企業遷雲之路

張靚，花名瑞理，現任阿裡雲智能通用行業事業部華東大區高級解決方案架構師。從事金融及相關行業的IT工作十餘年，負責過業務系統、數據倉庫、報表平臺和電子商務平臺等各類系統，在分析、架構及技術管理等方面有豐富的專業經驗。加入阿裡雲後，專註研究各類企業的IT系統技術解決方案，通過雲計算及相關技術提升企業IT系統對線上線下業務的支撐能力，同時探索構建雲上的生態環境，對技術與業務的全面結合和創新進行實踐與研究。

裔雋，現任匯付天下首席數據官，負責支付產品、移動應用、UED、數據中心、雲計算等領域的研發工作，推進各類新技術的研究與應用。曾在上海銀行、中國銀聯等單位任職。在技術開發、項目管理、雲計算、數據倉庫等方面擁有豐富的經驗，對於敏捷和精益開發、IT團隊管理、互聯網產品有獨到的實踐和理解。出版過多部電腦編程著作，是阿裡雲認證MVP專家。喜好攝影和IT知識佈道，踐行持續學習、擁抱變化，相信預測未來最好的方式就是創造未來。

序一
序二
前言一
前言二
內容與作者

第一部分雲計算對企業的影響

第1章上雲之前的思考2
1.1困惑2
1.2知識的釋放3
1.3什麼是雲計算5
1.4初探7
1.5再探9
1.6三思11
1.7沒有銀彈14

第2章引入新技術的思考16
2.1為什麼要關注新技術16
2.2思想上的準備17
2.2.1保持好奇心17
2.2.2擁抱變化18
2.2.3敏捷18
2.2.4慢即是快19
2.2.5第十人21
2.3行動上的準備22
2.3.1知曉22
2.3.2觀望22
2.3.3了解22
2.3.4預研23
2.3.5評估和論證23
2.3 .6淘汰和替代23
2.4技術上的準備24
2.4.1易用性24
2.4.2性能25
2.4.3靈活性27
2.4.4兼容性和標準化28
2.4.5安全性29
2.4.6開源和商業軟件29
2.4.7可移植性30
2.5組織形式31
2.5.1組織和人員31
2.5.2內驅力31

第3章云世界的語言34
3.1雲計算的名詞體系35
3.2雲世界語言的歷時性與共時性36
3.3語言改變思維模式37
3.4隱喻38

第4章影響上雲的五大因素40
4.1沒有人是一座孤島40
4.2五大因素41
4.3戰略41
4.4組織44
4.5風險51
4.6財務51
4.7技術53

第5章云計算的再認識55
5.1計算平台的歷史觀55
5.2當前云計算的多種方案57
5.3私有/專有云平台58
5.4從基礎設施雲到應用系統雲61
5.5雲計算時代的選擇62

第6章如何評估上雲風險65
6.1如何評估不可預知的雲化內容65
6.2確認“不可預知”65
6.2.1梳理IT現狀66
6.2.2確認企業策略69
6.3評估和應用69
6.3. 1利用雲平台的優勢70
6.3.2利用最佳實踐71
6.3.3模式降級72
6.3.4基於適配器和組合模式73
6.4動態的不可預知性——未來發展73
6.5異化過程的心理保障75
6.6商業過程75
6.7加強“不可預知”的預知性77

第7章上雲ROI分析79
7.1公司戰略層ROI分析79
7.1.1是否參與決策80
7.1.2已經明確的投入產出分析81
7.1.3需要考察的決策點82
7.1.4後續做些什麼84
7.2技術管理層ROI分析85
7.3執行層ROI分析95
7.3.1技術需求方95
7.3.2業務需求方96
7.3.3技術實施方96
7.3.4業務實施方97
7.3.5技術運維方97
7.3.6業務運營方97

第二部分雲之基石

第8章計算虛擬化100
8.1雲服務商及其計算虛擬化100
8.2企業的虛擬化選擇及管理102
8.2.1選擇雲服務商102
8.2.2選擇配置103
8.2.3資源管理105
8.2.4內部管理108
8.3虛擬化的動態側面108
8.4以虛擬服務器為核心的產品和解決方案110
8.5超越傳統虛擬服務器113

第9章云存儲117
9.1雲存儲的類型118
9.1.1雲計算廠商的存儲技術118
9.1.2企業的雲存儲選擇119
9.2對象存儲及其應用122
9.3雲存儲的購買和費用124
9.4以對象存儲為核心的解決方案126
9.5存儲的安全、備份和容災127

第10章云網絡130
10.1雲環境的網絡架構和產品的變遷131
10.2經典網絡和VPC133
10.3 VPC及其使用134
10.4面向Internet136
10.5混合雲環境或多VPC環境138
10.6網絡安全141
10.7其他網絡產品及方案143
10.8其他應用要點144

第三部分企業上雲規劃

第11章上雲整體規劃148
11.1上雲涉及的工作148
11.2上雲——從目標到規劃150
11.2.1上雲——自下而上151
11.2.2上雲——自上而下155
11.3外部力量的引入157
11.4價格和商務因素158
11.5由廣而深，自下而上158

第12章應用系統生命週期的規劃161
12.1傳統應用系統生命週期的視角161
12.2面對持續交付的應用系統166
12.3敏捷開發模式下的視角169

第13章小應用上雲174
13.1什麼是小應用174
13.2小應用的上雲175
13.2.1域名、SSL證書、DNS解析176
13.2.2 CDN177
13.2.3存儲（對象存儲或NAS存儲）177
13.2.4安全產品（WAF和DDoS防護）178
13.2.5 VPC專有網絡178
13.2.6 SLB負載均衡178
13.2.7 ECS服務器179
13.2.8 RDS數據庫179
13.2.9雲監控179
13.2.10第三方應用180

