【云计算】Azure 云合理化

云合理化是评估资产以确定迁移或现代化云中每项资产的最佳方式的过程。有关合理化过程的更多信息，请参阅什么是数字资产。

合理化背景

本文列出的合理化的五个 R 是标记任何被视为云候选的工作负载的潜在未来状态的好方法。在尝试合理化环境之前，请将此标记过程置于正确的上下文中。要提供该上下文，请查看以下误区：

误区：在流程早期很容易做出合理化决策

良好的合理化需要对工作负载和相关资产（如应用程序、基础设施和数据）有深入的了解。最重要的是，良好的合理化决策需要时间。我们建议您使用增量合理化流程。

误区：云采用必须等待所有工作负载都合理化

当整个 IT 产品组合甚至单个数据中心都合理化时，可能会将业务价值的实现延迟数月甚至数年。尽可能避免完全合理化。相反，使用 Power of 10 方法进行发布规划，以便对计划采用云的下 10 个工作负载做出明智的决策。

误区：业务论证必须等待所有工作负载都合理化

要为云采用工作制定业务论证，请在投资组合级别做出一些基本假设。当动机与创新一致时，假设重新架构。如果它们与迁移一致，则假设重新托管。这些假设可以加速业务论证过程。在每个工作负载采用周期的评估阶段，假设将受到质疑，预算将得到改进。

现在查看以下五个合理化 R，以熟悉长期流程。在制定云采用计划时，选择最符合您的动机、业务成果和当前状态环境的选项。数字资产合理化的目标是设定基线，而不是合理化每个工作负载。

合理化的五个 R

以下五个合理化 R 描述了最常见的合理化选项。

重新托管（Rehost）

重新托管工作也称为直接迁移，它将当前状态资产转移到所选云提供商，对整体架构的改变最小。

常见的驱动因素可能是：

• 减少资本支出。
• 释放数据中心空间。
• 在云中实现快速投资回报。

定量分析因素包括：

• VM 大小，包括 CPU、内存和存储。
• 依赖项，如网络流量。
• 资产兼容性。

定性分析因素包括：

• 对变化的容忍度。
• 业务优先级。
• 关键业务事件。
• 流程依赖性。

重构（Refactor）

平台即服务 (PaaS) 选项可以降低与许多应用程序相关的运营成本。稍微重构应用程序以适应基于 PaaS 的模型是个好主意。

重构还指重构代码的应用程序开发过程，以使应用程序能够实现新的业务机会。

常见的驱动因素可能包括：

• 更快、更短的更新。
• 代码可移植性。
• 更高的云效率有助于资源、速度、成本和托管运营。

定量分析因素包括：

• 应用程序资产大小，如 CPU、内存和存储。
• 依赖项，如网络流量。
• 用户流量，如页面浏览量、页面停留时间和加载时间。
• 开发平台，如语言、数据平台和中间层服务。
• 包括 CPU、内存、存储和版本的数据库。

定性分析因素包括：

• 持续的业务投资。
• 爆发选项或时间表。
• 业务流程依赖项。

重新架构（Rearchitect）

一些老化的应用程序与云提供商不兼容。这种不兼容性是由于在构建应用程序时做出的架构决策造成的。在这些情况下，应用程序可能需要在转换之前重新架构。
在其他情况下，与云兼容但不是云原生的应用程序可能会通过将解决方案重新架构为云原生应用程序来提高成本效率和运营效率。

常见的驱动因素可能包括：

• 应用程序规模和敏捷性。
• 更轻松地采用新的云功能。
• 技术堆栈组合。

定量分析因素包括：

• 应用程序资产大小，如 CPU、内存和存储。
• 依赖项，如网络流量。
• 用户流量，如页面浏览量、页面停留时间和加载时间。
• 开发平台，如语言、数据平台和中间层服务。
• 包括 CPU、内存、存储和版本的数据库。

定性分析因素包括：

• 增加业务投资。
• 运营成本。
• 潜在的反馈循环和 DevOps 投资。

重建（Rebuild）

在某些情况下，为了推动应用程序向前发展而必须克服的差异可能太大，以至于无法证明进一步投资的合理性。这个问题对于以前满足业务需求但现在不受当前业务流程支持的应用程序尤其如此。要解决此问题，请创建一个新的代码库以与云原生方法保持一致。

常见的驱动因素可能是：

• 加速创新。
• 更快地构建应用程序。
• 降低运营成本。

定量分析因素包括：

• 应用程序资产大小，如 CPU、内存和存储。
• 依赖项，如网络流量。
• 用户流量，如页面浏览量、页面停留时间和加载时间。
• 开发平台，如语言、数据平台和中间层服务。
• 包括 CPU、内存、存储和版本的数据库。

定性分析因素包括：

• 最终用户满意度下降。
• 受功能限制的业务流程。
• 潜在的成本、体验或收入增长。

替换（Replace）

解决方案通常使用当时可用的最佳技术和方法来实现。有时，软件即服务 (SaaS) 应用程序可以为托管应用程序提供所有必要的功能。在这些情况下，可以安排工作负载以供将来替换，从而将其从转换工作中移除。

常见的驱动因素可能是：

• 围绕行业最佳实践进行标准化。
• 加速采用业务流程驱动的方法。
• 将开发投资重新分配到能够创造竞争差异或优势的应用程序中。

定量分析因素包括：

• 一般运营成本降低。
• VM 大小，包括 CPU、内存和存储。
• 依赖项，如网络流量。
• 要退役的资产。
• 包括 CPU、内存、存储和版本的数据库。

定性分析因素包括：

• 当前架构与 SaaS 解决方案的成本效益分析。
• 业务流程图。
• 数据模式。
• 自定义或自动化流程。

后续步骤

您可以将这五个合理化 R 应用于数字资产，以帮助您就每个应用程序的未来状态做出合理化决策。