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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
批次规划 概述 迁移批次规划的方法 大数据迁移批次规划说明 父主题： 方案设计
应用部署参考架构 应用部署架构示例 参考架构库 父主题： 应用架构设计
云服务选型 计算服务选型 存储服务选型 网络服务选型 父主题： 调研评估
设计切换方案 如何选择停服不停服 停服切换方案 停写不停读切换方案 不停服切换方案 父主题： 应用迁移上云
云上创新 概述 人工智能 大数据 区块链 元宇宙 物联网 父主题： 采用实施
可扩展性设计 云上可扩展性 可扩展设计 父主题： 应用架构设计
T治理架构示意图，由于图片空间有限，该示意图中没有穷举全部的层级和图元。本文所描述的Landing Zone参考架构以下图的IT治理架构为基础，将其全部映射到华为云上并有效运转起来。 图1 大企业IT治理架构 在上述大企业IT治理架构中，各个层级的具体含义如下： 集团公司：是指以
OB任务等。 清单核对完成，通知版本封版，避免正式切换时环境和准备时的不一致情况。 根据最新的应用清单和JOB任务清单，刷新Runbook中相关的切换操作脚本。 环境检查 切换前需确保源端、目的端、迁移任务状态正常，执行脚本准备就绪。 源端检查：首先，检查是云专线同步带宽是否有超
升员工的安全技能和安全响应能力。 安全能力任职牵引：为了让员工更加自觉、有效地进行信息安全学习，将信息安全要求融入到任职资格标准中。员工在任职晋升过程中需要学习相应的信息安全课程，通过相应的信息安全技能考试，提升自身信息安全能力。 重点岗位管理 为了内部有序管理，消减人员管理风险
致业务整体不可用；对应到华为云上用户可以采用服务跨多可用区（AZ）模式部署，各可用区之间相互隔离，当一个可用区故障时，可将业务切换到另一个可用区，快速恢复业务。云服务产品基本都具备相关的能力，用户只需在选购时选择对应的能力即可完成部署。 两地三中心高可用：对于一些特大型或者安全要
减少人力资源消耗，并提高决策的准确性和效果。 个性化和客户体验：AI技术可以通过个性化推荐、智能客服和虚拟助手等方式改善客户体验。通过分析用户行为和偏好，AI可以向客户提供定制化的产品推荐和服务。此外，通过自然语言处理和情感分析等技术，AI可以实现更智能、人性化的客户服务，提高客户满意度。
利用云原生特性。最终，企业将难以发挥云平台的优势，甚至面临安全和性能瓶颈。 应用团队参与不足: 应用团队是云平台的最终用户，如果他们没有充分参与到CCoE的工作中，将会导致云平台与实际业务需求脱节。由于缺乏来自业务一线的实际输入，云化技术方案的设计可能无法满足业务场景，迁移过程也
），然后设计从A->B的迁移方案（C）。 应用迁移方案要基于应用的四层架构来设计，分别设计每一层的迁移方案，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
标签是用于标识和分类云资源，通常由键（Key）和值（Value）组成。当用户拥有相同类型的许多云资源时，可以使用标签按各种维度（例如用途、所有者或环境等）对云资源进行标识和分类，然后基于标签进行资源筛选、成本归类和细粒度权限设置等，从而简化资源管理和优化成本。 如下图所示，用户为每个云资源分配了两个标签，每个标签都
键操作通知。 在日志账号的CTS中统一创建组织追踪器，汇聚各个成员账号中CTS收集的审计日志，配置将组织追踪器的审计记录转储到日志账号的LTS中。 在上述LTS中可以集中查看所有成员账号的审计记录。 在LTS中还可以针对关键操作（如创建、删除资源）配置告警通知。 图2 多账号的统一操作审计
相关的数据放在同一批次中，以确保一致性和完整性。任务相关性是指将具有依赖关系的任务和数据集中放在同一批次中。这样可以保证任务在正确的数据上运行，并确保任务之间的顺序和一致性。基于这2个相关性，将主题域划分为多个迁移批次，将相关的任务和数据流集中在同一批次中，提高迁移效率和降低风险。
基于云计算的应用系统建设的基本流程没有变化，但要求应用生命周期的某些阶段（上图中浅黄色标示的阶段）需要进行调整以适配云计算的特点，进而充分发挥出云计算的价值。 首先，由于云平台已经搭建了统一的资源池，并提供了应用系统所需要的IaaS和PaaS云服务，所以应用系统的建设过程中不再需要独立采购硬件设备和基础软件（操作系
放云资源，每个云服务都有对应的API接口，可以进行资源的生命周期管理。详情请见对应服务的帮助文档。例如，利用API创建云服务器，请参考这个链接。 使用华为云提供的应用编排服务RFS，对资源进行编排和批量发放，具体操作方法，请参考RFS的官网文档。 上述三种资源开通方式的对比如表1
般从如下三方面验证： 验证作业执行的成功率 在任务迁移完成后，对迁移后的大数据任务进行验证。这包括运行作业并检查作业的执行成功率。验证过程中，需要关注作业的状态、日志以及错误和异常情况。对于执行异常的任务，需要仔细检查和调试，找出问题并进行修复。 验证作业执行结果的一致性 验证大
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