第14章大應用混合雲單元化部署181
14.1大應用上雲的契機181
14.2大應用考量指標182
14.2.1時間182
14.2.2成本183
14.2.3質量183
14.3混合雲和單元化184
14.4一個大應用的例子187

第15章數據業務上雲規劃202
15.1傳統企業進行數據分析的過程203
15.2數據上雲的顧慮204
15.3數據上雲的步驟206
15.4數據上雲過程中的思考207

第16章容災策略209
16.1容災209
16.2容災的雲平台工具保障211
16.3過程保障216
16.4經驗分享與探討217

第17章安全策略220
17.1互聯網安全環境及挑戰220
17.2安全方案222
17.3安全產品的選擇226
17.4廣義的安全229
17.5安全的SaaS+的優劣230

第18章組織最佳實踐233
18.1什麼是組織233
18.2上雲組織234
18.2.1組織構成234
18.2.2組織內的角色與分工234
18.2.3每週例會236
18.2.4任務開展237
18.3組織上雲238
18.3.1上雲流程238
18.3.2上雲流程相關表格238

第19章培訓244
19.1上雲培訓244
19.1.1外部培訓245
19.1.2內部培訓247
19.2技術認證247
19.2.1阿里雲認證247
19.2.2阿里雲認證體系248
19.2.3考試組織248

第四部分雲之數據

第20章數據庫RDS252
20.1概述252
20.1. 1新項目如何選擇數據庫254
20.1.2老項目數據庫直接遷移256
20.1.3雲和IDC的混合部署257
20.1.4使用雲廠商提供的數據庫257
20.2基於雲服務商數據庫服務的數據遷移258
20.2.1 RDS雲數據庫簡介258
20.2.2數據庫遷移的要點258
20.2.3從應用環境角度選擇RDS260
20.2.4性能指標260
20.2.5 MySQL大表問題261
20.3遷移到RDS MySQL的注意事項262
20.3.1使用限制262
20.3.2 RDS使用中的注意事項263
20.3.3索引優化過程264
20.3.4 RDS讀寫連接地址選擇265
20.4 RDS的日常管理與維護265
20.4.1數據庫管理265
20.4.2監控與報警266
20.4.3性能優化266
20.4.4數據備份與恢復267
20.5 CloudDBA267

第21章分佈式數據庫DRDS270
21.1雲上分佈式數據庫應用270
21.1.1數據增長給企業IT帶來的壓力270
21.1.2為什麼要使用分佈式數據庫272
21.1.3什麼是分庫分錶274
21.1.4圖書館的例子276
21.1.5 DRDS簡介277
21.1.6 DRDS是否能夠解決企業的數據庫問題279
21.2 DRDS技術實戰280
21.2.1企業如何使用DRDS280
21.2.2 DRDS主要的技術點281
21.2.3 DRDS SQL路由283
21.2.4 DRDS讀寫分離284
21.2.5 DRDS測試環境到生產環境的遷移285
21.2. 6 DRDS平滑擴容287
21.2.7 DRDS DDL拆分語法287
21.2.8 DRDS分佈式事務291
21.2.9 DRDS的管理和維護292
21.2.10應用小結292

第22章數據倉庫295
22.1企業的數據倉庫建設295
22.2為什麼數據倉庫要上雲297
22.3雲上的數據倉庫298
22.4數據倉庫的技術選型300
22.4.1 ADS301
22.4.2 MaxCompute303
22.4.3 Greenplum306

第23章大數據平台310
23.1企業的大數據建設310
23.2大數據平台的選擇311
23.3雲上的大數據平台312
23.4控制台、開發工具和數據集成314
23.5數據倉庫、大數據和人工智能317
23.6學習路徑320

第五部分雲在計算之外的能力

第24章PaaS和SaaS326
24.1 PaaS327
24.1.1 PaaS帶來了什麼328
24.1.2四類PaaS產品329
24.1.3技術棧綁定的兩難（含特性需求提出） 331
24.1.4評估和遷移332
24.2 SaaS333
24.2.1 SaaS帶來的價值333
24.2.2評估和使用SaaS337

第25章云運維實踐340
25.1運維體系340
25.2雲平台的運維特點346
25.3團隊組織、賬戶安全和授權347
25.4監控體系及日常監控351
25.5工單和運維352
25.6費用354

第26章云監控和二次開發實戰358
26.1概述358
26.2雲監控最佳實踐的七個步驟359
26.2.1報警模板的配置359
26.2.2報警通知對象的配置361
26.2.3應用分組的建立363
26.2.4內網服務端口監控364
26.2.5公網域名監控365
26.2.6日誌監控366
26.2.7 Dashboard配置366
26.3 API二次開發應用場景367
26.3.1 ECS申請流程化368
26.3.2監控信息採集369
26.3.3報警語音服務369

第27章Docker與Kubernetes371
27.1使用Docker部署應用371
27.1.1 Docker的優勢372
27.1 .2 Docker部署應用最佳實踐373
27.2標準微組件部署374
27.3 Kubernetes375
27.4阿里雲容器服務376
27.4.1使用雲服務或自建376
27.4.2各應用（服務器）高可用376

第28章邊緣計算和函數計算379
28.1邊緣計算380
28.1.1邊緣計算的場景380
28.1.2解決方案382
28.1.3未來可能383
28.2函數計算383
28.2.1函數計算的核心優勢384
28.2.2場景和方案385
28.2.3函數計算的優勢和未來可能387
28.3函數計算結合邊緣計算388
後記390