詳解云計(jì)算創(chuàng)新應(yīng)用方法與上云遷移實(shí)用技巧

數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮下，創(chuàng)新能力在企業(yè)生存和發(fā)展的過(guò)程中顯得至關(guān)重要。根據(jù)第三方報(bào)告提供的數(shù)據(jù)顯示，90%的CEO認(rèn)為自身所在的行業(yè)將進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但只有15%的CEO認(rèn)為可以很好地執(zhí)行。企業(yè)從提出創(chuàng)意到測(cè)試落地的過(guò)程中，IT部門(mén)往往會(huì)吃掉支出中的很大一部分，漫長(zhǎng)的周期與不可控的結(jié)果，致使推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變得相當(dāng)困難。這些風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，讓企業(yè)的管理層在面對(duì)轉(zhuǎn)型時(shí)過(guò)于謹(jǐn)小慎微，過(guò)分強(qiáng)調(diào)“安全”，拖慢創(chuàng)新速度的同時(shí)，致使技術(shù)在無(wú)形中落后。

作為享譽(yù)全球的先進(jìn)云計(jì)算廠商，AWS始終保持快速創(chuàng)新的步伐，助力企業(yè)充分利用AWS在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、無(wú)服務(wù)器等方面豐富的技術(shù)和服務(wù)，實(shí)現(xiàn)加速創(chuàng)新、降低成本、提高效率，快速實(shí)現(xiàn)全球IT部署的目標(biāo)，釋放創(chuàng)造力并實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想。此外，憑借AWS在全球市占率方面的優(yōu)勢(shì)，使得AWS成為越來(lái)越多渴望數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的優(yōu)先選擇。

創(chuàng)新應(yīng)用

亞馬遜是較早開(kāi)展大數(shù)據(jù)實(shí)踐的企業(yè)之一，如今國(guó)內(nèi)的阿里巴巴、京東等均以電商為基礎(chǔ)，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于物流、金融等各大行業(yè)，可見(jiàn)大數(shù)據(jù)已成為眾多頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)重要的戰(zhàn)略方向。基于云的計(jì)算能力使得大數(shù)據(jù)集的處理更高效，與大數(shù)據(jù)技術(shù)息息相關(guān)的人工智能也正在經(jīng)歷新的機(jī)遇。隨著越來(lái)越多技術(shù)研究的完善與共享，更多的應(yīng)用程序已經(jīng)出現(xiàn)。

在醫(yī)療行業(yè)，借助大數(shù)據(jù)與移動(dòng)技術(shù)，生物科技和制藥企業(yè)將移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以及家用和臨床設(shè)備的試驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合，改善臨床試驗(yàn)的結(jié)果并降低成本。

查看詳細(xì)：借助 AWS 技術(shù)改善臨床試驗(yàn)結(jié)果 |在 Amazon QuickSight 中使用表計(jì)算進(jìn)行高級(jí)分析

在氣候分析領(lǐng)域，美國(guó)國(guó)家環(huán)境信息中心(NCEI)與 AWS 合作，在 AWS 上獲得 GHCN_D 數(shù)據(jù)集的每日快照，數(shù)據(jù)可供全球用戶(hù)社區(qū)使用，用戶(hù)不再需要下載數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；與此同時(shí)，數(shù)據(jù)洞察的時(shí)間縮短了，研究人員可以立即開(kāi)始執(zhí)行分析，并可在其分析完成后立即關(guān)閉資源，大幅降低了研究成本。

使用 Amazon Athena 和 Amazon QuickSight 對(duì) 200 多年的全球氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化

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云計(jì)算遷移

根據(jù)調(diào)查顯示，目前企業(yè)的上云比例很高，多數(shù)上云企業(yè)將于不久之后在一定程度上從云計(jì)算的靈活性、效率和成本節(jié)約中受益。隨著上云的企業(yè)增加，人們看到他們?cè)谶w移到云中的工作負(fù)載和應(yīng)用程序的復(fù)雜性。這也是90%的公司在云遷移項(xiàng)目中遇到困難的原因。而這使得IT團(tuán)隊(duì)在部署云解決方案時(shí)感到十分有壓力，因?yàn)檎?lái)講，云計(jì)算解決方案應(yīng)該減輕IT團(tuán)隊(duì)的工作負(fù)擔(dān)，使工作更簡(jiǎn)單。因此，IT團(tuán)隊(duì)對(duì)于服務(wù)提供商的要求也更高，因?yàn)橐粋€(gè)靠譜和服務(wù)質(zhì)量好的服務(wù)商可以幫助他們可以更快的實(shí)現(xiàn)遷移。

AWS Cloud 的云計(jì)算遷移服務(wù)是經(jīng)得起考驗(yàn)的，并在服務(wù)客戶(hù)的過(guò)程中積累了很多經(jīng)驗(yàn)；比如將MongoDB遷移到Aurora ，使用 iData 在 AWS 云上實(shí)現(xiàn)高性能的 Oracle RAC 集群 等等，這些都是從實(shí)際應(yīng)用中積累的寶貴經(jīng)驗(yàn)。下面還有更多遷移技巧分享給對(duì)云計(jì)算遷移有具體需求的各位：

基于 Lambda + DynamoDB 托管服務(wù)構(gòu)建靈巧型 HPC 集群

使用 Fluent Bit 實(shí)現(xiàn)集中式容器日志記錄

使用 VM import 將 Azure 虛擬機(jī)遷移至 AWS 平臺(tái)

各種場(chǎng)景下從MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)遷移到Amazon Aurora

舉重若輕-用snowball遷移數(shù)據(jù)庫(kù)上云

從 Transit VPC 遷移到 AWS Transit Gateway

AWS云上混沌工程實(shí)踐之對(duì)照實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)篇

注：更多精彩內(nèi)容詳見(jiàn)AWS圖書(shū)館：http://cloud.51cto.com/act/aws/library2019