企业迁云实战（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书以帮助读者形成完整的数字化转型和迁云知识体系为宗旨，延续从点到线、由线到面的内容组织策略，并结合源自真实的项目案例，详细介绍如何考虑、制定企业数字化转型方案并成功实施。本书既融合了作者团队和阿里云丰富的实战经验，又有对当前业界关注的热点问题的分析与思考，如业务中台、数据中台、AIoT、大数据上云等。无论是企业数字化转型的决策者，还是技术团队的负责人、技术人员，都可以通过本书全面了解、实施企业迁云。

本书分为五个部分。

● 第一部分介绍云计算与企业数字化转型。第1章对云计算的历史、发展现状和未来趋势进行了阐述，第2章对企业数字化转型的必要性、IT管理上的变化、基本方法等做了介绍。

● 第二部分（第 3 章）介绍云上通用架构设计与改造，包括云上网络架构、运维管理架构、云上安全管理、云上应用架构等，为制订具体的迁云方案奠定基础。

● 第三部分（第4章）解读了业务中台，包括什么是业务中台、为何需要业务中台、业务中台的演进、业务中台的设计原则等。

● 第四部分介绍企业IT各部分迁云的方法与技术。其中，第5章介绍应用系统迁云，第6章介绍数据库服务迁云，第7章介绍数据库迁云，第8章介绍文件存储服务迁云，第9章介绍云上应用容量评估与优化，第10章介绍大数据迁云。

● 第五部分（第11章）给出了交通管理和互联网金融两个行业的企业迁云综合案例，帮助读者理解迁云方法论的实际运用。

本书由阿里云智能—全球技术服务事业部和数据库产品事业部同学合力编写完成。

全球技术服务事业部（GTS）作为阿里云智能对外交付与服务的窗口，秉承着“自证预言，履约梦想”的担当精神，负责了阿里云智能技术产品在客户场景中切实落地的最后一公里建设。团队基于阿里巴巴多年沉淀的技术、产品、方法论为客户提供一站式的数字化转型服务。交付内容涵盖云原生的云化、中台化（业务中台、数据中台、移动中台、IoT中台等）、智能化（ET大脑、风控与决策支持、智能门店等），从业务规划、技术升级、组织变革等维度与客户一起成长与转型。

数据库产品事业部承载着阿里云和阿里巴巴集团的所有在线数据以及数据服务，提供从在线事务处理到在线分析处理的全栈数据库产品。ADAM团队致力于帮助传统企业的数据库和应用迁移上云，主要研发Oracle数据库和应用迁移产品自动化解决方案。该解决方案基于阿里巴巴多年的实践，向用户提供从Oracle数据库与应用架构发现、风险评估、应用改造、迁移实施到专家支持的全生命周期服务，同时提供SQL实时翻译、PL/SQL转Java、改造实验室等多种实用工具，帮助企业最大限度降低Oracle数据库和应用上云的风险、技术难度和实施周期。

