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加快发现速度和初步规划
投资组合评估的这一阶段发生在云之旅的早期。它通常是在接近将现有应用程序组合迁移到云端的行政决策时执行的,或者是在探索阶段。发现加速和初始规划阶段侧重于以下方面:
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了解业务驱动因素
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识别现有的数据来源
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评估对自动发现工具的需求
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为应用程序优先级划分和迁移策略选择建立基础模型
这些活动会带来以下结果:
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对投资组合的初步分析
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确定初始迁移候选人
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为移民制定有针对性的商业案例
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初步计划大纲。
关键是要了解这个阶段的利益相关者是谁,以及他们对未来的数据要求是什么。利益相关者包括董事会成员 CxOs、业务部门负责人、高级经理和应用程序所有者。
提示
有关详细信息和指导,请参阅《应用程序组合 AWS Cloud 迁移评估指南》中的相关部分。
高层次的目标和行动
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确定利益相关者 — 谁会受到迁移的影响? 谁是决策者? 谁能从这次迁移中受益? 谁负责执行迁移?
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确定业务驱动因素 — 迁移所追求的业务成果和目标是什么(例如,业务转型、成本降低、敏捷性)? 这些信息将是决定迁移战略和优先顺序的关键因素。
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识别现有的数据来源-识别并记录现有的数据来源,例如人员、工具、文档。为每个来源分配信任级别。例如,程序化或自动化来源比机构知识或文档更值得信赖。随着时间的推移,信任度较低的数据源将被信任度较高的数据源所取代。
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建立应用程序和基础架构的初始清单 — 确定应用程序名称、主要功能、重要程度、IT 环境、高级合规性和监管要求以及已知的依赖关系。哪些 IT 资产与应用程序相关联? 识别产品名称和版本、历史性能数据、已知问题和风险。
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确定数据缺口和发现需求 — 分析数据缺口,评估购买自动发现工具的需求。发现工具的投资决策应以提高对数据的总体可信度为后盾,以便进行准确的分析。为了保持应用程序组合的 up-to-date视图,我们建议使用专门的工具来发现工作负载。
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部署发现工具 — 采购、安装和配置发现工具(如果适用),并制定目标系统的推出计划。对所有目标系统进行为期两周的编程数据收集提供了足够的数据,以实现这一阶段的结果。但是,为了完善产出,需要在后期阶段持续收集数据。
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收集总拥有成本 (TCO) 数据-使用收集的数据生成和更新 TCO 报告,并创建有针对性的商业案例。有关更多信息,请参阅 “最佳实践” 部分。
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使用应用程序合理化模型-建立或采用基本的应用程序合理化模型进行迁移。包括关键应用程序属性的选择、优先级划分的权重以及基于 6 R 决策树的初始 R 类型(重新托管、重定平台、重构(重新架构)、回购、保留、停用)。
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确定初始迁移候选人 — 现在可以转移哪些应用程序来建立或扩展 AWS 基础并积累经验? 在此阶段,模型应优先考虑依赖性较低(例如,零三)的简单工作负载。
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计划正在进行的评估 — 为下一个项目组合评估活动做好计划,例如对优先工作负载进行详细评估。
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计划沟通 — 为利益相关者制定沟通计划或节奏以及范围控制机制。随着迁移计划的进展,范围会发生变化是正常的。确保投资组合数据的单一真实来源,并跟踪、评估和传达范围的变化。
成果
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记录在案的业务驱动因素、成果、目标和技术指导原则。
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应用程序和基础设施的初步清单,以及已确定的数据缺口。这是对投资组合的初步看法,将在后续阶段进行迭代和完善。
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一个有方向性的商业案例和估计的迁移成本。
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三五个作为初始迁移候选应用程序的列表。
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与投资组合相关的活动、里程碑和范围变更的沟通计划。
最佳实践
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专注于阶段目标并保持高水平的分析。采用渐进式数据收集方法,不要等到完整的数据集之后再继续前进。
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避免分析瘫痪。专注于识别数据差距并推动采取行动来缩小这些差距。
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购买专门的发现工具。通常通过自动化工具获得的编程数据具有更高的信任度,在书面文档、静态数据和机构知识之前,应优先考虑这些数据。
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与已确定的利益相关者合作,消除阻碍因素。
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为应用程序组合评估工作流程分配单线程主管。
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考虑使用 Mig ration Evalutor 来处理您的定向业务案例,或者探索 AWS 合作伙伴网络工具和产品以了解总体拥有成本和 AWS定价
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考虑一下 AWS Professional Services
和 AWS 合作伙伴 ,它们可以帮助您加快业务成果。