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使用全新的应用程序或服务替换现有的应用程序。这通常涉及购买 SaaS 产品或其他新应用软件。 现有的应用程序无法满足业务需求。 维护现有应用程序的成本过高，且有更合适的替代方案。 市面上有成熟的 SaaS 产品可以满足业务需求。 希望快速部署新的功能和服务。 在6R策略中，真正涉及迁移到云的策略只有R
目标读者 如整体框架所述，CAF的内容涵盖云化全旅程和云化全视角，涉及到了组织内不同部门的不同角色，以下角色能从CAF中找到跟自身职责相关的指导，这些角色可以将这些指导作为决策和行动的起点。 CXO（包含CEO、CIO、CTO、COO、CFO等） 业务主管 IT主管、技术主管 财务专家
制策略和标签策略），强制限定子账号下用户（包括账号管理员）的权限上限，避免用户权限过大带来安全风险，创建控制策略时可以将其应用到某一个组织单元，该策略可以继承到关联的子账号和下层组织单元。 统一身份管理：基于IAM身份中心，统一创建用户和用户群，或者统一配置与外部IdP（Identity
分析和记录目标应用所依赖的外部数据源和 API，例如外部数据库、文件系统、消息队列或第三方服务。确保这些依赖关系在迁移后能够正确访问和使用。 授权和安全关联关系 确定与目标应用有关的授权和安全关联关系。包括涉及身份验证、访问控制、令牌管理、IP白名单等方面的外部服务和机制。 合作伙伴和供应商关联关系 如果目标应用涉
发展带来的“不确定性”通过运维变成“确定性”，保障应用系统的长期稳定运行，减少故障和停机时间。 全方位安全运营则涵盖了数据安全、网络安全、访问控制等各个方面，构建全面的安全防护体系，保护企业核心数据和应用系统。最后，精细化FinOps 通过成本分析、优化和预算管理，帮助企业控制云
不同调度平台：平迁脚本类任务，根据云上调度平台，对脚本进行适配改造，以适应新的调度平台运行环境 大数据任务迁移通常按照如下顺序执行： 图2 大数据的任务迁移顺序 历史作业全量迁移 首先，将历史作业的数据和相关代码迁移至新的大数据平台。这包括将数据从原来的存储系统导出，并重新加载到新的存储系统。同时，将原有的作业脚本和
实现传统应用及AI原生应用全生命周期管理，为应用构建、运维和运营等生命周期管理活动提供自助式服务能力，目标是通过标准化和自动化的服务来提升用户体验 ，促使客户可以专注于交付应用逻辑和云上业务创新。 软件开发生产线（CodeArts）是面向开发者提供的一站式云端平台，即开即用，随时
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、合规法规要求等方面，总结试点迁移的合规性水平和安全风险控制程度。
储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、列式数据库（如HBase）等。这些存储系统提供高可靠性、可扩展性和容错性，以支持大规模数据的存储和访问需求。 大数据计算： 大数据计算是对海量数据进行分布式、并行和实时处理的关键环节。主要的计算框架包括Hadoop、Spark、Flink等
业快速调整IT资源，适应新的组织架构。 现金流紧张： 企业现金流比较紧张，希望降低资本支出，包括IT基础设施的投资，将Capex转化为Opex，云服务的按需付费模式可以满足这一需求。 关键技术终止服务： 现有关键技术的提供商即将停止支持服务，需要进行升级或迁移，上云可以提供更现代化、更可靠和更安全的技术方案。
和性能等，最后，应用系统生于云、长于云，可以基于云平台提供的新技术快速进行产品、服务甚至商业模式的创新，孵化新功能、提高业务运营效率、提升用户体验，并带来增量收入。 然而应用系统云化是一项复杂的系统性工作，需要从应用生命周期管理（Application Lifecycle Man
统可以根据预设的策略自动增加资源实例，以应对流量高峰，保持性能稳定。 微服务架构：云平台天然适合微服务和容器化部署，支持应用拆分和独立扩展，提升灵活性和可维护性。 无服务器计算：云平台提供的无服务器计算服务（如 FunctionGraph）允许用户将代码部署到云端，而无需管理服务
场和创新的商业模式。 数据收集和个性化体验：元宇宙技术可以收集用户在虚拟环境中的行为数据，从而为企业提供更深入的用户洞察和个性化体验。通过分析用户在虚拟空间中的行为、兴趣和偏好，企业可以更好地定制产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。 父主题： 云上创新
双AZ高可用设计 公有云最常用的就是双AZ高可用方案，应用的四层架构（接入层、应用层、中间件、数据层）建议实现端到端的双AZ部署，如下图所示。 图1 双AZ高可用设计 设计要点： 业务模块：集群部署的业务，资源分别部署到 2 个AZ内，并通过 ELB 实现双AZ的负载均衡；单点业务ECS可通过
提升业务敏捷性 新产品（新业务系统）的TTM，包含从设计、开发、测试到上市的端到端时间。 已有产品（已有业务系统）的新版本或新特性的迭代周期，包含从设计、开发、测试到上市的端到端时间。 加速业务创新 新产品、新服务和新商业模式等带来的新用户数。 新产品、新服务和新商业模式等带来的新增收入。
中间件层Sorl高可用设计示例 数据层- MySQL高可用 主备实例跨AZ部署，借助原生MySQL主从复制同步能力实现主备间数据同步。 主备实例以VIP对外提供服务，自身IP不对租户开放。 主备秒级切换，主备切换时VIP漂移至新的主节点，应用感知小（只在切换瞬间有秒级中断）。 支持挂载只读节点，只读节点亦可跨AZ部署
负责云上数据库的部署、配置、监控和维护。 确保数据库的高可用性和数据安全，定期进行备份和恢复演练。 优化数据库性能，解决查询慢、锁等待等问题。 管理数据库的权限和访问控制，确保数据合规性。 熟悉云平台的数据库服务和数据库管理服务。 熟悉主流数据库（如MySQL、PostgreSQL等）的管理。 掌握数据
Connect可以帮助企业实现新旧应用的集成，使其能够在云上共存而不破坏现有的应用环境。以下是一些步骤和建议，供参考： 了解新旧应用：首先，您需要对现有的旧应用和要集成的新应用进行全面的了解。这包括了解它们的功能、数据结构、接口和通信方式等。这将有助于确定集成策略和技术选择。 选择合适的集成方式：根据您的需求和
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
大数据集群迁移：将大数据集群（包括存储、计算和管理组件）迁移到新的运行环境，包括集群的重新配置和数据迁移。集群迁移需要考虑数据的迁移方式、网络传输速度、兼容性和数据一致性等因素。 大数据任务调度迁移：是将现有的大数据任务调度系统、工作流和调度策略迁移到新的运行环境，包括梳理任务依赖关系、任务适配和改造、任务调优、部署、测试和验证。
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