源是大数据平台的数据输入来源，可以是传感器、网站日志、移动应用、社交媒体等各种数据源。通过数据采集和提取，将原始数据收集到大数据平台进行后续处理和分析。 数据集成： 数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和转换的过程。这包括数据清洗、数据预处理、数据格式转换、
责制定云标准、最佳实践和治理框架，协调各业务单元之间的合作，确保云化转型的高效推进。此外，应用生命周期管理流程也需要进行变革，传统的开发和部署模式难以适应云环境的快速迭代需求，引入敏捷开发、DevOps等先进方法，可以提高开发效率，缩短交付周期，提高对市场变化的响应能力。 在平台
您需要按照法律法规和行业标准，识别资产中的安全风险，在安全云脑中，您可以按照10多个安全合规遵从包（如：等保、PCI-DSS、ISO27001等）以及最佳安全配置实践对各类云资产的安全配置进行自动检查，生成风险项、加固建议、遵从报告，基于安全云脑提供详细加固指导进行风险闭环管理。您可以进一步使用安全云脑全面清点各
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