序
前言
第1章 云计算时代的到来 1
1.1 云计算的起源 1
1.2 云计算的概念 2
1.3 云服务的发展现状 4
1.3.1 DaaS 5
1.3.2 SaaS 5
1.3.3 PaaS 6
1.3.4 IaaS 6
1.4 云计算的未来 7
第2章 企业数字化转型与企业迁云 9
2.1 企业数字化转型之路 9
2.2 数字化转型后IT管理的改变 11
2.3 企业数字化转型的方法 15
2.4 数字化转型的云端实践 21
2.4.1 12306 21
2.4.2 天猫双十一 22
2.4.3 视频点播/直播类网站 23
第3章 云上通用架构设计与改造 26
3.1 网络架构设计 26
3.1.1 网络产品简介 26
3.1.2 网络接入与规划 28
3.1.3 混合云架构实践 29
3.2 云上运维管理架构设计 30
3.2.1 基于RAM实现账号权限管理方案 30
3.2.2 云上开发、测试、生产环境管理方案 32
3.3 云上安全管理 34
3.3.1 云上应用安全保障方案 34
3.3.2 云上安全管理实践 35
3.4 应用架构设计 35
3.4.1 负载均衡 35
3.4.2 可扩展性 36
3.4.3 微服务 37
3.4.4 异步化 39
3.4.5 高可用与容灾 40
3.4.6 云数据库架构实践 42
3.4.7 大数据处理技术架构 44
3.5 应用改造实践 46
3.5.1 应用架构改造 46
3.5.2 数据库改造 47
3.5.3 文件存储改造 51
3.5.4 大数据实时计算应用改造 53
3.5.5 大数据离线分析应用改造 55
第4章 业务中台 59
4.1 什么是业务中台 59
4.2 业务中台的价值 59
4.2.1 “?烟囱式?”系统开发方法 60
4.2.2 基于业务中台的系统开发 61
4.3 业务中台的实践过程 64
4.4 需求调研 64
4.4.1 需求调研前的准备工作 65
4.4.2 开始调研 65
4.4.3 调研内容 65
4.4.4 业务调研分析 66
4.5 企业业务中台的演进路线 66
4.6 业务中台的设计方案和原则 67
4.6.1 业务中台的核心—共享服务中心 67
4.6.2 业务中台的设计方法 67
4.7 业务中台的实践 80
4.7.1 业务中台的最佳技术实践方式—微服务 80
4.7.2 微服务的业务拆分原则 80
4.7.3 微服务的架构设计 82
4.7.4 微服务技术框架选型 83
4.7.5 EDAS微服务技术框架剖析 85
4.8 阿里巴巴业务中台能力输出与案例 90
第5章 应用系统迁云 93
5.1 应用系统迁云的挑战 93
5.2 系统迁云方法 94
5.2.1 迁云原则 94
5.2.2 迁云策略 95
5.2.3 迁云节奏 96
5.3 迁云评估 96
5.4 迁云的整体流程 97
5.4.1 系统调研 97
5.4.2 风险评估 100
5.4.3 云上架构设计 101
5.4.4 系统改造 101
5.4.5 数据迁移验证 102
5.4.6 功能/性能测试 105
5.4.7 系统割接交付 105
5.5 系统迁云技术选型 107
5.6 直接迁移上云 108
5.7 改造迁移上云 110
5.7.1 OLTP类型 110
5.7.2 OLAP类型 111
5.7.3 文件/内容管理类型 112
5.7.4 大规模离线计算类型 112
5.8 云上安全保障 113
5.9 应用镜像服务迁云 118
5.9.1 镜像迁移概述 118
5.9.2 镜像迁移可行性评估 119
5.9.3 镜像迁移和转换工具 121
5.9.4 阿里迁云工具 124
5.9.5 通用镜像迁移方案 133
5.9.6 阿里云上跨VPC和区域、账号镜像迁移实践 142
第6章 数据库服务迁云 145
6.1 RDS 145
6.2 DRDS 147
6.3 异构数据库改造上云实践 148
6.3.1 Oracle与MySQL 149
6.3.2 MySQL开发规范 149
6.3.3 MySQL表设计 150
6.3.4 MySQL分布式数据库 152
6.3.5 关键功能改造 156
6.3.6 RDS性能优化 161
6.3.7 RDS控制台 163
6.4 数据传输服务 166
6.4.1 DTS产品架构 166
6.4.2 数据迁移 166
6.4.3 实时同步 169
6.4.4 数据订阅 170
6.4.5 DTS的应用场景 171
第7章 数据库迁云工具ADAM 181
7.1 数据库迁云面临的挑战 181
7.1.1 传统企业数据中心的现状 181
7.1.2 传统业务系统架构的局限 182
7.1.3 数据库架构的选择 183
7.2 ADAM及数据库迁云的流程 183
7.2.1 ADAM概述 183
7.2.2 ADAM迁云的流程 184
7.3 ADAM数据库采集工具 184
7.4 ADAM SaaS分析平台 187
7.5 ADAM SQL在线翻译工具 191
7.6 ADAM Studio 191
7.6.1 ADAM Studio客户端工具概述 191
7.6.2 ADAM Studio的安装 192
7.6.3 ADAM Studio主体迁移操作 194
7.7 ADAM PL/SQL Java自动转换 199
7.7.1 P2J工作原理 199
7.7.2 PL/SQL转Java的背景 199
7.7.3 PL/SQL转Java的难点 200
7.7.4 PL/SQL转Java的功能特点 200
7.8 ADAM一键迁移工具 201
7.9 ADAM在项目中的实践 205
第8章 文件存储服务迁云 207
8.1 OSS的适用场景 207
8.2 本地文件平滑迁移到OSS 210
8.2.1 迁移步骤 210
8.2.2 OSS回源规则设置 211
8.2.3 迁移工具OSSImport2 214
8.3 云上OSS应用实践 217
8.3.1 OSS权限控制 218
8.3.2 OSS防盗链 219
8.3.3 客户端直传OSS的实践 224
8.3.4 数据传输完整性校验 227
第9章 云上应用容量评估与优化 230
9.1 应用容量规划概述 230
9.2 应用容量压测评估方法 232
9.3 应用容量评估工具 241
9.4 应用监控与弹性伸缩 262
9.5 应用性能容量评估及优化案例 267
第10章 大数据上云 273
10.1 大数据上云概述 273
10.1.1 阿里云大数据架构 273
10.1.2 阿里云大数据产品介绍 273
10.1.3 大数据上云工具 277
10.1.4 大数据上云的优势 280
10.1.5 大数据处理场景 281
10.1.6 常见的大数据上云方案 281
10.2 大数据上云工具 286
10.2.1 客户调研 286
10.2.2 资源评估 288
10.2.3 数据上云 289
10.2.4 业务逻辑上云 315
10.3 大数据上云（E-MapReduce） 322
10.3.1 准备工作 323
10.3.2 资源评估 326
10.3.3 数据迁移 326
10.3.4 Hive迁移 329
10.3.5 作业部署 332
10.3.6 双跑和校验 332
10.4 大数据上云案例 337
10.4.1 某气象企业数据上云案例 337
10.4.2 某直播企业数据上云案例 337
10.4.3 某政务平台数据上云案例 338
第11章 企业迁云综合案例 340
11.1 交通管理行业案例 340
11.1.1 行业背景 340
11.1.2 OLTP系统迁云 340
11.1.3 典型OLTP系统平滑迁云 343
11.1.4 大规模离线计算系统迁云 345
11.1.5 典型的大规模离线计算系统迁云 347
11.1.6 迁云后的变化 352
11.2 互联网金融行业案例 353
11.2.1 迁云背景 353
11.2.2 迁云解决方案 354
11.2.3 迁云过程中的问题剖析 356
11.2.4 迁云后的变化 362
附录A Oracle和MySQL的数据类型对比 363
附录B Oracle与PPAS的数据类型对比 364
· · · · · · (收起)